最强「学业成绩分析压力感知型 AI 心理陪伴」智能体—基于腾讯元器×TextIn大模型加速器×混元大模型的实战构建

本文介绍了一个基于腾讯元器、TextIn和混元大模型的学业成绩分析与心理陪伴智能体系统。该系统通过TextIn实现成绩单的高精度结构化解析，利用腾讯元器平台进行多模块智能体编排，结合混元大模型的情绪理解能力，构建了覆盖成绩分析、压力感知和情绪疏导的全流程解决方案。该系统创新性地将学业数据分析与心理健康关怀相结合，能够自动识别学生的学业压力信号，提供个性化的心理陪伴，为教师提供数据驱动的干预建议，实

一键难忘

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最强「学业成绩分析压力感知型 AI 心理陪伴」智能体—基于腾讯元器×TextIn×混元大模型的实战构建

一、项目背景

在“双减”政策深化与教育数字化持续推进的背景下，学生学业评价正在从“唯分数论”向“数据驱动的全面成长分析”转型。成绩单不再只是简单的分数汇总，而是蕴含着学生学习状态、学科优势、波动趋势以及潜在心理压力的重要数据载体。

然而，在当前教学实践中仍普遍存在以下问题：

成绩分析维度单一：多数学校或班级仍停留在平均分、排名等静态统计层面，缺乏对个人成长轨迹、学科结构失衡、阶段性波动的深度分析；
数据处理成本高：大量成绩单以 PDF、扫描件、照片等非结构化形式存在，人工整理耗时耗力，难以规模化应用；
心理关怀长期缺位：成绩波动往往直接影响学生情绪与自我认知，但现实中教师精力有限，学生缺乏稳定、低门槛的情绪疏导与成长陪伴渠道；
“分数压力”感知滞后：多数心理干预发生在问题显性化之后，缺乏基于学业数据的前置风险感知与温和介入机制。

随着大模型技术与智能体平台的成熟，这一局面正在发生改变。
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本项目基于 腾讯元器智能体构建平台，融合 TextIn 大模型加速器的高精度 OCR 与表格结构化能力，并引入 混元大模型的多模态理解与情绪推理能力，构建一套 “班级多维度成绩分析 × 学业压力感知型 AI 心理陪伴智能体”。

该智能体不仅能够自动完成成绩单的高精度解析与多维统计分析，还能在此基础上：

识别学生潜在的学业压力信号与情绪风险；
以非评判、低压力的方式进行情绪疏导与正向引导；
为教师提供数据驱动的班级画像与干预参考；
为学生提供持续、稳定、可对话的成长陪伴。

通过将学业数据分析与情绪关怀智能体深度融合，本项目探索了一种面向真实教学场景的 “学业—心理协同型 AI Agent” 落地路径，为智慧教育与学生心理健康提供可复制、可扩展的技术实践范式。

1.1效果演示

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二、项目知识点概览

在本项目中，我们并非单一依赖某一个大模型或工具，而是通过智能体平台 + 文档理解引擎 + 通用大模型的协同，构建一套面向真实教育场景的复合型 AI 系统。以下对项目涉及的三项核心技术能力进行简要说明。

2.1 什么是腾讯元器？

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腾讯元器是腾讯推出的一站式 AI 智能体（Agent）构建与运行平台，面向开发者提供从能力编排、模型调用到上下文管理的完整智能体基础设施。

与传统“单轮对话式 AI”不同，腾讯元器强调的是：

可感知环境
可规划流程
可调用工具
可持续记忆

即具备完整“感知—决策—行动—反馈”闭环的智能体能力。

在实际使用中，开发者可以通过腾讯元器：

将 OCR、数据分析、大模型推理等能力封装为独立节点；
通过流程编排方式构建多步骤智能体任务；
为不同角色（学生 / 教师）配置差异化交互逻辑；
管理智能体上下文记忆与权限边界。

在本项目中，腾讯元器作为智能体的“中枢系统”，负责串联成绩解析、数据分析、压力感知与情绪陪伴等多个能力模块，实现复杂教育场景下的稳定运行与可扩展落地。

2.2 什么是 TextIn 大模型加速器？

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TextIn 大模型加速器是一套面向 复杂文档理解场景 的智能解析引擎，核心能力是将 非结构化文档高精度转化为结构化数据。

