2025年初，《教育强国建设规划纲要（2024～2035年）》将“促进人工智能助力教育变革”列为重点任务，随后《国务院关于深入实施“人工智能+”行动的意见》强调要“把人工智能融入教育教学全要素、全过程，创新智能学伴、智能教师等人机协同教育教学新模式”。2026年3月，《政府工作报告》首次将“智能经济”，“智能体”等概念写入其中，明确提出要深化拓展“人工智能+”，推动重点行业领域人工智能商业化规模化应用，培育智能原生新业态新模式。智能体作为人工智能、大数据、物联网等新一代信息技术的集成载体，凭借自主感知、智能决策、高效协同的特性，正成为激活数字原生动力、破解高校改革难题的关键引擎。然而，我国高校智能体建设仍面临应用不深、协同不足等挑战。我们要以系统思维破解发展痛点，以创新实践拓宽建设路径，推动智能体与高校办学治校深度融合，奏响高校数字化“新乐章”。
高校智能体建设的成效与瓶颈
在国家战略布局和政策推动下，国内高校纷纷启动智能体建设项目，在赋能教育教学、公共咨询等方面取得初步成效。部分先行高校通过智能体建设，实现了管理服务效率提升、教学质量改善等显著成效，为全国高校提供了宝贵经验。
然而，国内大多数高校智能体建设整体仍处于起步发展和探索阶段，仍面临应用不深、协同不足等诸多问题，制约了智能体赋能效能的充分释放，主要体现以下几个方面：
应用场景浮于表面，核心业务渗透不足
当前多数高校的智能体应用浮于表面，面铺的广，但融合得却不够深入。相关调查数据显示，超过七成以上的高校智能体主要集中在制度咨询，信息查询、事务提醒等基础服务场景，如规章制度咨询，课表查询、场地查询，智能问答，消息通知等。然而，在高校三大核心业务如教学、科研和管理条线的深入应用上，智能体却少有触及，比如在人才培养方案智能制定，个性化教学设计、科研创新赋能、战略决策支持等业务场景，智能体的渗透与应用明显不足。
部分高校虽尝试将智能体引入教学环节，但多局限于在线答疑、作业批改等简单辅助功能，未能深度融入课程设计、学情分析，个性化学习指导等关键环节；科研领域的应用多集中在文献检索、数据统计等基础服务，未能实现对文献综述，热点分析挖掘，成果转化对接等科研全链条的支撑；管理领域多用于流程审批、信息发布等常规工作，缺乏对数据深层次分析挖掘，以及对战略决策的智能支撑。这种“重表面、轻核心”的模式，使得智能体难以充分发挥其价值，进而影响师生使用的积极性。
师生数字素养不足，主体参与度有待提升
高校智能体的有效推广应用离不开广大师生的积极参与和熟练使用。当前，高校师生的数字素养与智能体建设要求存在较大差距。一方面，教师群体数字素养参差不齐，部分教师尤其是中老年教师，受传统教学理念和自身信息技术能力限制，对智能体等新技术的应用天然存在抵触心理，缺乏主动学习和应用智能体的积极性；另一方面，部分学生虽对新技术接受度较高，但缺乏系统的数字素养培训，其在使用智能体的过程中，大多停留在“被动接受服务”层面，而少有主动和深度使用，难以自主挖掘和发挥其潜在价值。高校师生作为智能体的主要用户，只有不断的去使用智能体，才能不断发现新的需求和痛点，推进智能体不断的深入业务，解决师生的需求和痛点，提高师生的用户体验，进而吸引更多师生使用，形成正向反馈，才能推动智能体不断发展完善，实现智能体赋能的价值最大化。
投入产出周期错位，评价机制尚未健全
智能体建设是技术密集型、资金密集型系统工程，需要大量前期的资金和时间成本投入，但是其带来的效益和价值往往不是短期就能看到明显效果的，比如其在教学质量的提升，科研范式的变革，管理效能的优化，通常不是立竿见影的，更多的是以一种长期和隐性的方式缓慢发生改变，累积到一定周期才会有明显的效果显现，故难以在短期内通过经济指标衡量，这种“短期大量投入”与“长期隐性效益”的矛盾，对于高校在争取持续性的政策扶持和资金支持都是很现实的问题，多数智能体相关项目依赖财政拨款和学校自筹，社会资本参与度不高，难以保障项目建设的持续性和稳定性。
同时，因缺乏科学合理的评价机制，多数高校采用用户满意度等指标来论证和验收智能体建设项目，从而导致项目陷入“重建设，轻运营”的恶性循环。
高校智能体建设的实施路径
高校智能体建设是一项复杂的系统工程，不存在统一的通用模式，各高校的发展状况，资源和技术储备不尽相同，需结合自身的战略规划和业务痛点，探索多元化的实施路径。然而，从一些先行高校的实践经验中，我们可以总结归纳出一套行之有效的经验规则，先从高频简单的业务场景切入，先吸引师生用起来，让师生切实感受到智能体赋能的成效，进而激励师生创建个性化的智能体，并分享推广至智能体广场，然后再逐步探索核心业务场景的智能体建设，循序渐进推动智能体建设从“简单应用”到”生态构建“，最后向“深度融合”稳步发展。
