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aillmagentprojecteducation type: entity 创建: 2026-04-10 更新: 2026-04-12

OpenMAIC

Overview

OpenMAIC (Open Multi-Agent Interactive Classroom) 是清华大学多智能体实验室 (THU-MAIC) 推出的开源 AI 教育平台。将任意主题或文档一键转化为沉浸式多智能体互动教室体验。支持 AI 教师/同学实时授课、讨论、白板绘图、语音解说。

发表：JCST 2026 (DOI: 10.1007/s11390-025-6000-0) | 许可证：AGPL-3.0 | v0.1.0 (2026-03-26)

Key Facts

Tech Stack

  • Next.js 16 (App Router) + React 19 + TypeScript 5
  • LangGraph 1.1（StateGraph 多智能体编排）
  • Tailwind CSS 4 + shadcn/ui + Radix primitives
  • Vercel AI SDK（ai package，统一 provider 抽象）
  • pptxgenjs（PPTX 导出）+ SVG 渲染
  • pnpm workspaces monorepo

Architecture

Two-Stage Generation Pipeline

Stage 1: generateSceneOutlinesFromRequirements()
  输入：UserRequirements (text + language + 可选PDF/图片)
  输出：SceneOutline[]（结构化课程大纲）

Stage 2: generateFullScenes() → generateSceneContent() → generateSceneActions()
  输入：SceneOutline[]
  输出：Scene[]（含幻灯片/测验/交互/PBL + Actions）

关键类型：

  • UserRequirements: { text, language, userNickname?, userBio? }
  • SceneOutline: 每个场景的课程大纲条目
  • Scene: { id, type, content, actions }
  • Scene types: slides | quiz | interactive | pbl

Director Graph — 多智能体编排核心

LangGraph StateGraph，两类节点：

START → director → [END]
             ↓
      agent_generate → director (循环)

Director 策略（按 agent 数量区分）：

  • 单 agent：纯代码逻辑，零 LLM 调用。turn 0 派发 agent，turn 1+ 提示用户发言
  • 多 agent：基于 LLM 判断下一个 agent（带 code fast-path）。turn 0 + triggerAgentId 跳过 LLM 直接派发

LangGraph State Annotation:

// 输入（设一次）
messages, storeState, availableAgentIds, maxTurns,
languageModel, thinkingConfig, discussionContext,
triggerAgentId, userProfile, agentConfigOverrides

// 可变
currentAgentId, turnCount, agentResponses[],
whiteboardLedger[], shouldEnd, totalActions

AgentGenerate 节点：

  • 通过 config.writer() 流式推送事件：agent_start | text_delta | action | agent_end | error
  • 使用 AISdkLangGraphAdapter 包装 Vercel AI SDK
  • 解析交错文本+Action JSON 结构块
  • 白板动作（wb_*）记录到 ledger
  • 动作校验：getEffectiveActions(agentConfig.allowedActions, sceneType)

SSE 事件类型：

thinking → agent_start → text_delta/action × N → agent_end
cue_user（提示用户发言）| error

Classroom Components

组件功能
SlidesAI 授课，语音解说 + 聚光灯 + 激光笔动画
Quiz交互式测验（单选/多选/简答），实时 AI 评分反馈
Interactive SimulationHTML 实验（物理模拟器、流程图）
PBLProject-Based Learning，与 AI agent 协作结构化项目

Multi-Agent Interaction Modes

  • Classroom Discussion：agent 主动发起讨论，用户可随时加入
  • Roundtable Debate：多 agent 不同角色 + 白板图示
  • Q&A Mode：自由提问，响应含幻灯片/图表/白板绘画
  • Whiteboard：agent 实时绘图讲解概念

Playback State Machine

lib/playback/engine.ts：状态机 idle → playing → live，管理场景进度和动作执行时序。

AI Provider 系统

lib/ai/providers.ts（1300+ 行），通过 Vercel AI SDK 统一接入：

Provider模型
OpenAIGPT-5.2/5.1/5/5-mini/5-nano, GPT-4o/4o-mini/4-turbo, o4-mini, o3/o3-mini, o1
AnthropicClaude Opus/Sonnet/Haiku 4.6/4.5
GoogleGemini 3.1 Pro Preview, Gemini 3 Flash Preview, Gemini 2.5 Pro/Flash/Flash-Lite
GLMGLM-5/4.7/4.6/4.5 系列（OpenAI 兼容，bigmodel.cn）
QwenQwen3.5/3.1/2.5 系列（DashScope）
DeepSeekDeepSeek V3, DeepSeek R1
MiniMaxMiniMax 系列（Anthropic 兼容）
GrokGrok 系列（xAI）
SiliconFlowOpenAI 兼容聚合器

