猿輔導(dǎo)一個(gè)月連發(fā)兩張 AI 牌：這次把 Agent 交給老師

猿輔導(dǎo)的 AI 節(jié)奏明顯提速。

繼剛剛發(fā)布純 AI 外教產(chǎn)品「斑馬口語(yǔ)」后，12 月 1 日，猿輔導(dǎo)再推面向教師的 Agent 工具「飛象老師」，這是一個(gè)原生 AI 生成式產(chǎn)品：教師只需要描述教學(xué)創(chuàng)意和想法，就能直接生成可交互的教學(xué)動(dòng)畫與游戲化課件。

一個(gè)月內(nèi)連發(fā)兩款 AI 產(chǎn)品，這種「高頻出牌」的信號(hào)很直接：

這家以在線課程和題庫(kù)見長(zhǎng)的教育科技集團(tuán)，正把 AI 的押注從「零散功能」推向「垂直場(chǎng)景的系統(tǒng)化重做」。

「斑馬口語(yǔ)」把外教課堂交給 AI，讓每一位孩子都有一位專屬的 AI 外教。「飛象老師」更激進(jìn)——chat to APP（對(duì)話即應(yīng)用）：讓老師用自然語(yǔ)言「做」出課堂級(jí)教學(xué)產(chǎn)品。

密集的產(chǎn)品節(jié)奏背后，猿輔導(dǎo)似乎正在向外界強(qiáng)調(diào)新身份：

不只是一家在線教育巨頭，而是一家扎根教育場(chǎng)景的 AI 公司。

01

「飛象老師」到底是什么？

一句話總結(jié)：老師輸入一句需求，AI 生成一堂能直接用的互動(dòng)課。老師在課堂上打開就能用，所以它是個(gè)網(wǎng)站，目前沒(méi)有 APP。

比如輸入：

「幫我設(shè)計(jì)一個(gè)球體體積推導(dǎo)的互動(dòng)演示。」

系統(tǒng)會(huì)通過(guò)多輪對(duì)話，實(shí)時(shí)生成包含互動(dòng) H5 動(dòng)畫、結(jié)構(gòu)化板書設(shè)計(jì)、隨堂習(xí)題的全套課件。

這跟上一代教育 AI 很不同，過(guò)去更多是「生成教案、出題、潤(rùn)色」。而「飛象老師」的核心能力在于多模態(tài)的即時(shí)生成——「即時(shí)構(gòu)建課堂應(yīng)用」。

你以為是在聊天，它其實(shí)在搭課程、搭互動(dòng)、搭節(jié)奏。

結(jié)果很直接：老師不必學(xué) Flash、GeoGebra。你懂教學(xué)、會(huì)表達(dá)，就能做教學(xué)軟件。

02

體驗(yàn)層沖擊：為什么它不像「花活」？

從交付看，「飛象老師」不是一個(gè)通用模板「套」所有學(xué)科。它做的是更難、也更有價(jià)值的事：按學(xué)科痛點(diǎn)做深度垂直優(yōu)化。

比如，數(shù)學(xué)學(xué)科最怕「會(huì)背不會(huì)懂」。在「飛象老師」里輸入「平方差公式幾何證明」，系統(tǒng)直接生成可視化推導(dǎo)動(dòng)畫：大正方形拆解、小正方形切除、剩余圖形平移拼接，代數(shù)公式被還原成清晰且生動(dòng)的幾何過(guò)程。

學(xué)生看見了「為什么」，而不只是「答案是什么」。

又比如，語(yǔ)文的難點(diǎn)不是「讀」，是「進(jìn)不去」。

輸入「生成黛玉進(jìn)賈府-沉浸式體驗(yàn)」，它會(huì)生成交互式劇情：學(xué)生以第一視角進(jìn)入賈府路線，看布局、走情境、觸發(fā)人物互動(dòng)，名著從「講解范本」變成了「體驗(yàn)現(xiàn)場(chǎng)」。

還有，英語(yǔ)的痛點(diǎn)是「脫離真實(shí)場(chǎng)景的重復(fù)性枯燥」。在「飛象老師」里上傳課本截圖，場(chǎng)景就能動(dòng)起來(lái)；上傳單詞表或輸入 Unit 名稱，就能即時(shí)生成超市購(gòu)物、環(huán)游世界等情景小游戲。

這三個(gè)例子的共同點(diǎn)很清楚：

它不是「讓課件更炫」，而是讓教學(xué)可交互、可理解、可被學(xué)生主動(dòng)參與，這也是它最像「應(yīng)用級(jí)教師 Agent」的地方。

03

當(dāng)教育垂直 Agent「撞車」Gemini 3.0

非常有意思的是，就在「飛象老師」發(fā)布前后腳，Google 發(fā)布的 Gemini 3.0 也展示了類似能力。社交網(wǎng)絡(luò)上，大量硬核玩家用 Gemini 3.0「手搓」應(yīng)用。