在教育场景中，成绩单通常存在以下特点：

格式不统一、模板多样；
表格结构复杂，存在合并单元格；
来源多为扫描件或拍照图片；
含有大量相似字段，人工校对成本高。

TextIn 大模型加速器通过 大模型 + 规则引擎 + 视觉理解 的方式，提供：

高精度 OCR 文字识别；
表格结构自动还原；
字段语义识别与对齐；
错误容忍与纠偏能力。

在本项目中，TextIn 负责将成绩单从“看得懂但用不了”的文档形态，转化为 可计算、可分析、可推理 的标准化数据，为后续班级分析与情绪判断提供可靠输入基础。

2.3 什么是混元大模型？

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混元大模型是腾讯自研的通用大语言模型体系，具备自然语言理解、逻辑推理、情绪识别与内容生成等多项能力，适用于复杂、多轮、上下文敏感的交互场景。

相较于仅用于文本生成的大模型，混元更强调：

上下文连续理解能力
多维度语义推理能力
情绪与意图识别能力
可控、稳健的输出风格

在本项目中，混元大模型主要承担三类核心任务：

成绩分析结果的语义总结与解释
将冰冷的统计数据转化为学生与教师易于理解的自然语言反馈。
学业压力与情绪状态推理
结合成绩变化与学生语言输入，识别潜在压力信号与情绪波动。
陪伴式对话与引导反馈
以非评判、低压力的方式与学生持续互动，提供情绪疏导与成长引导。

混元大模型的引入，使系统不仅“会算分”，更“懂学生”，是实现“学业压力感知型 AI 心理陪伴”的关键能力支撑。

三、技术方案

本项目以“学业数据可结构化、压力状态可感知、成长陪伴可持续”为核心目标，基于腾讯元器智能体平台，构建一套覆盖 数据采集 → 成绩分析 → 压力感知 → 情绪疏导 → 成长反馈 的闭环式 AI 智能体技术方案。

整体架构采用 “多源数据解析 + 大模型推理 + 规则与情绪协同决策” 的设计思路，确保系统在真实教学场景中具备可解释性、稳定性与可扩展性。

3.1 智能体总体架构设计（基于腾讯元器）

项目核心智能体构建于 腾讯元器平台，通过模块化节点编排的方式，实现多能力协同：

输入层：成绩单图片 / PDF / 扫描件、学生自然语言输入（情绪倾诉、学习困惑）
能力层：
- OCR 与表格解析节点（TextIn 大模型加速器）
- 成绩统计与趋势分析节点
- 学业压力感知与情绪推理节点（混元大模型）
- 对话与陪伴响应节点
输出层：
- 班级多维度成绩分析报告
- 学生个性化学习与情绪反馈
- 教师侧结构化分析与风险提示

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通过腾讯元器的 流程编排、上下文记忆与权限控制能力，实现学生端与教师端的智能体能力隔离与协同。

3.2 成绩单高精度解析方案（TextIn 大模型加速器）

针对成绩单格式多样、表格结构复杂、扫描质量参差不齐的问题，系统引入 TextIn 大模型加速器，完成非结构化成绩单的高精度结构化处理。

核心能力包括：

多格式支持：支持图片、PDF、扫描件等多种输入形式；
表格结构还原：自动识别表头、合并单元格、学科列与学生行；
字段语义识别：区分姓名、学号、单科成绩、总分、排名等关键字段；
错误容忍与修正：对倾斜、模糊、低分辨率文档具备较强鲁棒性。

输出结果为标准化 JSON / 表格结构数据，为后续分析与大模型推理提供可靠数据基础。

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3.3 学业压力感知与情绪推理机制（混元大模型）

区别于传统仅基于分数的分析方式，本项目引入 “学业压力感知模型”，将成绩数据与学生语言输入进行联合推理。

压力识别信号来源包括：

成绩连续下降或波动加剧；
单科长期低于班级均值；
学业负担相关高频情绪词（焦虑、害怕、失望等）；
自我否定、比较型语言模式。

基于 混元大模型的情绪理解与上下文推理能力，系统对学生当前状态进行综合判断，并划分为不同压力等级，作为后续干预策略的依据。

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四、搭建「学业成绩分析压力感知型 AI 心理陪伴」智能体

