习近平总书记指出，必须“高度重视人工智能对教育的深刻影响，积极推动人工智能和教育深度融合，促进教育变革创新”。当前，人工智能技术发展进入新阶段，以Manus、AI Blueprint等为代表的代理式人工智能开始崭露头角，相对于以DeepSeek和ChatGPT为代表的生成式人工智能，代理式人工智能的创新之处在于借助深度强化学习等算法构建了一个“感知—推理—执行—学习”的动态闭环，在持续的交互实践中优化自身策略。正是凭借这种“实践—认识—再实践—再认识”的自主进化技术，代理式人工智能在高校思政课个性化教学、虚拟化教学和技术化教学等方面均表现出独特优势。

　　增强个性化教学的因材施教能力 

　　在高校思政课教学中，根据学生特点开展个性化教学已经成为提升教学效果的关键突破点。生成式人工智能虽然能够为学生提供具有针对性的学习材料，但由于其核心运行机制是通过预先定义的算法规则和关键词匹配来触发标准化响应，因此会陷入“预设脚本”窠臼，即仅能依据预设的文本模板生成通用解释，而无法根据学生知识储备、个性特点、思考能力等因素的波动变化进一步动态调整回答策略。

　　代理式人工智能凭借其强大的动态交互和自适应能力，能够根据学生的不同需求，实现高度个性化的教学支持。首先，个性化学习路径的动态设计。个性化学习路径是个性化教学的核心。代理式人工智能通过对学生的学习进度、学习能力、认知风格等信息的实时监测，评估其当前学习状态的不同程度变化，动态地为每个学生设计个性化学习路径，满足学生在不同学习阶段、不同学习兴趣下的需求，确保每个学生都能够找到适合自己的学习节奏，以实现真正的因材施教。其次，个性化教学资源的动态生成。针对每个学生，制定个性化教学资源是因材施教的关键之一。代理式人工智能基于其自主感知和动态决策能力，能够根据学生在课堂上的行为表现、情感反应以及学习进度等多元维度，实时生成包括文本材料、图像、音频、视频等多种载体的个性化教学资源，能够满足学生不同的学习需求和学习风格。同时能够根据学生的反馈不断优化生成的教学资源，实现长期的动态调整和个性化更新。最后，个性化评价标准的动态优化。建立个性化评价标准是个性化教学体系中的棘手之处。代理式人工智能通过对学生学习进度、情感状态、认知能力等多维度数据的分析，能够为每个学生量身定制符合其特点的评价标准，并在教学过程中根据学生的表现进行动态调整。这种动态评价标准的制定不仅提高了评价的准确性和个性化，还能够及时激励学生优化自己的学习策略，能够确保每个学生都在其最适合的环境中成长，真正实现因材施教的目标。

　　提升虚拟化教学的情境仿真能力 

　　目前，虚拟仿真教学技术逐渐成为高校思政课优化学习体验、增强教学效果的重要手段。由于大学生正处于思维方式和情感价值变化最剧烈的阶段，因此虚拟仿真教学需要具备动态情境仿真能力，即能够在一个数字化的虚拟场景中，高度模拟学生的知识储备、认知水平、思想状况以及社会环境等教学要素，并全程监测这个虚拟场景中教学要素的动态变化情况，进而有针对性地适时调整教学内容和方法，以提升教学效果。但是，生成式人工智能虽在内容生成层面取得突破，其单向度的语言反馈机制本质上仍是在封闭系统内通过概率模型预测词序组合，无法在虚拟仿真教学中实现教学要素之间的适时互动。而代理式人工智能在行为交互、场景演化、问题认知等方面都表现出明显的比较优势。

　　一方面，在虚拟角色的交互行为方面。生成式人工智能的虚拟角色行为完全受限于预设脚本，其对话路径如同轨道般固定，任何超出算法逻辑或语料库范围的提问或观点都会导致系统陷入答非所问或重复兜圈的困境。而代理式人工智能在虚拟角色互动中的最大优势在于能够赋予虚拟角色一定的“主体性”，即使遇到从未预设过的新话题，也能通过内部决策机制迅速制定应对方案。这种动态互动让虚拟课堂讨论更接近真实人际交流，学生参与度更高，思维训练和价值引导的效果也更好。另一方面，在虚拟角色与虚拟场景的交互方面。生成式人工智能构建的虚拟场景本质上是通过数据库预渲染建立起来的“数字时空”，其场景元素（人物行为、环境参数、事件进程）在开发阶段即被固化。代理式人工智能不仅能够进行角色虚拟，还能够根据思政课的教学目标与内容进行特定的场景虚拟，并实现虚拟学生与虚拟场景之间的仿真互动，可以通过自主感知模拟学生在不同虚拟场景环境学习过程中的表现，并根据学生的反馈，即时优化调整教学环境，使其更加符合学生的个性化需求。

　　拓展技术化教学的自主适应能力 

　　在高校思政课与人工智能技术结合越来越紧密的背景下，人工智能能否通过底层运行机制的自我优化和拓展不断提升自身的智能水平，适应现实中急剧变化的教学需求，实现不断优化教学效果的目标，是未来技术化教学的主要发展趋势。但生成式人工智能主要依赖于预训练算法模型与离线微调策略，其算法自我进化能力相对有限。预训练的算法模型高度依赖于大规模标注数据，缺乏与真实环境持续交互的机制，一旦进入部署阶段，模型参数便难以动态调整，想要提升算法规则往往必须依赖耗时耗资的离线再训练，限制了其在复杂教学场景中的适应性与实时应变能力。

　　与之相比，代理式人工智能则展现出更强的自主进化潜力。首先，在算法自我升级方面，代理式人工智能可基于在线学习与元学习机制持续从教学互动中积累数据经验，并将学生反馈、行为表现转化为优化信号，通过强化学习策略不断调整参数与学习路径。这种优化不仅限于模型权重的更新，更涵盖学习率、探索策略等超参数的动态调整，使教学系统具备“边学边改”的能力。其次，在知识库自我更新方面，代理式人工智能通过语义理解、概念提取与知识图谱构建技术，能够从政策文件、权威著作、学术成果及网络舆情中提炼出具有教学价值的知识内容。系统会根据教学目标和课程重点，对知识条目进行筛选与排序，使课程内容既保有理论深度，又紧扣现实关切，从而有效回应新时代思政课政治性与学理性统一的要求。最后，在交互策略自我优化方面，代理式人工智能可以采集学生的多模态学习数据，综合分析其认知水平与情感状态，动态调整互动方式。例如，对思维活跃的学生设置具有挑战性的开放性问题，激发其理论思辨；对参与度不高的学生采用鼓励性引导策略，增强其课堂投入感。通过持续优化互动方式，智能系统有效提升了课堂的参与度与教学针对性。

　　（作者系郑州大学马克思主义学院讲师）