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OpenMAIC(Open Multi-Agent Interactive Classroom)一键生成沉浸式多智能体互动课堂

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📖 项目简介​

OpenMAIC(Open Multi-Agent Interactive Classroom)是一个开源的 AI 互动课堂平台​

能够将任何主题或文档转化为丰富的互动学习体验。​

基于多智能体协作引擎,它可以自动生成演示幻灯片、测验、交互式模拟实验和项目制学习活动​

由 AI 教师和 AI 同学进行语音讲解、白板绘图,并与你展开实时讨论。内置 OpenClaw 集成,你还可以直接在飞书、Slack、Telegram 等聊天应用中生成课堂。​

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(function() { const ele = document.querySelector('#DUj7b3tH9oGH4NxAy1xcvmmonRb'); if (ele.complete) { (function() {this.naturalWidth/this.naturalHeight>=1.7777777777777777?(this.style.width='100%'):(this.style.height='100%');this.style.display='block';this.parentElement.style.background='var(--N1000-BG)';this.dataset.ttv=Date.now();}).call(ele); } else { ele.onload=function() {this.naturalWidth/this.naturalHeight>=1.7777777777777777?(this.style.width='100%'):(this.style.height='100%');this.style.display='block';this.parentElement.style.background='var(--N1000-BG)';this.dataset.ttv=Date.now();}; } })();

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核心亮点​

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一键生成课堂 — 描述一个主题或附上学习材料,AI 几分钟内构建完整课堂​

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多智能体课堂 — AI 老师和智能体同学实时授课、讨论、互动​

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丰富的场景类型 — 幻灯片、测验、HTML 交互式模拟、项目制学习(PBL)​

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白板 & 语音 — 智能体实时绘制图表、书写公式、语音讲解​

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灵活导出 — 下载可编辑的 .pptx 幻灯片或交互式 .html 网页​

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OpenClaw 集成 — 通过 AI 助手在飞书、Slack、Telegram 等 20+ 聊天应用中直接生成课堂Tip​

OpenClaw — 在聊天应用中使用 OpenMAIC,零配置​

通过 OpenClaw,你可以直接在飞书、Slack、Discord、Telegram 等 20+ 聊天应用中生成课堂。​

clawhub install openmaic,或者直接跟你的 Claw 说 "安装 OpenMAIC skill"​

选一种模式:​

◦

托管模式 — 在 open.maic.chat 获取访问码,无需本地部署​

◦

本地部署 — Skill 会引导你逐步完成 clone、配置和启动​

告诉你的助手 "教我量子物理" — 搞定!​

🚀 快速开始​

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环境要求​

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克隆 & 安装​

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代码块​

Plain Text

git clone https://github.com/THU-MAIC/OpenMAIC.git​

cd OpenMAIC​

pnpm install​

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配置​

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代码块​

Plain Text

cp .env.example .env.local​

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至少填写一个 LLM 服务商的 API Key:​

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代码块​

Plain Text

OPENAI_API_KEY=sk-...​

ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-...​

GOOGLE_API_KEY=...​

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也可以通过 server-providers.yml 配置服务商:​

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代码块​

Plain Text

providers:​

openai:​

apiKey: sk-...​

anthropic:​

apiKey: sk-ant-...​

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支持的服务商:OpenAI、Anthropic、Google Gemini、DeepSeek 以及任何兼容 OpenAI API 的服务。​

推荐模型: Gemini 3 Flash — 效果与速度的最佳平衡。追求最高质量可选 Gemini 3.1 Pro(速度较慢)。​

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如果希望 OpenMAIC 服务端默认走 Gemini​

还需要额外设置 DEFAULT_MODEL=google:gemini-3-flash-preview​

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启动​

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代码块​

Plain Text

pnpm dev​

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打开 http://localhost:3000 开始学习!​