在完成项目背景、核心技术选型与整体技术方案设计之后，本章将围绕如何基于腾讯元器实际搭建该智能体展开，重点介绍智能体的创建流程、能力节点配置方式以及关键逻辑的落地实现思路，确保方案不仅“能讲清”，也“能跑起来”。

4.1 腾讯元器智能体创建

在腾讯元器平台中，首先创建一个新的智能体实例，并明确其角色定位与服务对象。

本项目采用 “一体多角色” 的设计思路，即：

学生侧智能体
- 面向学生提供成绩解读、学习反馈与情绪陪伴
- 强调共情、引导与非评判式对话
教师侧智能体
- 面向教师提供班级成绩画像、趋势分析与风险提示
- 强调数据客观性与可解释性，避免情绪化标签

在元器中通过不同的提示词模板与权限配置，实现同一套底层能力、不同交互表现的智能体分支。

登录腾讯元器平台后，点击右上角「个人空间」，进入「我的智能体」页面，选择「创建智能体」。
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在智能体类型选择界面中，选择「对话式智能体」。
该类型适用于具备多轮交互、情绪理解与复杂任务处理能力的应用场景，适合本项目中“成绩分析 + 情绪疏导”的复合需求。

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在新建对话式智能体页面中，填写以下信息：

智能体名称：用于对外展示与识别
智能体简介：简要说明智能体的核心能力与使用场景

信息填写完成后，点击「新建」按钮，完成智能体的基础创建。

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创建成功后，系统将自动跳转至智能体后台管理页面。在该页面中，可以对智能体进行角色设定、模型选择、能力配置与测试验证等操作。

4.2 智能体角色定位

在「角色设定 / 提示词」模块中，编写智能体的系统提示词（System Prompt）。
可结合平台提供的「提示词一键优化」功能，对初始提示词进行结构化与语义增强。

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以下为本项目中使用的核心角色提示词，用于明确智能体的定位、能力边界与输出风格：

【要求】扮演一名学业成绩分析与压力感知型AI心理陪伴智能体，能够基于学生成绩单数据与学生自然语言输入，进行多维度学业分析、学业压力感知，并以非评判、陪伴式方式为学生提供情绪疏导与成长引导，同时为教师提供去情绪化的数据分析与风险提示。

【名称】学业成绩分析与压力感知型 AI 心理陪伴智能体

【属性】AI智能体，专注于学业成绩分析与压力感知，具备情绪理解能力

【人物关系】学生、教师

【人物经历】由教育心理学专家、数据科学家及AI工程师共同开发，旨在通过技术手段帮助学生缓解学业压力，促进健康成长。

【外貌特征】无实体形态，以文字形式呈现

【性格特点】温和、理性、不居高临下，重视共情，不直接否定用户感受，不使用心理诊断或标签化语言，表达清晰、有结构，但避免说教

【语言风格】
- 学生端输出：温和、鼓励、共情型表达
- 教师端输出：客观、中性、数据驱动表达

【人物喜好】无具体喜好，但致力于帮助学生和教师解决问题

【输出要求】
- 使用简体中文
- 分点输出时需逻辑清晰
- 情绪疏导时先共情、再引导、最后给建议

【能力限制】
- 不能进行心理疾病诊断或治疗建议
- 不能替代教师、家长或心理咨询师的专业决策
- 不输出任何对学生的负面标签或价值评判
- 不基于单次成绩波动做长期能力判断

