在线考试的安全性和流程管理是教育科技领域的关键环节。Arazzo提供的AI监考Agent API（Agent工作流API、AI监考API、在线考试API、Arazzo实战、考试监控工具）可以帮助开发者快速搭建高效的在线考试工作流。本文将从API接口调用到工作流编排，结合示例代码和实践经验，帮助开发者快速上手并保障考试安全。
一、环境准备与API接入
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注册并获取API Key
在Arazzo平台注册账号，开通AI监考Agent API权限，并获取API Key用于调用接口。 -
开发环境搭建
以Python为例，安装依赖：pip install requests确保能够访问Arazzo API端点。
二、API接口调用示例
下面示例展示如何创建一个在线考试监控任务：
import requests
API_URL = "https://api.arazzo.ai/v1/proctor/agent"
API_KEY = "your_api_key_here"
payload = {
"exam_id": "EXAM2025",
"students": ["student1@example.com", "student2@example.com"],
"monitoring_mode": "real_time",
"alerts": ["cheating_detection", "suspicious_behavior"]
}
headers = {
"Authorization": f"Bearer {API_KEY}",
"Content-Type": "application/json"
}
response = requests.post(API_URL, json=payload, headers=headers)
if response.status_code == 200:
print("监考任务创建成功：")
print(response.json())
else:
print(f"请求失败，状态码：{response.status_code}")
通过以上操作，可以快速生成针对指定考试和学生的监控任务，实现实时监控。
三、关键参数说明
- exam_id：考试唯一标识，用于区分不同考试场次。
- students：考试参与者列表，指定被监控对象。
- monitoring_mode：监控模式，可选“real_time”或“replay”。
- alerts：告警类型，如作弊检测、异常行为监控等。
了解这些参数，可以根据实际需求定制监控策略。
四、工作流编排步骤
- 创建考试任务
使用API提交考试信息和学生名单。 - 配置监控规则
根据需求设置监控模式和告警类型。 - 启动监控任务
启动后系统将实时监控学生行为，并在异常情况下生成告警。 - 数据分析与优化
获取监控数据，分析异常行为并优化监控参数，提升考试安全性。
五、实用技巧与经验总结
- 批量创建考试任务：可通过循环调用API对多个班级或考试场次进行批量管理。
- 告警策略定制化：根据考试类型调整告警敏感度，提高监控准确性。
- 集成教学管理系统：与现有教学平台或考试系统对接，实现考试流程自动化。
实践案例：
某教育机构通过Arazzo Agent API创建多场考试监控任务，结合告警策略优化和自动化工作流管理，在确保考试安全的同时，提高了运营效率。
利用Arazzo AI监考Agent API（Agent工作流API、AI监考API、在线考试API、Arazzo实战、考试监控工具），开发者可以轻松实现在线考试安全工作流的搭建和管理。
更多详情可查看 Arazzo工作坊实践：AI监考Agent API工作流编排指南。
