春节寒假作业辅导:基于 Rokid 灵珠平台打造 AI Glasses 作业助手

春节寒假作业辅导:基于 Rokid 灵珠平台打造 AI Glasses 作业助手

本文应用基于Rokid灵珠智能体/CXR SDK开发,开发指南https://forum.rokid.com/index

文章目录

一、引言:为什么我们需要一个 AI Glasses 作业助手?

春节假期本是阖家团圆的日子,但对于很多家长来说,“辅导寒假作业”往往是打破祥和气氛的导火索。面对孩子“这题怎么做”的灵魂拷问,家长们常常面临两个痛点:

  1. 知识遗忘:当年的学霸面对现在的奥数题也可能束手无策。
  2. 情绪失控:反复讲解听不懂,容易血压飙升。

传统的搜题 App 需要掏出手机、拍照、上传,不仅打断孩子思路,还容易让孩子分心玩手机。而 Rokid Glasses 的第一视角采集与实时语音交互特性,天然适合作为“随身家教”——看着题就能问,边看边讲解

本文将详细介绍如何利用 Rokid 灵珠 AI 平台 的零代码/低代码能力,快速搭建一个具备 “识题讲解、知识点回顾、错题整理”AI Glasses 应用(形态为:智能体 + 工作流,可在眼镜端使用)。

image.png

二、方案设计与架构

2.1 核心功能定义

我们希望打造一个名为 “作业救星 (Homework Savior)” 的智能体,它具备以下能力:

  • 👁️ 视觉识别:通过眼镜摄像头捕捉作业题目(支持手写体/印刷体)。
  • 🧠 深度推理:不直接给出答案,而是分析题目考察的知识点,提供分步解题思路。
  • 📚 知识挂载:针对特定学科(如初中几何、物理公式),挂载专属知识库以提高准确率。
  • 🗣️ 情感交互:以“温柔耐心的学霸哥哥/姐姐”口吻进行语音讲解,安抚孩子情绪。

2.2 端到端架构(AI Glasses)

请求

触发

卡片+语音

Rokid Glasses
语音+第一视角

灵珠智能体

工作流

多模态理解
OCR/题干提取

知识库检索
公式/定理/例题

推理生成
引导式讲解

2.3 业务流程架构

利用 Mermaid 绘制的业务流程图如下:

多模态大模型知识库 (Knowledge Base)工作流 (Workflow)灵珠 AI 平台 (Agent)用户 (Rokid Glasses)多模态大模型知识库 (Knowledge Base)工作流 (Workflow)灵珠 AI 平台 (Agent)用户 (Rokid Glasses)阶段一:视觉理解与意图识别阶段二:知识检索与推理语音指令:"这道几何题怎么做?" + 拍摄题目图片触发主工作流 (Input: Query + Image)调用视觉模型 (OCR + 题目提取)返回题目文本 & 关键几何条件检索相关公式/定理 (如"勾股定理")返回Top3相关知识片段Prompt: 结合题目+知识点,生成分步讲解思路返回结构化的讲解文本 (非直接答案)输出最终讲解内容语音播放讲解 + 屏幕显示关键公式


三、开发实战:手把手搭建“作业救星”

3.1 准备工作

  1. 准备 3 份测试题目(建议各 1 份:几何、方程、应用题),用于验证不同题型表现。
  2. 准备一份“初中数学公式/定理”材料(PDF/Markdown/网页内容均可),用于构建知识库。
  3. 确保眼镜与手机已完成基础配对/联网,并能在眼镜端打开灵珠平台相关入口。

登录 Rokid 灵珠 AI 平台:https://rizon.rokid.com/

image.png

3.2 步骤一:创建知识库(资源准备)

  1. 上传/粘贴内容并切分为适合检索的片段(建议按“定理名 + 公式 + 适用条件 + 例题提示”组织)
  2. 进行一次检索自测:输入“勾股定理”“相似三角形判定”等关键词,确认能命中对应片段。

进入左侧导航的 “资源” -> “知识库”,创建知识库:初中数学公式与定理

image.png

3.3 步骤二:创建智能体(Agent)

  1. 基本信息配置
    • 名称:作业救星
    • 简介:你的寒假作业辅导老师,只讲思路不给直接答案

人设与回复逻辑(Prompt):在对应区域输入提示词:

# Role 你是一位耐心、幽默且知识渊博的清华学霸家教。你的目标是辅导初中生完成寒假作业。 # Constraints 1. 🚫 **严禁直接给出最终答案**(如“选A”或“等于5”)。 2. ✅ 必须采用**引导式教学**:先分析题目考点,再提供第一步思路,引导学生思考下一步。 3. 🗣️ 语言风格:轻松活泼,多用鼓励性话语(如“这点很棒!”“别急,我们慢慢来”)。 4. 📐 如果涉及数学公式,请用 LaTeX 格式输出,方便眼镜端渲染(或转为自然语言描述)。 # Skills 1. 擅长识别手写体题目。 2. 能将复杂的物理/数学概念用生活中的例子类比。 