以简单高频应用激活使用场景
对于数字化转型起步较晚，数字化基础设施薄弱的高校，不宜一开始就追求“大而全”的智能体系统，应从简易普惠的轻量化应用切入，先让广大师生先用起来，让师生切身感受到智能体赋能带来的便利，然后再逐步拓展其他业务场景。
高校应结合学校实际情况，开展充分的需求调研，梳理出师生的高频需求和痛点需求，针对其提供简单便捷的智能体服务。如开发校园智能助手智能体，整合课表查询、成绩查询、学业查询等基础查询服务；推出智能问答智能体机器人，提供日常的业务咨询；招生咨询智能体，可24小时提供学校招生相关政策制度的咨询等。
协调多方力量构建智能体生态
高校应协调师生，企业，社会组织等多方力量，构建良好的智能体生态。
智能体的建设离不开底层数据资源的支撑，高校应开展常态化数据治理工作，搭建统一的数据共享平台，制定统一的数据标准和接口规范，整合分散数据，建立全领域校园数据资源库，为智能体建设构建高质量的数据资源基础。
师生即是智能体的使用者，更是智能体的建设者。通过构建开放的智能体开发平台，制定智能体建设激励机制，吸引师生参与智能体建设，打造丰富多彩的智能体广场。
深化校企合作协同创新。与科技企业建立深度合作关系，发挥企业技术、资金优势和高校业务场景优势，共同推进智能体建设。
深耕核心业务场景实现深度赋能
在基础应用逐步普及、生态体系初步成型的基础上，高校要勇于探索教学、科研、管理三大核心业务场景的智能体应用，推动智能体从简单应用向核心业务渗透，实现深度赋能。
教学赋能：打造个性化育人新生态
基于行业动态，市场需求和岗位能力要求等数据，构建人才培养方案智能体，辅助高校人才培养方案的实时与精准更新。基于课程资源库大数据，构建AI助教智能体，辅助教师在课前进行课程设计和资源整合，自动推荐教学资源并生成教学大纲和教案，通过分析多维度信息推荐教学内容、方法和资源，自动生成个性化教学方案，供教师参考，提高教师备课效率，激发教学设计创新思维。同时，在课堂上，智能体实时捕捉学生课堂互动表现并反馈给教师，辅助教师动态调整教学策略，提升课堂参与度和教学效果。
基于学习过程和学情大数据，构建AI学伴智能体，分析学生学习数据，自动生成复习计划和练习题，自动批改作业并进行错题分析，提供个性化学习指导和自主学习支持。
例如浙江同济科技职业学院，聚焦水利类专业人才培养，整合行业相关政策法规、技术标准、产业需求、校本资源五类知识库，构建人才培养智能体，有效解决了人培方案制定过度依赖经验、编制周期长，难以响应行业动态变化，与产业需求脱节，与岗位适配度不足等痛点问题，取得了显著成效，入选教育部2025年教师人工智能应用案例、浙江省数字教育典型应用场景案例。
科研赋能：构建高效协同创新体系
整合科研知识库，构建科研助手智能体，在科研选题环节，自动整合科研资源，分析研究现状、趋势和热点，给科研人员提供选题建议，助力精准把握研究方向；在科研过程环节，智能体辅助科研人员采集、分析和处理文本和数据，构建个人的科研知识库，并提供文本挖掘和数据分析支持的功能；在科研成果转化环节，智能体辅助科研管理人员自动采集市场需求，自动生成转化建议、自动分析匹配高潜力的合作目标，实现精准对接转化，提高成果转化率。
管理赋能：推进服务式治理转型
对于行政管理，基于高校政务数据库，构建各业务条线的智能管理助手智能体，实现办公自动化、决策科学化。如构建OA助手，提供公文处理、流程审批等自动化服务，并通过分析业务办理数据为战略决策提供支撑；对于学生管理，构建学工助手，整合多维度学工数据，提供全方位管理服务，实现精准服务和个性化指导，如智能识别学生问题并及时提醒管理人员，实现“早发现、早干预、早帮扶”；对于后勤管理，基于后勤大数据构建后勤管理助手，实现高效便捷、精准贴心的后勤管理服务，如整合物联网技术和智能调度系统，对后勤资源进行智能化管理，实现节能减排，提升后勤服务满意度等。
智能体赋能高校数字化改革，既是时代发展的必然要求，也是教育强国建设的重要支撑。当前，高校智能体建设虽面临诸多挑战，但也迎来了前所未有的发展机遇。随着国家教育数字化战略的深入推进、新兴技术的不断突破，智能体必将在高校办学治校中发挥越来越重要的作用。展望未来，在政府、高校、企业、师生的共同努力下，高校智能体建设必将逐步走向成熟，实现“人机互信、生态自洽”的智能校园新愿景。届时，智能体将成为师生工作学习的“贴心伙伴”、高校创新发展的“核心引擎”、教育强国建设的“重要支撑”！
（严奉伟 浙江同济科技职业学院）