這反而從側(cè)面說(shuō)明一件事：猿輔導(dǎo)在技術(shù)路徑的選擇上是非常超前的。他們不僅押中了「多模態(tài)+互動(dòng)生成」這個(gè)大方向，在產(chǎn)品落地上，甚至比 Google 的通用模型應(yīng)用得更早、更深。

「既然 Gemini 3.0 也能做，為什么我們需要一個(gè)專門的「飛象老師」？」

這話聽著耳熟——「通用大模型都這么強(qiáng)了，為什么還需要專業(yè)級(jí) Agent？」從 Cursor 、Harvey 開始，每當(dāng)一個(gè)垂直領(lǐng)域的 AI 新工具出現(xiàn)，這個(gè)問(wèn)題就得來(lái)一遍。

答案是「可規(guī)模化」：通用模型能做 demo，垂直 Agent 要解決日常使用。全民手搓應(yīng)用可以嗨一嗨，但「看起來(lái)好玩」和「上課能用」是兩碼事。

實(shí)際體驗(yàn)后我們發(fā)現(xiàn)，「飛象老師」把三個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)做到產(chǎn)品化：

第一，0 門檻。

通用模型能做，但門檻高很難「長(zhǎng)期手搓」。教師的真實(shí)時(shí)間和技能結(jié)構(gòu)，更不允許他們每天當(dāng)「半個(gè)產(chǎn)品經(jīng)理+半個(gè)提示詞工程師」。

「飛象老師」把這些復(fù)雜度壓在后臺(tái)，老師看到的只有「我說(shuō)需求，你給結(jié)果」的對(duì)話界面。

第二，輸出「教法」，不只素材。

它內(nèi)置教師 workflow：從情境引入、概念講解、提問(wèn)腳手架、隨堂檢測(cè)，AI 輸出的是一套成體系的教學(xué)組織方式，而不僅僅是「太炸裂了」。

第三，知識(shí)庫(kù)護(hù)欄。

教育不允許「差不多」。

「飛象老師」調(diào)用猿輔導(dǎo)的「超級(jí)知識(shí)庫(kù)」，十幾年積累的題庫(kù)、知識(shí)圖譜、教法體系，把學(xué)段匹配、考點(diǎn)引用、難度邊界拉回可控范圍，這是垂直 Agent 的關(guān)鍵護(hù)城河。

04

一個(gè)「更大的問(wèn)題」冒出來(lái)

過(guò)去兩年，所有垂直行業(yè)都在等一個(gè)答案：

「大模型的能力進(jìn)化，最終會(huì)把行業(yè)重做成什么樣？」

創(chuàng)業(yè)團(tuán)隊(duì)沖得快，但容易曇花一現(xiàn)；通用模型公司技術(shù)強(qiáng)，但容易「拿著錘子找釘子」；行業(yè)巨頭懂場(chǎng)景、能規(guī)模化，但必須證明：能把 AI 做成大規(guī)模、日常、高頻的應(yīng)用級(jí)產(chǎn)品。

教育作為「超級(jí)場(chǎng)景」，是包括 OpenAI 在內(nèi)的所有大模型公司，都視為 AI 應(yīng)用排名前三的領(lǐng)域；教育學(xué)習(xí)，也是 AI 時(shí)代創(chuàng)業(yè)者必看的機(jī)會(huì)。

所以，大模型的能力進(jìn)化，最終會(huì)把教育重做成什么樣？

「飛象老師」更像是猿輔導(dǎo)給出的一種明確態(tài)度：

在教育這個(gè)強(qiáng)專業(yè)、強(qiáng)準(zhǔn)確性、強(qiáng)場(chǎng)景約束的行業(yè)里，AI 的下一步絕不只是簡(jiǎn)單的效率工具，而是徹底升級(jí)課堂形態(tài)，革新學(xué)習(xí)范式。

05

結(jié)語(yǔ)

從「斑馬口語(yǔ)」到「飛象老師」，猿輔導(dǎo)的 AI 版圖不會(huì)止步。初創(chuàng)在沖刺，通用大模型在下探，追擊只會(huì)更快、更兇。

從歷史周期看，最容易跑出「大規(guī)模、日常、高頻應(yīng)用級(jí)產(chǎn)品」的，往往就是教育。

場(chǎng)景重、需求真、決策鏈清晰，足以把「概念」逼成「日常」。

當(dāng) AI 進(jìn)入新的技術(shù)紀(jì)元，答案正在逼近：

教育行業(yè)，會(huì)成為最先跑出「應(yīng)用級(jí) Agent」的第一批樣板嗎？