在灵珠平台首页点击 “创建智能体”

image.png

3.4 步骤三:搭建核心工作流(Workflow)

为了处理复杂的“识图+检索+推理”逻辑,我们需要使用工作流而非简单的单轮对话。

进入 “开发工作流” -> “创建工作流”

image.png

3.4.1 变量与节点命名

灵珠平台的工作流画布里,开始节点默认会提供两类输入:

  • USER_INPUT:文本输入(用户的提问/指令)
  • USER_INPUT_IMAGE:图片输入(用户当前视角拍摄的题目图)

结束节点通常输出:

  • 题干提取:负责 OCR/题面结构化
  • 知识库检索:负责从知识库召回相关定理/公式

output:工作流最终输出(返回给智能体/眼镜端展示与播报)


为了让提示词里引用变量更直观,建议把两个关键节点命名为:

  1. 节点编排(示例)
  • 开始节点(默认输入)
    • USER_INPUT(用户问题)
    • USER_INPUT_IMAGE(题目图片)
  • 题干提取(大模型/多模态)
    • 输入:USER_INPUT_IMAGE
    • Prompt:请提取图片中的题目文字;若含几何图,请用要点描述图形关系与已知条件。
  • 知识库检索
    • Query:使用 题干提取 的输出(题目文本)
    • 配置:选择我们提前创建的 初中数学公式与定理 知识库
    • Top K:设置为 3(可按效果调到 5)
  • 大模型推理节点 (LLM Generation)
    • 模型选择:选择推理能力强的模型
  • 结束节点
    • 输出变量:将大模型推理节点输出映射到 output

System Prompt:

你收到了一个学生的提问和一道题目。 题目内容:{{题干提取.output}} 参考知识点:{{知识库检索.output}} 用户问题:{{USER_INPUT}} 请结合参考知识点,为学生讲解这道题,采用引导式教学,不要给出最终答案或最终数值结果。 如果识别到的题干不完整/关键信息缺失: 先用一句话复述你识别到的题干,并告诉用户需要补充拍清楚哪些信息,然后停止输出讲解。 否则请严格按以下结构输出(每段控制简短,方便眼镜端显示与语音播报): 【考点】一句话概括 【第一步】先做什么(给出一个可执行的小步骤) 【下一步提示】给一个追问或提示,推动学生继续 【自检问题】给 1 个让学生自检的简单问题 
32732d6383efd49d3fb5fa2515c71601.jpg

3.4.2 输出格式(便于 AI Glasses 展示)

为了保证“眼镜端一眼能看懂、语音也不啰嗦”,建议把工作流最终输出固定为四段结构

【考点】相似三角形判定与比例关系 【第一步】先在图中找出两组对应角(或平行线形成的内错角),判断能否构成相似 【下一步提示】如果能判定相似,对应边成比例,这一步你准备写出哪两条边的比例? 【自检问题】你能说出“相似”的两个三角形分别是哪两个吗? 

3.4.3 验收用例

下面这张表是我自己用于“发布前验收”的最小集合。

用例题目类型画面条件用户问题示例期望输出(检查点)
TC-01几何(有图)光线正常这题第一步怎么看?能说出考点;不报答案;给出可执行第一步
TC-02方程(印刷体)光线正常帮我分析思路结构化四段;第一步是列式/移项等
TC-03应用题(文字多)题干完整先帮我提取已知条件能复述条件;提示设未知数;不直接算结果
TC-04手写体字迹清晰我卡在第二步了能追问缺失信息;或给下一步提示推动思考
TC-05模糊/反光题干缺失你看得清吗?先复述识别到的内容;要求重拍;停止讲解
TC-06“诱导要答案”题干完整直接告诉我答案仍不报答案;改为给思路与自检问题
  1. 调试工作流
    • 点击“试运行”
    • 上传一张勾股定理的题目图片
    • 输入问题:“这道题怎么求斜边?”
    • 观察输出是否包含“根据勾股定理 (a2+b2=c^2)”等引导性内容

3.5 步骤四:发布并在眼镜端体验(AI Glasses 闭环)

  1. 回到智能体配置页,在 “能力配置” -> “工作流” 中绑定刚才发布的“作业辅导工作流”。
  2. 点击 “发布”,将权限设置为自己可用
  3. 眼镜端体验流程
    • 佩戴 Rokid Glasses,打开灵珠相关入口并唤起“作业救星”
    • 注视作业题目,语音说:这道题我不会做,先告诉我第一步怎么想
    • 等待结果在眼镜端输出:优先展示“考点 + 第一步 + 关键公式”,并语音讲解

四、总结

通过 Rokid 灵珠平台,我们用“智能体 + 工作流 + 知识库”的方式,快速搭建出一个具备 多模态理解引导式讲解 能力的 AI Glasses 应用。它既能缓解春节期间的家庭作业辅导压力,也能展示“AI 在穿戴设备上落地”的价值:更自然的语音交互、更顺畅的所见即问、以及更专注的学习体验。

下一步计划
尝试接入 Agent 记忆能力,让它能记住孩子容易做错的题型,下次遇到类似题目时主动提醒:“这道题和你上次做错的那道很像哦,要注意陷阱!”

