猿辅导一个月连发两张 AI 牌：这次把 Agent 交给老师

密集的产品节奏背后，猿辅导似乎正在向外界强调「AI 公司」的新身份。

猿辅导的 AI 节奏明显提速。

继刚刚发布纯 AI 外教产品「斑马口语」后，12 月 1 日，猿辅导再推面向教师的 Agent 工具「飞象老师」，这是一个原生 AI 生成式产品：教师只需要描述教学创意和想法，就能直接生成可交互的教学动画与游戏化课件。

一个月内连发两款 AI 产品，这种「高频出牌」的信号很直接：

这家以在线课程和题库见长的教育科技集团，正把 AI 的押注从「零散功能」推向「垂直场景的系统化重做」。

「斑马口语」把外教课堂交给 AI，让每一位孩子都有一位专属的 AI 外教。「飞象老师」更激进——chat to APP（对话即应用）：让老师用自然语言「做」出课堂级教学产品。

密集的产品节奏背后，猿辅导似乎正在向外界强调新身份：

不只是一家在线教育巨头，而是一家扎根教育场景的 AI 公司。

01

「飞象老师」到底是什么？

一句话总结：老师输入一句需求，AI 生成一堂能直接用的互动课。老师在课堂上打开就能用，所以它是个网站，目前没有 APP。

比如输入：

「帮我设计一个球体体积推导的互动演示。」

系统会通过多轮对话，实时生成包含互动 H5 动画、结构化板书设计、随堂习题的全套课件。

这跟上一代教育 AI 很不同，过去更多是「生成教案、出题、润色」。而「飞象老师」的核心能力在于多模态的即时生成——「即时构建课堂应用」。

你以为是在聊天，它其实在搭课程、搭互动、搭节奏。

结果很直接：老师不必学 Flash、GeoGebra。你懂教学、会表达，就能做教学软件。

02

体验层冲击：为什么它不像「花活」？

从交付看，「飞象老师」不是一个通用模板「套」所有学科。它做的是更难、也更有价值的事：按学科痛点做深度垂直优化。

比如，数学学科最怕「会背不会懂」。在「飞象老师」里输入「平方差公式几何证明」，系统直接生成可视化推导动画：大正方形拆解、小正方形切除、剩余图形平移拼接，代数公式被还原成清晰且生动的几何过程。

学生看见了「为什么」，而不只是「答案是什么」。

又比如，语文的难点不是「读」，是「进不去」。

输入「生成黛玉进贾府-沉浸式体验」，它会生成交互式剧情：学生以第一视角进入贾府路线，看布局、走情境、触发人物互动，名著从「讲解范本」变成了「体验现场」。

还有，英语的痛点是「脱离真实场景的重复性枯燥」。在「飞象老师」里上传课本截图，场景就能动起来；上传单词表或输入 Unit 名称，就能即时生成超市购物、环游世界等情景小游戏。

这三个例子的共同点很清楚：

它不是「让课件更炫」，而是让教学可交互、可理解、可被学生主动参与，这也是它最像「应用级教师 Agent」的地方。

03

当教育垂直 Agent「撞车」Gemini 3.0

非常有意思的是，就在「飞象老师」发布前后脚，Google 发布的 Gemini 3.0 也展示了类似能力。社交网络上，大量硬核玩家用 Gemini 3.0「手搓」应用。

这反而从侧面说明一件事：猿辅导在技术路径的选择上是非常超前的。他们不仅押中了「多模态+互动生成」这个大方向，在产品落地上，甚至比 Google 的通用模型应用得更早、更深。

「既然 Gemini 3.0 也能做，为什么我们需要一个专门的「飞象老师」？」

这话听着耳熟——「通用大模型都这么强了，为什么还需要专业级 Agent？」从 Cursor 、Harvey 开始，每当一个垂直领域的 AI 新工具出现，这个问题就得来一遍。

答案是「可规模化」：通用模型能做 demo，垂直 Agent 要解决日常使用。全民手搓应用可以嗨一嗨，但「看起来好玩」和「上课能用」是两码事。

实际体验后我们发现，「飞象老师」把三个关键点做到产品化：

第一，0 门槛。

通用模型能做，但门槛高很难「长期手搓」。教师的真实时间和技能结构，更不允许他们每天当「半个产品经理+半个提示词工程师」。

「飞象老师」把这些复杂度压在后台，老师看到的只有「我说需求，你给结果」的对话界面。

第二，输出「教法」，不只素材。

它内置教师 workflow：从情境引入、概念讲解、提问脚手架、随堂检测，AI 输出的是一套成体系的教学组织方式，而不仅仅是「太炸裂了」。

第三，知识库护栏。

教育不允许「差不多」。

「飞象老师」调用猿辅导的「超级知识库」，十几年积累的题库、知识图谱、教法体系，把学段匹配、考点引用、难度边界拉回可控范围，这是垂直 Agent 的关键护城河。

04

一个「更大的问题」冒出来

过去两年，所有垂直行业都在等一个答案：

「大模型的能力进化，最终会把行业重做成什么样？」

创业团队冲得快，但容易昙花一现；通用模型公司技术强，但容易「拿着锤子找钉子」；行业巨头懂场景、能规模化，但必须证明：能把 AI 做成大规模、日常、高频的应用级产品。

教育作为「超级场景」，是包括 OpenAI 在内的所有大模型公司，都视为 AI 应用排名前三的领域；教育学习，也是 AI 时代创业者必看的机会。

所以，大模型的能力进化，最终会把教育重做成什么样？

「飞象老师」更像是猿辅导给出的一种明确态度：

在教育这个强专业、强准确性、强场景约束的行业里，AI 的下一步绝不只是简单的效率工具，而是彻底升级课堂形态，革新学习范式。

05

结语

从「斑马口语」到「飞象老师」，猿辅导的 AI 版图不会止步。初创在冲刺，通用大模型在下探，追击只会更快、更凶。

从历史周期看，最容易跑出「大规模、日常、高频应用级产品」的，往往就是教育。

场景重、需求真、决策链清晰，足以把「概念」逼成「日常」。

当 AI 进入新的技术纪元，答案正在逼近：

教育行业，会成为最先跑出「应用级 Agent」的第一批样板吗？

文章来自于“极客公园”，作者 “极客公园”。