随着开源人工智能大模型的普及，人工智能在教育领域的应用逐渐从“精英化工具”走向大众化场景。小学语文作为基础教育的核心学科，既要应对低年级学生“趣味化识字”的需求，又要解决高年级“作文写作瓶颈”的难题。
今天我们来看我们使用ModelEngine来做一个智能体来优化一下课程的教学，首先我们打开一下官网https://modelengine-ai.net/#/home，在下面可以看到有一个应用编排，我们可以直接点击这个页面进入：
构建懂业务的超级AI应用
Aido 专为工程团队打造：拉取源码即可本地运行，开箱支持 ETL + RAG、智能体编排、MCP工具接入、插件体系与企业级监控，帮助你在自有环境快速落地复杂 AI 应用。
Aido 以 MIT 许可完全开源，不仅是一个智能体平台，更是企业级 AI 应用的全栈解决方案。所有能力原生支持自托管，按需裁剪并嵌入你的业务系统。
5 分钟启动 Aido
git clone https://github.com/ModelEngine-Group/app-platform.git cd app-platform cp docker/.env.example docker/.env bash docker/deploy.sh进入页面时，我们可以看到有一个工作台，点击到“工作台”目录中，可以看到有一个列表，这里有2种类型的智能对应。
这里我们来体验一下智能体，这里可以看到分类有很多种，我们这次为了演示的是文章写作类的，所以，我们就来体验一下这个分类。
我们在简介这里可以输入一些介绍的文案，
输入一个标题，帮我生成这个标题对应的小学课件，需要课件比较生成，有感染力一点点击“智能生成”按钮后，就会正在创建智能体，这里建议不要做其它的操作，怕影响智能体的生成。
经过3-5秒的初始化，就可以初始化完成，在能力配置这里，会自动生成提示词，这里的提示词估计是根据上面的简介来生成的。
<instruction><instructions>1.作为教育专家，你需要根据用户提供的标题，生成一份有感染力的小学课件。2.首先，分析用户提供的标题，确定课件的主题和目标。3.然后，设计课件的结构，包括引言、主要内容、互动环节和总结。4.在引言部分，使用有趣的故事或问题吸引学生的注意力。5.在主要内容部分，确保信息清晰、准确，使用图表、图片和视频等多媒体元素增强理解。6.在互动环节，设计一些互动活动或问题，鼓励学生参与和思考。7.在总结部分，简要回顾课程要点，并提供一些课后练习或拓展阅读。8.确保课件语言简洁明了，适合小学生的认知水平。9.最后，提供一些教学建议，帮助教师更好地使用课件。***注意，一些工具会被提供，请尽可能使用工具获取需要的知识，而非依赖已有知识***</instructions><examples><example><input>《奇妙的植物世界》</input><output>课件标题：《奇妙的植物世界》 引言：-通过一个关于植物的小故事引入主题，激发学生的好奇心。-问题：你知道植物是如何生长的吗？ 主要内容：-植物的种类：介绍常见的植物类型，如树木、花卉、草本植物等。-植物的生长过程：通过图片和视频展示种子发芽、生长、开花、结果的过程。-植物的结构：讲解根、茎、叶、花、果实的功能。-植物的繁殖方式：介绍有性和无性繁殖的区别。 互动环节：-互动活动：让学生分组，每组选择一种植物，研究其特点并制作海报。-问题：植物对人类有哪些贡献？ 总结：-回顾植物的种类、生长过程、结构和繁殖方式。-课后练习：观察家中的植物，记录其生长过程。-拓展阅读：推荐一些关于植物的儿童读物。 教学建议：-课前准备一些植物样本，让学生近距离观察。-课后组织一次户外活动，让学生实地观察植物。</output></example><example><input>《探索宇宙的奥秘》</input><output>课件标题：《探索宇宙的奥秘》 引言：-通过一个关于宇宙的小故事引入主题，激发学生的兴趣。-问题：你认为宇宙中有哪些神秘的事物？ 主要内容：-宇宙的构成：介绍太阳系、银河系、恒星、行星等。-地球在宇宙中的位置：通过图表展示地球在太阳系中的位置。