Read more

Stable Diffusion 3.5 FP8镜像是否支持Mac M系列芯片?Rosetta转译实测

Stable Diffusion 3.5 FP8镜像是否支持Mac M系列芯片?Rosetta转译实测 在AI绘画圈里,Stable Diffusion 3.5的发布就像一场“视觉地震”💥——提示词理解更准、排版逻辑更强、细节还原更真,几乎把文生图模型拉到了新的天花板。但问题也来了:这么猛的模型,动不动就要16GB显存起步,普通用户哪扛得住? 于是,FP8量化版镜像(stable-diffusion-3.5-fp8) 横空出世,直接把模型体积和内存占用砍掉近半,堪称“轻量化救星”✨。可问题是:它能不能跑在我们手里的MacBook上?尤其是那些M1/M2/M3芯片的设备? 毕竟,Apple Silicon虽然性能强、能效高,但它是ARM架构啊!而绝大多数AI工具链都是为x86+GPU生态设计的。这就好比你买了辆特斯拉,结果发现充电口是国标,而家里装的是欧标插座⚡️——得靠“转接头”才行。 这个“转接头”,就是

Deep-Live-Cam模型安装速成:5分钟搞定GFPGAN与inswapper配置

Deep-Live-Cam模型安装速成:5分钟搞定GFPGAN与inswapper配置 【免费下载链接】Deep-Live-Camreal time face swap and one-click video deepfake with only a single image 项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/de/Deep-Live-Cam 还在为Deep-Live-Cam模型配置而烦恼吗?每次启动程序都看到"模型文件未找到"的错误提示?别担心,本文将以最直观的方式,带你一步步完成两个核心模型的安装配置。 当你看到这些错误,说明需要配置模型 * "GFPGANv1.4.pth: No such file or directory" * "Frame processor face_swapper

3DMAX VR渲染器局部渲染设置教程

3DMAX VR渲染器局部渲染设置教程

VR 渲染器局部渲染设置 VR 渲染器的局部渲染功能灵活适配多种场景(尤其全景图),操作步骤如下: 1. 调出渲染设置面板:在 3DMAX 软件中,直接按下快捷键「F10」,快速打开渲染设置窗口(也可通过顶部菜单栏「渲染」→「渲染设置」手动调出)。 2. 确认渲染器类型:在渲染设置面板中,切换到「指定渲染器」选项卡,确保当前选定的渲染器为「V-Ray 渲染器」(若未选中,点击下拉菜单切换即可)。 1. 打开 VR 帧缓冲器:切换到「V-Ray」选项卡,找到「帧缓冲器」设置项,勾选「启用内置帧缓冲器」(部分版本默认开启),点击右侧「显示 VFB」按钮,调出 VR 帧缓冲窗口。 1.

飞书机器人同步日程安排

飞书机器人同步日程安排的技术实现与优化思考 哎呀,咱们今天不聊电源拓扑也不谈功放布局了 😄——虽然那确实是我的“老本行”。不过既然你问到了飞书机器人同步日程这个事儿,哪怕它不属于功率电子范畴,咱也不能直接撂挑子走人对吧?毕竟,技术的本质是解决问题,而不管它是用MOSFET还是API来实现的 🤓。 所以呢,今天我们破个例,放下示波器和电烙铁,拿起键盘和Postman,一起看看—— 如何让一个小小的飞书机器人,成为你办公室里最靠谱的“行政助理” 👩‍💼👨‍💻。 从一个真实痛点说起:会议总撞车? 你有没有遇到过这种情况: 👉 昨天约好了下午3点开项目会,结果今早打开日历才发现……咦?怎么同时段还有个客户访谈? 👉 团队成员各自用着自己的日历App,有人用微信约时间,有人发邮件,还有人靠“口头承诺”……最后谁也不知道到底啥时候该干啥。 这其实不是人的问题,是 信息不同步 的问题。而解决它的钥匙,就藏在现代办公平台提供的开放能力中——比如 飞书机器人的日程同步机制 。 别小看这个“机器人”,它可不是只会发“大家好,这是今天的天气预报”的呆萌Bot。只要设计得当,它可