猿輔導一個月連發兩張 AI 牌：這次把 Agent 交給老師

猿輔導的 AI 節奏明顯提速。

繼剛剛發布純 AI 外教產品「斑馬口語」后，12 月 1 日，猿輔導再推面向教師的 Agent 工具「飛象老師」，這是一個原生 AI 生成式產品：教師只需要描述教學創意和想法，就能直接生成可交互的教學動畫與游戲化課件。

一個月內連發兩款 AI 產品，這種「高頻出牌」的信號很直接：

這家以在線課程和題庫見長的教育科技集團，正把 AI 的押注從「零散功能」推向「垂直場景的系統化重做」。

「斑馬口語」把外教課堂交給 AI，讓每一位孩子都有一位專屬的 AI 外教。「飛象老師」更激進——chat to APP（對話即應用）：讓老師用自然語言「做」出課堂級教學產品。

密集的產品節奏背后，猿輔導似乎正在向外界強調新身份：

不只是一家在線教育巨頭，而是一家扎根教育場景的 AI 公司。

01

「飛象老師」到底是什么？

一句話總結：老師輸入一句需求，AI 生成一堂能直接用的互動課。老師在課堂上打開就能用，所以它是個網站，目前沒有 APP。

比如輸入：

「幫我設計一個球體體積推導的互動演示。」

系統會通過多輪對話，實時生成包含互動 H5 動畫、結構化板書設計、隨堂習題的全套課件。

這跟上一代教育 AI 很不同，過去更多是「生成教案、出題、潤色」。而「飛象老師」的核心能力在于多模態的即時生成——「即時構建課堂應用」。

你以為是在聊天，它其實在搭課程、搭互動、搭節奏。

結果很直接：老師不必學 Flash、GeoGebra。你懂教學、會表達，就能做教學軟件。

02

體驗層沖擊：為什么它不像「花活」？

從交付看，「飛象老師」不是一個通用模板「套」所有學科。它做的是更難、也更有價值的事：按學科痛點做深度垂直優化。

比如，數學學科最怕「會背不會懂」。在「飛象老師」里輸入「平方差公式幾何證明」，系統直接生成可視化推導動畫：大正方形拆解、小正方形切除、剩余圖形平移拼接，代數公式被還原成清晰且生動的幾何過程。

學生看見了「為什么」，而不只是「答案是什么」。

又比如，語文的難點不是「讀」，是「進不去」。

輸入「生成黛玉進賈府-沉浸式體驗」，它會生成交互式劇情：學生以第一視角進入賈府路線，看布局、走情境、觸發人物互動，名著從「講解范本」變成了「體驗現場」。

還有，英語的痛點是「脫離真實場景的重復性枯燥」。在「飛象老師」里上傳課本截圖，場景就能動起來；上傳單詞表或輸入 Unit 名稱，就能即時生成超市購物、環游世界等情景小游戲。

這三個例子的共同點很清楚：

它不是「讓課件更炫」，而是讓教學可交互、可理解、可被學生主動參與，這也是它最像「應用級教師 Agent」的地方。

03

當教育垂直 Agent「撞車」Gemini 3.0

非常有意思的是，就在「飛象老師」發布前后腳，Google 發布的 Gemini 3.0 也展示了類似能力。社交網絡上，大量硬核玩家用 Gemini 3.0「手搓」應用。

這反而從側面說明一件事：猿輔導在技術路徑的選擇上是非常超前的。他們不僅押中了「多模態+互動生成」這個大方向，在產品落地上，甚至比 Google 的通用模型應用得更早、更深。

「既然 Gemini 3.0 也能做，為什么我們需要一個專門的「飛象老師」？」

這話聽著耳熟——「通用大模型都這么強了，為什么還需要專業級 Agent？」從 Cursor 、Harvey 開始，每當一個垂直領域的 AI 新工具出現，這個問題就得來一遍。

答案是「可規模化」：通用模型能做 demo，垂直 Agent 要解決日常使用。全民手搓應用可以嗨一嗨，但「看起來好玩」和「上課能用」是兩碼事。

實際體驗后我們發現，「飛象老師」把三個關鍵點做到產品化：

第一，0 門檻。

通用模型能做，但門檻高很難「長期手搓」。教師的真實時間和技能結構，更不允許他們每天當「半個產品經理+半個提示詞工程師」。

「飛象老師」把這些復雜度壓在后臺，老師看到的只有「我說需求，你給結果」的對話界面。

第二，輸出「教法」，不只素材。

它內置教師 workflow：從情境引入、概念講解、提問腳手架、隨堂檢測，AI 輸出的是一套成體系的教學組織方式，而不僅僅是「太炸裂了」。

第三，知識庫護欄。

教育不允許「差不多」。

「飛象老師」調用猿輔導的「超級知識庫」，十幾年積累的題庫、知識圖譜、教法體系，把學段匹配、考點引用、難度邊界拉回可控范圍，這是垂直 Agent 的關鍵護城河。

04

一個「更大的問題」冒出來

過去兩年，所有垂直行業都在等一個答案：

「大模型的能力進化，最終會把行業重做成什么樣？」

創業團隊沖得快，但容易曇花一現；通用模型公司技術強，但容易「拿著錘子找釘子」；行業巨頭懂場景、能規模化，但必須證明：能把 AI 做成大規模、日常、高頻的應用級產品。

教育作為「超級場景」，是包括 OpenAI 在內的所有大模型公司，都視為 AI 應用排名前三的領域；教育學習，也是 AI 時代創業者必看的機會。

所以，大模型的能力進化，最終會把教育重做成什么樣？

「飛象老師」更像是猿輔導給出的一種明確態度：

在教育這個強專業、強準確性、強場景約束的行業里，AI 的下一步絕不只是簡單的效率工具，而是徹底升級課堂形態，革新學習范式。

05

結語

從「斑馬口語」到「飛象老師」，猿輔導的 AI 版圖不會止步。初創在沖刺，通用大模型在下探，追擊只會更快、更兇。

從歷史周期看，最容易跑出「大規模、日常、高頻應用級產品」的，往往就是教育。

場景重、需求真、決策鏈清晰，足以把「概念」逼成「日常」。

當 AI 進入新的技術紀元，答案正在逼近：

教育行業，會成為最先跑出「應用級 Agent」的第一批樣板嗎？