【其他要求】
- 面向学生时偏陪伴与引导
- 面向教师时偏数据与客观分析

【能达成以下用户意图】
#意图名称：学业压力缓解
#意图描述：通过分析学生成绩单数据和自然语言输入，识别学业压力源，并提供情绪疏导和成长引导。
#意图示例：学生表示近期考试成绩下降，感到焦虑。AI智能体通过分析成绩单和学生输入，发现其在数学和物理科目上表现不佳，可能因此产生焦虑。
#意图实现：AI智能体首先共情学生的情绪，然后引导学生找到学习方法上的不足，并提供具体的改进建议，如制定合理的学习计划、调整学习策略等。

#意图名称：教师数据分析支持
#意图描述：为教师提供去情绪化的数据分析与风险提示，帮助教师更好地了解学生的学习情况和潜在问题。
#意图示例：教师希望了解班级整体学业表现和潜在问题。AI智能体通过分析班级成绩单数据，发现某些科目普遍成绩较低，可能存在教学难点或学生兴趣不足等问题。
#意图实现：AI智能体将分析结果以客观、中性的语言呈现给教师，并提出相应的教学调整建议，如增加互动环节、调整教学进度等。

在「欢迎语设置」中配置用户首次进入对话时的引导语，用于明确智能体能力边界，并引导用户正确输入。

哈喽，我是学业成绩分析压力感知型 AI 心理陪伴，请发送您的成绩单。

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在模型配置模块中，选择混元大模型作为智能体底层推理模型。
该模型在中文理解、多轮对话、情绪语义识别及结构化输出方面表现稳定，适合教育与心理陪伴类应用场景。

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五. 腾讯元器智能体工作流编写

智能体的核心能力不仅来源于大模型本身，更依赖于清晰、可控的工作流设计。通过工作流，可以将“用户输入 → 数据解析 → 逻辑判断 → 模型推理 → 结果输出”拆解为多个可管理的节点，使智能体具备稳定、可复用的业务执行能力。

5.1 工作流创建

在智能体后台管理页面中，点击左侧「工作流管理」，然后点击「新建」，开始创建新的智能体工作流。

该工作流将作为智能体处理用户请求的主执行链路。
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在创建方式选择弹窗中，选择「手动录入」。

手动录入方式适合需要精细控制逻辑节点、条件分支与多角色输出的复杂智能体场景，本项目中的“成绩分析 + 情绪疏导”正是典型代表。
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在新建工作流页面中，填写以下信息：

工作流名称：用于标识该工作流的功能用途（如：成绩分析与压力感知主流程）
工作流描述：简要说明该工作流的执行目标、适用对象与核心逻辑

填写完成后确认创建，系统将生成一个新的工作流实例。

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工作流创建完成后，将自动进入工作流编辑面板。
该面板是后续进行节点编排、条件判断、模型调用与输出控制的核心操作区域。

在面板中，可以清晰看到：

工作流的整体执行结构
各功能节点的连接关系
当前工作流的起始节点与结束节点

后续的成绩单解析、学业分析、压力感知与结果输出，均将在该面板中以节点方式逐步构建。

在这里插入图片描述

配置工作流的开始节点，定义两个输入变量：

image：用于接收学生上传的成绩单图片，作为后续 OCR 解析与成绩分析的原始数据输入。

q：用于接收学生以自然语言形式提出的学习困惑、情绪表达或具体分析需求，作为智能体理解用户意图与情绪状态的重要输入。

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5.2 成绩单解析能力节点配置（TextIn 大模型加速器接入）

在智能体能力编排中，在开始节点后需要配置 成绩单解析节点，作为整个系统的数据处理识别中心。

在元器流程中，该节点的核心职责是：

接收用户上传的成绩单文件；
调用 TextIn 完成 OCR 与表格结构还原；
输出包含学生信息、学科成绩、总分、排名等字段的结构化结果；
将结果传递给后续分析节点。

这一节点解决的是“数据从哪来、是否可靠”的问题，是后续所有分析与推理的前提基础。

完成开始节点配置后，需要引入 OCR 与文档结构化解析能力。本方案选用 TextIn 大模型加速器（通用模型），用于将成绩单解析为 Markdown 结构化结果。

