面向教学、研究与管理的 AI 智能体

面向教学、研究与管理的始终在线 AI 智能体——在学校所需的访问与支出管控之下。

为教育工作者持续工作的智能体

SkyDeck.ai 为教育工作者、研究人员与管理者提供一处受治理的场所，让 AI 投入工作。在 GenStudio 中，每位成员都能接入任何模型来备课、起草材料并给出反馈；在 Agent Pods（常驻云端工作区）中，较长的任务会自行运行，并从中断处接续。这是一个同时服务于课堂与研究实验室的工作区，其上还有一个控制中心，让学校既能采用 AI，又不会看不清谁在使用什么。

• 在 GenStudio 中接入任何模型，用于日常教学与学习。
• 在能够在断连后存活的 Pod 中运行长时间的研究与分析任务。
• 在一个控制台中按院系治理访问权限、数据与支出。

面向教育工作者

把备课从亲力亲为变成由您来指挥。构建自适应的课程计划、生成引人入胜的课堂内容，并及时给学生反馈——借助可跨班级、跨学期复用的智能体与共享提示词。邀请同事加入一场对话共同备课，并分享任何人无需账户即可打开的快照。

• 自适应课程规划——围绕每位学生的节奏与兴趣设计计划，再复用并加以完善。
• 智能评估——生成难度自适应的测验，并揭示班级在哪些地方遇到困难。
• 自动评分助手——对书面回答、习题集与创意项目给出一致的反馈，让您把时间花在教学上。

面向研究人员

教育研究耗时漫长，一个聊天标签页承载不了它。在 Agent Pod 中，一次文献综述或一次数据分析都可以全天候运行；主终端比您的连接更持久，而 /workspace 中的所有内容——您的语料、笔记本与中间结果——都会保留到下一次会话。闲置的 Pod 会自动休眠，因此一个长期项目绝不会悄悄耗尽院系的预算。

• 大规模文献综述——梳理大量学术文献，揭示主题与空白。
• 长时间运行的分析——把一项任务留给复杂的数据集去处理，再回来收取完成的结果。
• 协同操作同一个智能体——同一时刻仅一位驾驶者，配以只读观察者，让研究团队共同进行一场会话而不产生冲突。

面向管理者

向教职员工推广 AI，而不失控预算。控制中心治理每一个工作区：传输中与静态数据加密、SSO、DLP 与 RBAC 决定谁能接触哪些模型，而支出护栏让成本保持可预测——月度预算、可对应到各院系的群组级上限、并发 Pod 数量限制，以及对闲置 Pod 的自动休眠。您可在同一屏幕上关注每个运行中的 Pod。有关 Pod 的行为方式，请参阅 Agent Pods 指南；要了解全貌，请查看 Agent Pods 页面。

面向课程开发者

为构建学习材料的人提供同样受治理的工具。起草针对特定学科与年级的计划、活动与补充内容，再把行之有效的部分调整用于下一堂课，而不必每学期从头再建。

• 默认可访问——生成替代文本与字幕，并标记出需要它们的内容。
• 标准对齐——把材料映射到州级与国家级标准，以加快评审。
• 跨课程复用——一次构建一份资源，并逐学期沿用下去。

为学校的运作方式而打造

通过一个界面接入数十种模型，不受供应商锁定；邀请同事与学生加入一个共享工作区；并让每一次对话与每一个 Pod 都处于同一套管控之下。一个院系可以用一小笔预算试点，准确看到一个学期的使用成本，并只在准备就绪时再扩展。这就是共同学习——在同一处教学、研究与治理。

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