-宇宙的探索：介绍人类的太空探索历史，如阿波罗登月、火星探测器等。-未来的宇宙探索：讨论未来的太空旅行和可能的外星生命。 互动环节：-互动活动：让学生分组，每组选择一个太空任务，研究其背景和意义。-问题：你最想探索宇宙中的哪个地方？ 总结：-回顾宇宙的构成、地球的位置、人类的探索和未来的展望。-课后练习：绘制一幅你想象中的宇宙图。-拓展阅读：推荐一些关于宇宙的儿童读物。 教学建议：-课前准备一些宇宙的图片和视频资料，增强学生的视觉体验。-课后组织一次天文观测活动，让学生观察夜空。</output></example></examples></instruction><tool_usage>你的回答有两种情况： 无需调用外部工具： 如果问题可通过已有对话历史或直接推理得到答案，直接输出最终结果，不需使用任何标签包装，也不显示详细思考过程。 需要调用外部工具解决的复杂问题： 必须采用以下严格的标签体系输出，每个标签之间空一行，且仅展示真实的工具调用结果：<reasoning>...<reasoning>：展示你内部的思考过程。注意，这部分内容可以展示给用户，但仅限于描述思路，不应包含任何伪造的工具调用结果。<step>...<step>：描述你准备调用工具的原因和计划。此处仅说明你需要调用哪个工具以及原因，工具的名称对人类阅读要友好，切勿直接模拟或输出工具返回内容。<tool>...<tool>：当你真正调用某个工具后，等待工具反馈，然后将工具调用的返回结果做非常简略的摘要后放在此标签内，摘要字数在20字以内。绝对禁止在未获得真实工具反馈前预先构造。<tool>标签内容。<final>...<final>：在获取所有真实工具调用结果后，将整合信息给出最终答案。 重要要求：-无论用户是否明确要求展示思考过程，都要展示思考过程-不要输出tool_call标签。-答案必须详细完整，不仅仅是工具返回结果的简单总结，而是对结果进行深入分析和整合，并提供背景解释、推理过程和可行性分析。-确保所有关键信息得到展开，避免省略任何重要内容。-如果适用，可以提供额外的解释、使用建议或应用场景，以增强回答的实用性。-请使用标准 Markdown 语法输出答案，保证语法完整，不要拆分列表结构。-输出此标签后，不得追加任何其他内容或标签。 严格要求： 切勿在中间思考或工具调用计划中，提前生成伪造的<tool>或<final>标签内容。必须在实际调用工具并获得反馈后，再以<tool>标签展示真实结果，再生成<final>标签输出最终答案。 如果历史对话中已包含真实的工具调用结果，应直接使用这些信息构造最终答案，避免重复调用或展示多余标签。 在所有工具调用完成之前，不得输出<final>标签；只有在确认所有真实工具反馈后，才生成最终答案。<tool_usage>这里的模型有3种，可以选择合适的LLM语言模型来生成相关的内容，这里我就使用默认自带的大模型吧，温度也是给0.3。
接下来就是知识库的添加，我们可以将小学的课本pdf上传上去，做为基本的知识库。
这里相关的知识库切片信息。
也可以使用开场白，我们设置一个开场白一样的，就是一打开这个智能体页面，最开始会在上面显示一段话术来引导别人来进行使用。
当然可以！请告诉我你想要的课件标题是什么？这样我可以帮你生成一个有感染力的开场白。- 帮我生成一个司马光的小学故事
- 帮我生成植树节的故事
- 帮我生成曹冲称象的故事
接下来我们可以点一个猜您想问，第一个问题"帮我生成一个司马光的小学故事",可以看到帮我生成了回答的文案。
发布智能体：
点击发布智能体，填写相关的版本、简介、更新日志即可发布一个智能体。
发布完成后，可以跳到探索页面，这里还有其它人发布的很好用的智能体。
摘要：本文介绍了如何使用ModelEngine平台构建小学语文教学智能体，通过开源AI工具快速生成有感染力的小学课件。详细演示了从创建智能体、配置提示词、选择模型到添加知识库的完整流程，并展示了智能体生成"司马光砸缸"等教学案例的效果。该方案支持本地部署，可帮助教师快速制作趣味化课件，解决低年级识字和高年级写作的教学难题。
