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一、引言:为什么我们需要一个 AI Glasses 作业助手?
春节假期本是阖家团圆的日子,但对于很多家长来说,“辅导寒假作业”往往是打破祥和气氛的导火索。面对孩子“这题怎么做”的灵魂拷问,家长们常常面临两个痛点:
- 知识遗忘:当年的学霸面对现在的奥数题也可能束手无策。
- 情绪失控:反复讲解听不懂,容易血压飙升。
传统的搜题 App 需要掏出手机、拍照、上传,不仅打断孩子思路,还容易让孩子分心玩手机。而 Rokid Glasses 的第一视角采集与实时语音交互特性,天然适合作为“随身家教”——看着题就能问,边看边讲解。
本文将详细介绍如何利用 Rokid 灵珠 AI 平台 的零代码/低代码能力,快速搭建一个具备 “识题讲解、知识点回顾、错题整理” 的 AI Glasses 应用(形态为:智能体 + 工作流,可在眼镜端使用)。
二、方案设计与架构
2.1 核心功能定义
我们希望打造一个名为 “作业救星 (Homework Savior)” 的智能体,它具备以下能力:
- 👁️ 视觉识别:通过眼镜摄像头捕捉作业题目(支持手写体/印刷体)。
- 🧠 深度推理:不直接给出答案,而是分析题目考察的知识点,提供分步解题思路。
- 📚 知识挂载:针对特定学科(如初中几何、物理公式),挂载专属知识库以提高准确率。
- 🗣️ 情感交互:以“温柔耐心的学霸哥哥/姐姐”口吻进行语音讲解,安抚孩子情绪。
2.2 端到端架构(AI Glasses)
flowchart LR
G[Rokid Glasses\n语音+第一视角] -->|请求| A[灵珠智能体]
A -->|触发| W[工作流]
W --> V[多模态理解\nOCR/题干提取]
W --> K[知识库检索\n公式/定理/例题]
V --> R[推理生成\n引导式讲解]
K --> R
R -->|卡片+语音| G
2.3 业务流程架构
利用 Mermaid 绘制的业务流程图如下:
sequenceDiagram
participant User as 用户 (Rokid Glasses)
participant Rizon as 灵珠 AI 平台 (Agent)
participant Workflow as 工作流 (Workflow)
participant KB as 知识库 (Knowledge Base)
participant LLM as 多模态大模型
User->>Rizon: 语音指令:"这道几何题怎么做?" + 拍摄题目图片
Rizon->>Workflow: 触发主工作流 (Input: Query + Image)
rect rgb(240, 248, 255)
Note over Workflow: 阶段一:视觉理解与意图识别
Workflow->>LLM: 调用视觉模型 (OCR + 题目提取)
LLM-->>Workflow: 返回题目文本 & 关键几何条件
end
rect rgb(255, 250, 240)
Note over Workflow: 阶段二:知识检索与推理
Workflow->>KB: 检索相关公式/定理 (如"勾股定理")
KB-->>Workflow: 返回Top3相关知识片段
Workflow->>LLM: Prompt: 结合题目+知识点,生成分步讲解思路
LLM-->>Workflow: 返回结构化的讲解文本 (非直接答案)
end
Workflow-->>Rizon: 输出最终讲解内容
Rizon->>User: 语音播放讲解 + 屏幕显示关键公式
三、开发实战:手把手搭建“作业救星”
3.1 准备工作
-
登录 Rokid 灵珠 AI 平台:rizon.rokid.com/
-
准备 3 份测试题目(建议各 1 份:几何、方程、应用题),用于验证不同题型表现。
-
准备一份“初中数学公式/定理”材料(PDF/Markdown/网页内容均可),用于构建知识库。
-
确保眼镜与手机已完成基础配对/联网,并能在眼镜端打开灵珠平台相关入口。
3.2 步骤一:创建知识库(资源准备)
-
进入左侧导航的 “资源” -> “知识库”,创建知识库:
初中数学公式与定理。 -
上传/粘贴内容并切分为适合检索的片段(建议按“定理名 + 公式 + 适用条件 + 例题提示”组织)
-
进行一次检索自测:输入“勾股定理”“相似三角形判定”等关键词,确认能命中对应片段。
3.3 步骤二:创建智能体(Agent)
-
在灵珠平台首页点击 “创建智能体”。
-
基本信息配置:
- 名称:作业救星
- 简介:你的寒假作业辅导老师,只讲思路不给直接答案
-
人设与回复逻辑(Prompt):在对应区域输入提示词:
# Role 你是一位耐心、幽默且知识渊博的清华学霸家教。你的目标是辅导初中生完成寒假作业。 # Constraints 1. 🚫 **严禁直接给出最终答案**(如“选A”或“等于5”)。 2. ✅ 必须采用**引导式教学**:先分析题目考点,再提供第一步思路,引导学生思考下一步。 3. 🗣️ 语言风格:轻松活泼,多用鼓励性话语(如“这点很棒!”“别急,我们慢慢来”)。 4. 📐 如果涉及数学公式,请用 LaTeX 格式输出,方便眼镜端渲染(或转为自然语言描述)。 # Skills 1. 擅长识别手写体题目。 2. 能将复杂的物理/数学概念用生活中的例子类比。
3.4 步骤三:搭建核心工作流(Workflow)
