面向课堂的 AI-IPBL 模式研究
与一线教师合作，把九阶段工作流落进真实课堂，观察 AI Agent 如何支持学生的持续探究。
AI，为了人的创造与学习
当 AI 不只是回答问题，而是持续参与一个项目，会发生什么？
FeiyiAI 正在构建以项目为中心的 AI：AI Project Agent 记住项目的每一次讨论、决策与反思，与研究者和学习者一起，把一个问题走成一件真实的作品。
feiyi.ai/workshop
为什么是飞艺
AI 能回答问题，但能持续参与一个项目吗？
对话式 AI 擅长给出答案；学习与创作需要的是长期的上下文、判断与陪伴。差别在这里：
| 传统 AI 助手 | 飞艺工坊 | |
|---|---|---|
| 项目记忆 | 对话结束，上下文即被遗忘 | 项目记忆沉淀每一次讨论、决策与反思 |
| 参与方式 | 一问一答，止于回答 | 沿九阶段工作流，持续参与项目全程 |
| 与人的关系 | 替你给出答案 | 追问与反思，让答案从你自己的探究中长出来 |
| 产出 | 一段文字 | 真实的成果：研究笔记、原型与作品 |
工作流
从问题到成果。
九个阶段，一条完整的项目链路。AI Project Agent 在每个阶段提供与项目上下文匹配的支持。
- 01
研究
建立项目上下文
- 02
提问
收敛可研究的问题
- 03
构思
发散方案与假设
- 04
实验
小步验证想法
- 05
原型
把结论做成草稿
- 06
评审
用记忆回溯依据
- 07
成品
打磨完整作品
- 08
展示
组织叙事并发布
- 09
沉淀
归档进作品集
功能亮点
一个工作台，装下整个项目。
01
九阶段工作流
从提问到沉淀，阶段轨道清晰推进。AI 知道你此刻在哪、下一步该做什么。
workflow · 9 stages
提问
研究
构思
实验
原型
评审
成果
展示
沉淀
02
多智能体协同
分析、建议与反思各司其职的多个 Agent，在同一份项目记忆上接力协作，像一支围绕你项目运转的小团队。
agents · relay
agent-1
分析
拆解项目上下文
agent-2
建议
提出下一步动作
agent-3
反思
回看决策依据
03
项目记忆
每一次讨论、决策与修改都被完整记住。Agent 引用的不是猜测，而是你的项目史。
project-memory
怎么引导他们继续深挖？
回到阶段 2 的三次讨论记录，从这里追问。
memory
discussion#12
decision#3
revision#7
04
成果档案
提纲、原型、报告与展示，所有产出沉淀为档案，随项目持续生长。
artifacts
研究提纲 v3
可用性测试报告
项目展示文稿
9
个工作流阶段
100%
方法论开放
zh·en
双语同步
项目
首批项目，正在路上。
创作者的 AI 工作流实验
邀请独立创作者以项目记忆为底座完成一件作品，记录过程中的每一次决策与反思。
首批项目成果将随研究笔记陆续发布。
研究
我们发布过程，而不只是结论。
研究笔记、方法复盘与项目报告，随项目进展持续公开。