生产环境构建​

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代码块​

Plain Text

pnpm build && pnpm start​

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Vercel 部署或者手动部署:​

Fork 本仓库→导入到 Vercel→配置环境变量(至少一个 LLM API Key)→部署​

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Docker 部署​

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代码块​

Plain Text

cp .env.example .env.local​

# 编辑 .env.local 填入你的 API Key,然后:​

docker compose up --build​

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可选:MinerU(增强文档解析)​

MinerU 提供更强的表格、公式和 OCR 解析能力。你可以使用 MinerU 官方 API 或自行部署。​

在 .env.local 中设置 PDF_MINERU_BASE_URL(如需认证则同时设置 PDF_MINERU_API_KEY)。​

✨ 功能特性​

课堂生成​

描述你想学习的内容,或附上参考材料。OpenMAIC 的两阶段流水线自动完成剩余工作:​

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🎓 幻灯片(Slides)​

AI 老师配合聚光灯和激光笔动作进行语音讲解——如同真实课堂。​

课堂组件​

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🧪 测验(Quiz)​

交互式测验(单选 / 多选 / 简答),支持 AI 实时判分和反馈。​

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🔬 交互式模拟(Interactive)​

基于 HTML 的交互实验,用于可视化、动手学习——物理模拟器、流程图等。​

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🏗️ 项目制学习(PBL)​

选择一个角色,与 AI 智能体协作完成结构化项目,包含里程碑和交付物。​

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多智能体互动​

课堂讨论 —— 智能体主动发起讨论话题,你可以随时加入或被点名互动圆桌辩论 — 多个不同人设的智能体围绕话题展开讨论,配合白板讲解自由问答 。​

随时提问——AI 老师通过幻灯片、图表或白板进行解答白板 — AI 智能体在共享白板上实时绘图——逐步推导方程、绘制流程图、直观讲解概念。​

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OpenClaw 集成​

OpenMAIC 集成了 OpenClaw——一个连接你日常使用的消息平台(飞书、Slack、Discord、Telegram、WhatsApp 等)的个人 AI 助手。通过这个集成,你可以直接在聊天应用中生成和查看互动课堂,无需碰命令行。​

只需告诉你的 OpenClaw 助手你想学什么——剩下的它来搞定:​

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托管模式 — 在 open.maic.chat 获取访问码,保存到配置文件,即可直接生成课堂——无需本地部署​

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本地部署模式 — clone、安装依赖、配置 API Key、启动服务——Skill 逐步引导你完成​

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跟踪进度 — 自动轮询异步生成任务,完成后把链接发给你​

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每一步都会先征求你的确认,不会黑盒执行​

已上架 ClawHub — 一行命令安装:​

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代码块​

Plain Text

clawhub install openmaic​

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或手动复制:​

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代码块​

Plain Text

mkdir -p ~/.openclaw/skills​

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配置与详情​

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可选配置 ~/.openclaw/openclaw.json:​

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代码块​

JSON

{​

"skills": {​

"entries": {​

"openmaic": {​

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导出​

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更多功能​

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语音合成(TTS) — 多种语音服务商,支持自定义音色​

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语音识别 — 通过麦克风与 AI 老师对话​

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网络搜索 — 智能体在课堂中搜索网络获取最新信息​

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国际化 — 界面支持中文和英文​

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暗色模式 — 深夜学习更护眼​

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💡 使用场景​

"零基础文科生,30 分钟学会 Python" ​

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"如何上手阿瓦隆桌游"​

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"分析一下智谱和 MiniMax 的股价" "DeepSeek 最新论文解析"​

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50%

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项目结构​

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代码块​

Bash

OpenMAIC/​

├── app/ # Next.js App Router​

│ ├── api/ # 服务端 API 路由(约 18 个端点)​

│ │ ├── generate/ # 场景生成流水线(大纲、内容、图片、TTS…)​

│ │ ├── generate-classroom/ # 异步课堂生成提交与轮询​

│ │ ├── chat/ # 多智能体讨论(SSE 流式传输)​

│ │ ├── pbl/ # 项目制学习端点​

│ │ └── ... # quiz-grade, parse-pdf, web-search, transcription 等​

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核心架构​

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生成流水线 (lib/generation/) — 两阶段:大纲生成 → 场景内容生成​

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多智能体编排 (lib/orchestration/) — 基于 LangGraph 的状态机,管理智能体轮次和讨论​

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回放引擎 (lib/playback/) — 驱动课堂回放和实时互动的状态机​

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动作引擎 (lib/action/) — 执行 28+ 种动作类型(语音、白板绘图/文字/形状/图表、聚光灯、激光笔…)​