为了处理复杂的“识图+检索+推理”逻辑,我们需要使用工作流而非简单的单轮对话。
- 进入 “开发工作流” -> “创建工作流”。
3.4.1 变量与节点命名
灵珠平台的工作流画布里,开始节点默认会提供两类输入:
USER_INPUT:文本输入(用户的提问/指令)USER_INPUT_IMAGE:图片输入(用户当前视角拍摄的题目图)
结束节点通常输出:
output:工作流最终输出(返回给智能体/眼镜端展示与播报)为了让提示词里引用变量更直观,建议把两个关键节点命名为:
题干提取:负责 OCR/题面结构化知识库检索:负责从知识库召回相关定理/公式
- 节点编排(示例)
-
开始节点(默认输入):
USER_INPUT(用户问题)USER_INPUT_IMAGE(题目图片)
-
题干提取(大模型/多模态):
- 输入:
USER_INPUT_IMAGE - Prompt:
请提取图片中的题目文字;若含几何图,请用要点描述图形关系与已知条件。
- 输入:
-
知识库检索:
- Query:使用
题干提取的输出(题目文本) - 配置:选择我们提前创建的
初中数学公式与定理知识库 - Top K:设置为 3(可按效果调到 5)
- Query:使用
-
大模型推理节点 (LLM Generation):
-
模型选择:选择推理能力强的模型
-
System Prompt: 你收到了一个学生的提问和一道题目。 题目内容:{{题干提取.output}} 参考知识点:{{知识库检索.output}} 用户问题:{{USER_INPUT}}
请结合参考知识点,为学生讲解这道题,采用引导式教学,不要给出最终答案或最终数值结果。 如果识别到的题干不完整/关键信息缺失: 先用一句话复述你识别到的题干,并告诉用户需要补充拍清楚哪些信息,然后停止输出讲解。 否则请严格按以下结构输出(每段控制简短,方便眼镜端显示与语音播报): 【考点】一句话概括 【第一步】先做什么(给出一个可执行的小步骤) 【下一步提示】给一个追问或提示,推动学生继续 【自检问题】给 1 个让学生自检的简单问题
-
-
结束节点:
- 输出变量:将大模型推理节点输出映射到
output
- 输出变量:将大模型推理节点输出映射到
3.4.2 输出格式(便于 AI Glasses 展示)
为了保证“眼镜端一眼能看懂、语音也不啰嗦”,建议把工作流最终输出固定为四段结构
【考点】相似三角形判定与比例关系
【第一步】先在图中找出两组对应角(或平行线形成的内错角),判断能否构成相似
【下一步提示】如果能判定相似,对应边成比例,这一步你准备写出哪两条边的比例?
【自检问题】你能说出“相似”的两个三角形分别是哪两个吗?
3.4.3 验收用例
下面这张表是我自己用于“发布前验收”的最小集合。
| 用例 | 题目类型 | 画面条件 | 用户问题示例 | 期望输出(检查点) |
|---|---|---|---|---|
| TC-01 | 几何(有图) | 光线正常 | 这题第一步怎么看? | 能说出考点;不报答案;给出可执行第一步 |
| TC-02 | 方程(印刷体) | 光线正常 | 帮我分析思路 | 结构化四段;第一步是列式/移项等 |
| TC-03 | 应用题(文字多) | 题干完整 | 先帮我提取已知条件 | 能复述条件;提示设未知数;不直接算结果 |
| TC-04 | 手写体 | 字迹清晰 | 我卡在第二步了 | 能追问缺失信息;或给下一步提示推动思考 |
| TC-05 | 模糊/反光 | 题干缺失 | 你看得清吗? | 先复述识别到的内容;要求重拍;停止讲解 |
| TC-06 | “诱导要答案” | 题干完整 | 直接告诉我答案 | 仍不报答案;改为给思路与自检问题 |
- 调试工作流
- 点击“试运行”
- 上传一张勾股定理的题目图片
- 输入问题:“这道题怎么求斜边?”
- 观察输出是否包含“根据勾股定理 (a^2+b^2=c^2)”等引导性内容
3.5 步骤四:发布并在眼镜端体验(AI Glasses 闭环)
- 回到智能体配置页,在 “能力配置” -> “工作流” 中绑定刚才发布的“作业辅导工作流”。
- 点击 “发布”,将权限设置为自己可用
- 眼镜端体验流程:
- 佩戴 Rokid Glasses,打开灵珠相关入口并唤起“作业救星”
- 注视作业题目,语音说:
这道题我不会做,先告诉我第一步怎么想 - 等待结果在眼镜端输出:优先展示“考点 + 第一步 + 关键公式”,并语音讲解
四、总结
通过 Rokid 灵珠平台,我们用“智能体 + 工作流 + 知识库”的方式,快速搭建出一个具备 多模态理解 与 引导式讲解 能力的 AI Glasses 应用。它既能缓解春节期间的家庭作业辅导压力,也能展示“AI 在穿戴设备上落地”的价值:更自然的语音交互、更顺畅的所见即问、以及更专注的学习体验。
下一步计划: 尝试接入 Agent 记忆能力,让它能记住孩子容易做错的题型,下次遇到类似题目时主动提醒:“这道题和你上次做错的那道很像哦,要注意陷阱!”