模型能力追踪：

interface ModelCapabilities {
  streaming: boolean
  tools: boolean
  vision: boolean
  thinking?: {
    toggleable: boolean       // 用户可开关
    budgetAdjustable: boolean  // 可调 thinking budget
    defaultEnabled: boolean   // 默认开启
  }
}

支持 thinking budget 的模型：GPT-5, o3/o4-mini, Claude Opus 4.6, Gemini 3.x 等。

PBL — Agentic Loop with MCP Tools

lib/pbl/generate-pbl.ts：使用 Vercel AI SDK generateText + stopWhen(stepCountIs(30)) 驱动 agentic 循环。

4 个 MCP 工具域（共享 PBLProjectConfig 状态）：

  1. ModeMCP：模式切换 project_info | agent | issueboard | idle
  2. ProjectMCP：update_title, update_description
  3. AgentMCP：Agent 角色 CRUD — create_agent, update_agent, delete_agent
  4. IssueboardMCP：Issue 跟踪，每个 issue 自动创建 Question Agent + Judge Agent

Agent 角色： person_in_charge（负责人）、question_agent_name（提问助手）、judge_agent_name（评判助手）

生成后处理： 激活第一个 issue → Question Agent 生成引导问题 → 添加欢迎消息到聊天

PPTX 导出

lib/export/use-export-pptx.ts（1181 行）：

  • HTML → PPTX：解析 HTML AST，映射到 pptxgenjs TextProps[]（支持 bold/italic/underline/strikethrough/sup|sub/font/color/bullet/indent/链接）
  • SVG → PPTX 形状：SVG path 转为 cubic/quadratic bezier / arc / line
  • LaTeX → OMML：通过 mathml2omml 包转换
  • 图片处理：占位符从 useMediaGenerationStore 解析；远程图片 fetch 后转 base64 嵌入
  • 其他元素：text, image, shape, table, chart, slide link, shadow, outline

Web Search & PDF

  • Web Search：lib/web-search/tavily.ts — Tavily API 搜索
  • PDF 解析：lib/pdf/ — 可选 MinerU 高级 PDF 解析（PDF_MINERU_BASE_URL, PDF_MINERU_API_KEY）

Deployment

  • Vercel（推荐）：一键部署
  • Docker：docker-compose up -d
  • 本地：pnpm dev → http://localhost:3000

OpenClaw 集成

通过 ClawHub 安装：clawhub install openmaic

支持平台：Feishu / Slack / Discord / Telegram / WhatsApp 等 20+ 消息平台。

使用方式：

  • Hosted 模式：在 open.maic.chat 获取访问码，无需本地搭建
  • Self-hosted 模式：skill 引导完成 clone → 配置 → 启动，每步需用户确认

Use Cases

  • “Teach me Python from scratch in 30 min”
  • “How to play the board game Avalon”
  • “Analyze the stock prices of Zhipu and MiniMax”
  • “Break down the latest DeepSeek paper”

项目结构（源码级）

OpenMAIC/
├── app/api/                    # ~18 endpoints
│   ├── generate-classroom/     # 异步教室生成任务
│   ├── generate/              # 场景生成管道（outline/agent/content/actions/image/tts/video）
│   ├── chat/                  # 多 agent 讨论（SSE 流）
│   ├── quiz-grade/            # 实时测验评分
│   ├── pbl/chat/             # PBL 聊天
│   ├── parse-pdf/            # PDF 解析
│   └── ...
├── lib/
│   ├── generation/           # 两阶段课程生成
│   ├── orchestration/        # LangGraph Director Graph
│   ├── pbl/                  # PBL agentic loop + MCP tools
│   ├── ai/providers.ts        # 统一 Provider 配置（1300+ 行）
│   ├── export/                # PPTX/HTML 导出
│   ├── playback/             # 状态机（idle→playing→live）
│   └── ...
└── packages/
    ├── mathml2omml/          # MathML → Office Math ML
    └── pptxgenjs/            # PPTX 生成

Relationships