基于扣子 (Coze)：AI 智能体搭建【作业批改复习助手】工作流

说到学习辅导工具，我觉得对我触动最深的就是这个作业批改复习助手了。为什么这么说呢？

因为学习从来不是单线程的任务，而是一个系统工程。就拿最简单的作业环节来说，它包含了做题、批改、错题整理、复习巩固多个环节，每个环节都可能成为学习路上的绊脚石。

想象一下这样的场景：孩子做作业时遇到难题，家长批改时抓耳挠腮，整理错题时手忙脚乱，复习时又找不到重点。

更糟的是，这些环节往往还互相影响——批改不及时会影响复习进度，错题整理不系统又会降低学习效率。

此外，天天作业写到半夜，好不容易写完了，家长要么对着题目一脸懵不会改，要么改完就扔一句“这道题错了”，孩子盯着红叉还是不知道问题出在哪。

家长也愁啊，白天上班累得像条狗，晚上还得硬撑着翻孩子一摞作业本：“上周是不是错过类似的题？”翻半天翻不到，急得直拍桌子。更头疼的是辅导时的鸡飞狗跳，明明是简单的算术题，孩子绕来绕去就是不懂，家长忍不住拔高嗓门，最后孩子哭、家长气，好好的晚上全毁了。

所以搞这个玩意儿，核心就是想解决“错题白错”和“辅导吵架”的问题。它能帮学生揪出“近一周错的应用题”，直接把这段时间的漏洞摆出来，更能当家长和孩子之间的“缓冲带”，家长不会的题，让AI用大白话讲清楚，不用再硬撑着当“全能老师”。

最重要的一点，是这些环节都在消耗着最宝贵的资源：时间。家长的时间，孩子的时间，老师的时间，就像沙漏里的沙子一样不断流逝。

这时候作业批改助手的重要性就凸显出来了。它把整个学习闭环串了起来：自动批改节省时间，口语查询随取随用。比如输入“复习7月8日到7月15日的错题”，就可以对某个时间段的错题或所有题目收集整理出来，重新复习，加深记忆。不管是学生自己查漏，还是家长盯复习，都不用瞎忙活。

其实学习就像打游戏，想要通关就得知道BOSS在哪里。如果连错题都找不到，就像在迷宫里乱转，永远到不了终点。而这个助手，就是帮你快速定位学习路上的"关卡BOSS"。

当然现实中不存在完美的学习工具，但这个助手至少解决了三个核心痛点：省时间、降难度、错题整理。搞定了工具，学习这件事就没那么难了。

题外话，你也可以对批改复习工作流做些改进，例如，如果老师需要批量改作业，可以上传给给智能体。即可批改作业，也可以做为学生作业存储助手，为后续辅导学生学习时，导出学生错题数据，对学生针对性的辅导学习。当然，家长或自觉性比较高的娃，也可以自己实现针对性的学习。

作业批改

作业复习

需求分析

需求一：学习效率提升

数据显示家长平均每天要花2小时辅导作业，其中60%时间消耗在批改和错题整理上。这本质上是个时间陷阱——宝贵的时间被机械性工作吞噬，反而挤占了真正的辅导时间。

给复习做“时间锚点”，家长想帮孩子复习，总问“最近错了啥题？”孩子要么说“忘了”，要么从书包里掏出十多张纸。这工具输入“上周复习题”，就能把那段时间的错题整合成一个复习包，家长直接打印出来让孩子练，不用再当“人肉错题本”，周末还能省出时间带孩子出去透透气。

