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龙图腾网获悉广东科学中心申请的专利一种基于AI智能体驱动的个性化科学教育系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120725253B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-27发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202511232871.0，技术领域涉及：G06Q10/047；该发明授权一种基于AI智能体驱动的个性化科学教育系统是由萧文斌;罗静婷;吴晶平;杨帆;罗婉艺;余炽文;张彩莹;张小勇;连俊炜;周智恒设计研发完成，并于2025-09-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于AI智能体驱动的个性化科学教育系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于AI智能体驱动的个性化科学教育系统，属于信息学技术领域。所述教育系统运行有主智能体、用户孪生智能体、学习规划平台及图结构数据库。主智能体用于采集用户的知识状态与学习行为，构建用户模型，并基于用户模型训练一个或多个用户孪生智能体。用户孪生智能体用于模拟用户在不同学习路径下的学习行为与结果。学习规划平台结合用户模型与图结构数据库中存储的知识图谱，生成多个候选学习路径，供用户孪生智能体进行仿真模拟。主智能体根据仿真结果选择最优路径并实施到用户的个性化教学过程中。本技术方案实现了高适配度的学习路径推荐与动态调整，提升了个体化教学的智能化水平。

本发明授权一种基于AI智能体驱动的个性化科学教育系统在权利要求书中公布了：1.一种基于AI智能体驱动的个性化科学教育系统，其特征在于，所述教育系统包括； 主智能体，被配置为与用户进行交互，采集用户的知识状态、行为特征与学习偏好，构建用户模型； 一个或多个用户孪生智能体，基于所述用户模型由所述主智能体训练生成，用于模拟用户在指定学习路径下的学习行为和学习结果； 学习规划平台，被配置为接收所述主智能体和或所述用户孪生智能体的输入，输出多阶段的个性化学习路径与学习资源； 其中，所述学习规划平台包括运行有基于图结构的数据库；由所述数据库提供学习路径的内容数据支持；所述主智能体基于用户模型从所述学习规划平台中获取学习路径的内容数据支持后，制定多个学习路径，并驱动一个或多个用户孪生智能体进行仿真模拟学习，并基于仿真模拟学习的结果，选择当中一条或以上的学习路径实施到用户的个性化教学； 所述主智能体包括以下功能模块： 大语言模型模块，被配置为执行自然语言理解与生成，实现与用户的语言交互与内容表达； 上下文建模与记忆模块，被配置为记录用户的历史交互信息、意图上下文与行为偏好，并维护用户状态； 图谱接口模块，被配置为连接所述数据库，执行图数据检索、语义查询与学习路径相关信息提取； 推理与评估模块，被配置为基于用户模型、数据库信息与任务目标，对当前学习状态进行分析、判断与路径优选； 交互管理模块，用于控制主智能体与用户之间的对话流程、信息确认、反馈触发与提示交付； 所述用户模型由所述主智能体构建，构建步骤包括： 采集用户在学习过程中的行为数据，所述行为数据包括用户的学习时长、答题准确率、反应时间、错误类型及操作路径； 基于所述行为数据，分析用户在不同知识点上的掌握水平与认知偏好； 结合用户的历史学习记录与当前学习任务，构建表征用户知识状态、行为特征与学习倾向的多维向量化表示； 将所述多维向量化表示存储为用户模型，用于驱动用户孪生智能体的初始化及个性化学习路径的规划； 所述主智能体包括基于多个考量条件确定所需生成的用户孪生智能体的数 量，此过程中的步骤包括： S100：对用户模型中的行为特征进行分析，识别用户在多种学习行为以及学习结果方面的波动性； S200：基于表现的波动性计算不确定性评分，表示用户学习行为的一致性程度； S300：基于该不确定性评分，确定生成的用户孪生智能体的数量； 通过以上考量条件，令所生成的用户孪生智能体覆盖用户可能存在的不同行为模式； 所述主智能体还被配置为基于所述用户模型与所述数据库制定多个候选学 习路径，其中包括以下步骤： 在所述数据库中识别用户当前知识状态所对应的节点，以及目标知识点所对应的节点； 基于数据库中各知识点之间的先修关系、语义关联度与教学顺序，构建从当前节点至目标节点的多条可行路径； 所述主智能体包括同一个用户的多个用户孪生智能体，对多个候选的学习路径进行模拟学习，以预测不同路径下用户的掌握效率、遗忘速率与学习成本，最终为真实用户筛选最优的学习方案； 主智能体包括同一个用户的多个用户孪生智能体，对多个候选的学习路径进行模拟学习，以预测不同路径下用户的掌握效率、遗忘速率与学习成本，最终为真实用户筛选最优的学习方案，包括以下步骤： 步骤一，设定用户孪生智能体数量Nt；系统引入用户不确定性评分U∈[0,1]以评估其行为波动程度； 根据该评分，主智能体动态决定派生的用户孪生智能体数量，计算方式为： ； 上式中，Ntbase为用户孪生智能体的基准数量；γ为不确定性放大系数，对γU两者的积向上取整后，计算最终的Nt数值； 步骤二，设定候选学习路径数量Np； ； 其中，Bmax指系统在完成一次学习路径选择的过程的总算力消耗； 步骤三，对所有学习路径的仿真结果进行绩效分析；主智能体驱动所有用户孪生智能体对每一候选学习路径进行完整模拟，记录路径执行过程中的关键指标；这些关键指标包括： Mij，指第j个用户孪生智能体在经历第i条学习路径下的最终知识掌握指数； Fij，指第j个用户孪生智能体在经历第i条学习路径下模拟得到的知识遗忘指数； Tij，指第j个用户孪生智能体在经历第i条学习路径下完成整个学习路径所用时间； 以上三个关键指标是对原始数值作归一化处理后的无量纲数值； 进一步的，为每一条学习路径计算平均绩效评分Score： ； 上式中，η和ε分别为遗忘惩罚系数与时间惩罚系数，以平衡不同评价维度的权重，两者的具体数值可由相关技术人员进行具体设定；计算第i条学习路径的绩效得分Scorei的方差Vari； 所述主智能体可以依据所有候选学习路径的绩效得分Scorei以及其得分的方差Vari进行综合选择。

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