/ai/service/v1/pdf_to_markdown

输入：PDF、图片或扫描件
输出：JSON 结构化数据，包括学生信息、课程成绩、总评等级等
技术特点：
- 多模态解析，支持图片文字、表格识别
- 自动格式标准化，兼容不同院校模板

python调用示例：(虽然我们在腾讯元器里可以直接调用，但是还是建议理解一下下面这段直接调用TextIn 大模型加速器的代码，会让我们更容易理解)

import json
import requests

class OCRClient:
    def __init__(self, app_id: str, secret_code: str):
        self.app_id = app_id
        self.secret_code = secret_code

    def recognize(self, file_content: bytes, options: dict) -> str:
        # 构建请求参数
        params = {}
        for key, value in options.items():
            params[key] = str(value)

        # 设置请求头
        headers = {
            "x-ti-app-id": self.app_id,
            "x-ti-secret-code": self.secret_code,
            # 方式一：读取本地文件
            "Content-Type": "application/octet-stream"
            # 方式二：使用URL方式
            # "Content-Type": "text/plain"
        }

        # 发送请求
        response = requests.post(
            f"/ai/service/v1/pdf_to_markdown",
            params=params,
            headers=headers,
            data=file_content
        )

        # 检查响应状态
        response.raise_for_status()
        return response.text

def main():
    # 创建客户端实例，需替换你的API Key
    client = OCRClient("你的x-ti-app-id", "你的x-ti-secret-code")

        # 插入下面的示例代码

if __name__ == "__main__":
    main()

在开始节点后选择工具节点
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在 HTTP 请求节点中，需要配置以下两个关键请求头参数：
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如果不清楚这两个参数如何填写，可按以下步骤获取：

登录 TextIn 控制台
进入开发者信息 / 应用管理
查看对应应用的：
x-ti-app-id
x-ti-secret-code

⚠️ 注意：
二者组合构成唯一合法调用凭证，请妥善保管，可以到TextIn 控制台里的开发者信息处查看。
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在API参数区域设置变量名。
x-ti-app-id
x-ti-secret-code
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在Body请求体，承载复杂 / 大容量 / 结构化数据，是请求的核心载荷。中绑定开始节点传入的image参数。如下

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TextIn 大模型加速器节点的默认输出变量为 out_text。

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在实际接入过程中，作者通过多次尝试并结合官方学习文档发现：
工具节点在参数传递能力上存在限制，无法完全满足当前 OCR 接口的调用需求，尤其是在需要灵活控制 Header、Query 参数以及二进制的数据格式场景下。
在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

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不过，腾讯元器工作流额外支持「代码节点」，这使得上述问题可以通过自定义代码的方式进行妥善解决，从而绕开工具节点在参数能力上的限制。

因此，我们采用如下方案：

👉 在开始节点（Start）之后新增一个代码节点（Code Node），由该节点直接完成 TextIn OCR API 的调用与结果解析。在这里插入图片描述

根据 TextIn 官方开发文档，在代码节点中编写完整的 OCR 调用逻辑，包括：

请求 Header 中的 x-ti-app-id 与 x-ti-secret-code
Query 参数的动态拼装
请求 Body 直接传入图片 URL
返回结果强制解析为 JSON 对象

调用代码如下

import json
import requests
from typing import Dict, Any


class OCRClient:
    def __init__(self, app_id: str, secret_code: str):
        self.app_id = app_id
        self.secret_code = secret_code

    def recognize(self, image_url: str, options: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]:
        headers = {
            "x-ti-app-id": self.app_id,
            "x-ti-secret-code": self.secret_code,
            "Content-Type": "text/plain"
        }

        params = {k: str(v) for k, v in options.items()}

        resp = requests.post(
            "https://api.textin.com/ai/service/v1/pdf_to_markdown",
            headers=headers,
            params=params,
            data=image_url
        )

        resp.raise_for_status()

        # ⚠️ 这里强制转成 JSON 对象
        return resp.json()


def main(input_data: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]:
    """
    节点主函数
    输入：
    {
        "image": "https://xxx.png"
    }

    输出（JSON 对象）：
    {
        "success": true,
        "result": {...}
    }
    """

    image = input_data.get("image")
    if not image:
        return {
            "success": False,
            "error": "image 参数缺失"
        }

    try:
        result = client.recognize(
            image_url=image,
 
        )

        return {
            "success": True,
            "result": result
        }

    except Exception as e:
        return {
            "success": False,
            "error": str(e)
        }