因此这不是简单的效率工具，而是对家庭时间资源的重新分配。把批改时间省下来，才能把精力用在刀刃上。

需求二：零操作难度

口语化交互的价值不仅是操作便利，更是对工具操作槛的降低。查题不用输精确日期，说人话就行（比如 “复习昨天和前天的错题”），对 tech 小白家长极度友好。

我们每天要处理的信息已经够复杂了，为什么还要让孩子去适应反人性的操作流程？就像不需要先学五笔才能打字一样，学习工具也该做到"想到即得到"。

需求三：精准满足“偷懒刚需”。

家长最愁的不是孩子学习差，是辅导作业时忍不住发火——明明讲了三遍的题，孩子还是错，火一上来就吵架，最后亲子关系搞得像仇人。

这工具就是个“AI缓冲带”，家长不会的题，拍进去就出“人话解析”。

孩子不明白的地方，AI能反复讲，比家长耐性子多了。家长只用说“你看AI怎么讲的”，既保住了面子，又避免了争吵，谁不想偷这个懒？

需求四：变现潜力

再说说变现潜力，这东西要是培训机构捡过去就能用，比如把“近一个月全班易错的10道几何题”扒出来，配上老师讲解视频，就是一节“错题强化课”。

再根据学生的错题记录，推“个性化补漏套餐”，简直是现成的课程素材库。懂行的都知道，这种精准抓漏洞的内容，家长愿意掏钱，机构也省了找题、选题的功夫，双赢的事。

所以这个助手不是在创造新功能，而是在帮用户找回本该属于他们的时间、精力和学习主动权。

好了，铺垫这么多，下面我们具体看看这个助手能做什么。

整个工作流

第一步，开始节点

开始节点是设置了img，types参数，分别代表的是批改图片和批改或复习的意图

第二步，获取时间

获取当前时间，在复习流程中，大模型需要用到，因为你如果不告诉大模型当前时间，它给到时间将不准确。在做工作流的时候，作者测试几次验证的结果。

第三步，意图识别

这个节点，是对输入的types做意图识别，是要批改作业或者是复习的操作的识别

第四步，大模型批改作业（批改流程）

这个节点是，使用豆包1.6大模型，可以识别图片内容，然后根据提示词，对作业批改，然后输出需要的格式。

第五步，循环（批改流程）

这个节点是将大模型输出的数据，存储到数据库中

循环体内的工作流

（1）代码

这个节点是将作业批改后的数据，转成sql语句和获取标题（查询数据库用到）

（2）表查询

根据题目，判断是否已经存在数据库中，查询已经存库中，则更新批改后的信息；不存在则写入库

（3）更新数据库（库有数据）

这个节点是将最新批改的作业结果，更新到数据库。

（4）写入数据（库没有数据）

这个节点是将大模型批改的作业数据，转成写入的sql语句，写入数据库

第六步，代码（批改流程）

这个节点是大模型批改的数据整理，然后以markdown格式输出contents

第七部，保存（批改流程）

这个节点是将批改的数据保存成pdf，便于下载打印

第八步，输出（批改流程）

输出批改后的作业和pdf下载链接

第九步，大模型（复习流程）

这个节点传入的参数是，types和date；types代表复习意图及时间范围，date是获取的当前时间。

用大模型理解客户需要的复习时间范围，并且告诉大模型当前时间，并输出end_time, start_time

时间异常处理，如果大模型没有给到时间，则使用python模块获取当前时间天数的时间，

第十步，意图识别（复习流程）

根据意图，判断是某个时间段错题或者某个时间段所有题目，然后去查询表

第十一步，查询表（复习流程）

（1）错题查询

根据意图识别，查询某个时间段的错题，传入参数有start_time，end_time，分别是查询开始时间和结束时间

（2）所有题目

根据意图识别，查询某个时间段的所有题，传入参数有start_time，end_time，分别是查询开始时间和结束时间

第十二步，变量聚合（复习流程）

这个节点是聚合数据，将查询到的数据，都以这个节点输出

第十三步，代码（复习流程）

这个节点是将数据库查询到数据，格式化成字符串格式，然后输出

第十四步，问答

这个节点是问答交互，让用户的选择方式输出，有两种，1是分析后输出，2是不分析直接输出。

分析后输出：需要先用大模型分析后输出，需要资源点，如果复习的题目比较多，不建议分析后输出，因为可能免费的资源点不够（每个用户免费资源点500）

不分析直接输出：则直接使用数据库的数据，输出复习题（原先批改信息和题目）

第十五步，大模型（复习流程-分析输出）

这个节点是通过大模型的提示词，重新对复习题分析，并生成一道新的题目

第十六步，大模型（复习流程-分析输出）

这个节点是通过大模型提示词，根据题目和批改信息，分析整体学情报告

第十七步，保存和输出（复习流程-分享输出）

这几个节点分别是生成pdf文件，新题目输出和pdf下载，学情报告输出

效果

• 对复习题分析，并生成新题和下载链接的输出

   

• 对复习题整体分析后，输出学情报告

   

第十八步，直接输出（复习流程-直接输出）

这节点是直接输出复习题和原先批改信息，及pdf文件下载链接

结尾

这个作业批改复习助手，从开始节点到最终输出，算上循环体内的步骤，整个流程其实不多的，跟着流程慢慢试，应该也能get到它的核心用法。

文中有些节点的操作细节，比如大模型的提示词优化、数据库查询的参数，我没有展开细讲，主要是怕信息太杂反而让大家 困惑，要是有朋友对这些地方有疑问，随时在评论区留言，我会尽量解答。

另外，关于这个工作流的完整模板，还有一些可复用的代码片段，大家如果有需要，直接找我就行，都会免费分享给大家。

不过呢，实在没办法提供一对一的免费答疑，毕竟精力有限，还望大家多多包涵。

本期关于作业批改复习助手的分享就到这里啦，感谢你耐心读到最后～

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本篇文章来源于微信公众号: 眼镜哥AI笔记