AI搜学助手模板帮助文档

1. 模板概述

模板简介

AI搜学助手是基于 PydanticAI 框架构建的智能学习助手系统，能够自动收集、分析和总结网络学习资料，帮助用户快速理解和掌握各种知识概念。

适用场景

• 快速学习新概念和知识
• 整理和梳理学习资料
• 技术文档和教程收集
• 知识点深入理解和讲解
• 学习资源汇总

核心功能

• 自动化资料搜集与筛选
• 智能内容分析与分类
• 知识热度趋势分析
• 可视化知识讲解报告生成

2. 技术架构

使用框架

• 框架：PydanticAI
• Agent 类型：单 Agent 架构
• 核心能力：集成 LLM、搜索工具、Sandbox 环境

Agent 架构说明

采用单 Agent 设计，该 Agent 具备多项能力：

• 信息检索能力（通过搜索工具）
• 数据分析能力（通过 Sandbox 环境）
• 自然语言理解与生成（通过 LLM）

技术要求

• 支持主流大语言模型（用户可自选）
• 需要配置搜索 API 访问权限
• 需要 Sandbox 环境支持

3. 功能说明

主要功能模块

资料采集模块

• 多源信息抓取（百科、知乎、B站、技术博客等）
• 关键词智能匹配
• 实时数据更新

分析处理模块

• 内容难度分析（入门/进阶/高级）
• 核心概念提取
• 知识结构梳理
• 学习价值评估

报告生成模块

• 结构化知识讲解文档
• 数据可视化图表
• 学习路径建议

Agent 能力

1. 自主搜索：根据关键词自动检索相关学习资料
2. 智能分析：对海量资料进行内容分析和分类
3. 代码执行：在 Sandbox 中执行数据处理和可视化代码
4. 报告生成：自动生成通俗易懂的知识讲解报告

工作流程

用户输入概念 → Agent 执行搜索 → 资料收集 → 
内容清洗 → 知识分析 → Sandbox 数据处理 → 
生成可视化图表 → 输出知识讲解报告

4. 配置指南

在控制台配置

模型配置

• 在 AgentRun 控制台选择适合的大语言模型
• 建议使用支持长上下文的模型以处理大量学习资料
• 可根据分析精度需求选择不同参数的模型

Sandbox 配置

• 启用 Sandbox 环境
• 配置允许的 Python 库（如 pandas、matplotlib）
• 设置执行时间和资源限制

5. 使用示例

应用场景示例

场景 1：快速学习新概念

用户输入：帮我学习"机器学习"的基础知识

Agent 执行流程：

1. 使用搜索工具检索相关百科、教程、博客文章
2. 提取核心概念和知识点
3. 进行内容分析和难度评估
4. 在 Sandbox 中生成知识结构图表
5. 输出完整的知识讲解报告

输出示例：

# 机器学习知识讲解报告

## 概念简介
- 资料来源：20 条优质学习资料
- 难度等级：入门级
- 学习时长建议：2-4周

## 核心原理
1. 什么是机器学习
2. 监督学习与无监督学习
3. 常见算法介绍

## 详细讲解
[详细内容...]

## 应用案例
- 图像识别
- 自然语言处理
- 推荐系统

## 学习建议
- 推荐学习路径...
- 推荐资源...

6. 常见问题

Q1：搜索结果不准确怎么办？

• 在控制台优化搜索关键词设置
• 调整搜索范围和时间窗口
• 增加搜索深度获取更多结果

Q2：分析速度较慢？

• 选择更高性能的模型
• 减少搜索结果数量
• 使用快速分析模式

Q3：如何提高分析准确度？

• 选择专门针对知识理解优化的模型
• 调整内容相关性阈值
• 启用深度分析模式

注意事项

1. 内容版权：收集的资料仅供学习参考，请尊重原创内容版权
2. 搜索配额：注意搜索 API 的调用限制
3. 结果时效性：部分技术内容会随时间更新，建议关注最新资料
4. 模型选择：不同模型对中文理解能力差异较大，建议测试后选择
5. 可视化限制：Sandbox 中的图表生成受资源限制，避免处理超大数据集

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通过 AgentRun 控制台的可视化配置，无需编写代码即可快速部署和定制您的AI搜学助手。