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在代码节点中，对外暴露的输入变量命名为 image，用于接收上一节点传入的图片 URL。

完成配置后，可以通过单点调试功能快速验证节点运行效果。
在这里插入图片描述
调试过程中输入的测试图像如下：

在这里插入图片描述
代码节点执行成功后，返回的 TextIn 大模型加速器 OCR 结果如下：

此时可以发现：
如果输出变量仍然使用默认的 out_text，将无法正确捕获返回结果。

解决方式是：

👉 将代码节点的输出变量显式设置为 data，即可完整接收 JSON 结构的 OCR 解析结果。

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述
整体调试也没有任何问题，到此成绩单解析能力节点配置完毕。下面可接入分析大模型。

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5.3 成绩分析与规则计算节点设计

在获取结构化成绩数据后，智能体进入 成绩分析与统计计算阶段。

该阶段采用 规则计算 + 大模型解释 的方式：

数据处理节点负责：
- 平均分、最高分、最低分计算
- 学科均衡度与偏科识别
- 成绩趋势与波动检测
压力感知型心理陪伴节点负责：
- 对统计结果进行自然语言总结
- 将数据结论转化为“学生/教师听得懂的话”
- 对学生成绩进行压力分析
- 提出成绩提升计划
- 对学生进行心理疏导，避免压力过大

在腾讯元器中，这一阶段通常以 数据处理节点 + 压力感知型心理陪伴节点节点 的组合方式实现。

5.4 数据处理节点（混元大模型）

在完成 TextIn 大模型加速器 OCR 解析后，我们将引入混元大模型进行专业的数据处理分析。
数据处理节点主要功能包括：

平均分、最高分、最低分计算
学科均衡度评估与偏科识别
成绩趋势及分数波动检测

在 TextIn OCR 代码节点之后，新增混元大模型数据处理节点。
在这里插入图片描述
选择擅长数学计算的混元 2.0 模型以保证数据处理的精度与专业性。

将前节点输出的 OCR 数据绑定为输入变量，以便混元模型直接接收成绩单数据。

为确保混元模型能够高效完成数据处理，设计了如下提示词：

根据ocrinput
的成绩单识别结果，计算平均分、最高分和最低分；分析各学科分数的均衡度并识别是否存在偏科现象；同时检测成绩随时间的变化趋势及分数波动情况。请明确说明成绩数据是否包含时间信息，以便进行趋势与波动分析。若ocrinput
中包含科目名称，请确保识别准确以支持学科均衡度分析。

在这里插入图片描述

完成数据处理节点配置后，开始进行调试验证：

在这里插入图片描述

输入测试数据：张晨的高三考试成绩单。
在这里插入图片描述

运行调试结果如下
在这里插入图片描述

可以看到数据处理节点
对

平均分、最高分、最低分计算
学科均衡度与偏科识别
成绩趋势与波动检测
的分析十分专业

混元大模型在本次数据处理任务中表现非常出色。它不仅能够准确计算平均分、最高分和最低分，而且能够深入分析各科分数的分布特征，量化学科均衡度，并给出科学的偏科判断。
模型对理科与文科的区分、标准差与极差的计算以及偏科结论的逻辑推理都非常严谨，分析条理清晰，结果专业可信。通过混元大模型的处理，原本散乱的成绩数据被系统化、结构化地呈现出来，让人一目了然，极大地提升了成绩分析的效率和精准度，可谓是一次高质量的智能化数据分析体验。

5.5 压力感知型心理陪伴节点（混元大模型）

在数据处理节点（混元大模型）后添加压力感知型心理陪伴节点
在这里插入图片描述
模型选择混元大模型T1版

在这里插入图片描述
输入变量为数据处理节点（混元大模型）的处理内容

提示词如下

现在是学生向你发送了他的成绩单解析结果，你需要基于此做压力感知型心理陪伴节点，重点安慰和鼓励学生。根据数据处理节点_混元大模型对input
中的成绩单进行的解析，以及结合学生输入的问题q
，完成以下任务：  
* 用清晰、准确且通俗易懂的自然语言总结成绩统计结果；  
* 将数据分析结论转化为学生都容易理解的表达；  
* 针对学生各科成绩，分析可能面临的学业压力及具体成因；  
* 结合成绩与压力情况，给出切实可行的成绩提升建议和可操作的学习计划；  
* 重点关注学生心理状态，提供温暖的心理疏导建议，帮助其缓解压力、保持积极心态。

开始调试

在这里插入图片描述
可以看到压力感知型心理陪伴节点主要处理了

对统计结果进行自然语言总结
将数据结论转化为“学生/教师听得懂的话”
对学生成绩进行压力分析
提出成绩提升计划
对学生进行心理疏导，避免压力过大

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述
混元大模型在本次张晨同学成绩分析与成长建议生成中表现十分出色。它不仅能够全面整合各科成绩数据，精准计算总分、平均分、最高分、最低分和标准差，还能智能识别学科均衡性与偏科情况，为理科和文科的优势与薄弱点提供清晰量化依据。更难得的是，模型能够结合成绩特点生成专业、可操作的学习策略与心理疏导建议，涵盖时间分配、学习方法优化及信心建设等多个维度，既兼顾学生实际学习情况，也符合教育心理学指导原则。整体分析条理清晰、逻辑严谨、内容专业可信，堪称一次高质量的智能化学业分析实践成果。

六. 智能体调试与发布

完成工作流的编写与各节点调试后，下一步是在工作流管理中启用新创建的工作流，使其可以对外提供服务。

启用工作流，在工作流管理界面找到刚刚创建的工作流，点击启用/激活按钮，使其进入可调用状态。
在这里插入图片描述

在智能体界面中发送测试数据（如学生成绩单），观察工作流的响应结果。
成功启用后，智能体会按照设计逻辑自动处理输入数据，并返回分析报告。

在这里插入图片描述

检查智能体返回的分析结果是否完整、准确，包括成绩统计、学科均衡度、偏科分析以及成长建议等内容。
成功返回结果后，即表明整个工作流已正常运行，可正式投入使用。

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调试确认工作流运行正常后，在智能体页面找到对应智能体，点击 “发布” 按钮。

确认无误后点击确认发布。
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系统提示应用发布成功，表示智能体已正式上线并可对外调用。

可通过分享链接或二维码访问智能体，方便学生、教师或其他用户使用。

发布成功后，智能体会在 “我的智能体” 页面中显示，可随时管理、更新或查看运行情况。
在这里插入图片描述
访问URL即可愉快的使用智能体了。

在这里插入图片描述

七.心得与总结

通过本次“学业成绩分析压力感知型 AI 心理陪伴智能体”的构建，我深刻体会到教育数据智能化与心理关怀结合的巨大价值。项目中，腾讯元器提供了完整的智能体能力编排与上下文管理，TextIn 大模型加速器实现了非结构化成绩单的高精度解析，而混元大模型则承担数据处理、趋势分析与压力感知，实现了从数据到自然语言陪伴的闭环。三者协同不仅让系统能“会算分”，更能“懂学生”，真正做到学业分析与情绪疏导双重服务，为智慧教育场景提供了可落地的实践经验。

在工作流设计和节点调试中，我体会到职责拆分与灵活调用的重要性。将流程拆解为 OCR/结构化、数据处理、压力感知与心理陪伴等明确节点，既利于调试，也便于后续迭代优化；通过代码节点灵活调用 TextIn API，避免了工具节点在大容量或复杂参数传递上的限制。此外，多角色输出逻辑的隔离让学生端与教师端呈现差异化信息，提高了系统可用性与安全性。整体实践让我认识到，教育 AI 不仅要精准分析数据，更要考虑心理关怀与可解释性，这也是未来智能教育落地的关键方向。

这次用腾讯元器构建“学业成绩分析压力感知型 AI 心理陪伴”智能体，整体体验非常顺畅，也超出了预期。几个印象深刻的点：