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基于WebXR和AI智能体的小学英语情境化学习系统设计

摘要：本文提出了结合AI智能体与WebXR技术标准，打造智能沉浸式小学英语情境化学习系统的方案。作者阐述了基于WebXR和AI智能体的小学英语情境化学习系统的架构设计，为读者提供了一个清晰的整体框架，并聚焦于AI智能体在整个学习系统中运行的核心原理，展示其在学习过程中的关键作用。本文旨在为开发者提供一套全面而详尽的产品设计蓝图，推动小学英语情境化学习的创新发展。

中图分类号：G434文献标识码：A论文编号：1674-2117（2024）18-0086-04

针对上述问题与需求，本文致力于设计一个基于WebXR和AI智能体的小学英语情境化学习系统。

基于WebXR和AI智能体的小学英语情境化学习系统框架

1.系统功能结构

本系统主要功能涉及学习中心与后台管理两大部分。

（1）学习中心

学习中心是与学习者直接相关的功能，包含账户维护、场景构建、场景学习、会话导出、会话分享。账户维护指学习者注册、登录和个人信息维护等基础功能；场景构建指学习者可以自己构建个性化学习场景，并与其他角色一起学习；场景学习指学习者可以进入自己或他人创建的场景，与其他同伴角色或AI角色进行沉浸式对话学习；会话导出指可以将基于场景的会话以视频的形式进行导出，内容涉及场景视频、对话音频、字幕等，形态可以是一般MP4视频、固定视角的VR视频，也可以为基于本系统序列化数据的在线沉浸式视频（在支持VR设备下可调整观看视角）；会话分享指将生成的视频提供给其他学习者观看和学习。

（2）后台管理

后台管理是支撑系统运行的相关功能，包括用户管理、模型管理、内容管理、AI策略管理。用户管理指用户注册验证与密码找回等基础功能；模型管理指对3D场景模型和3D角色模型的管理，这些模型主要由系统提供，用户在创建具体场景时，可从系统中进行选择（也可上传自己的个性化3D模型）；内容管理指关于对话内容（文本和音频）的维护，用户在创建具体场景时，可以选用已有内容（也可自己编辑内容）；AI策略管理指在会话过程中如何让AI发挥作用，如AI角色在生成对话内容时对本地知识库的依赖度、协调会话过程中AI的协调策略等。

2.系统运行流程

系统运行的总体流程如图1所示。首先，管理员需要创建场景模型库、角色模型库以及对话内容库。随后，学习者可以根据自己的需求创建新的学习场景，他们可以从库中选择或上传场景模型与角色模型，并选择或自定义对话内容，这些内容既可以是预设的，也可以是开放式的。在创建完场景后，学习者需要发布该场景并邀请其他学习者加入。一旦场景准备就绪，学习者便可以进入自己创建或他人发布并邀请自己的场景中进行学习，从而正式开启基于具体场景的沉浸式对话学习体验。在整个会话过程中，AI智能体会积极参与并协调对话，确保会话能够顺畅且持续地进行。

AI智能体运行核心原理与任务

本文中AI智能体运行的核心原理如图2所示。AI智能体（Agent）协调大语言模型（LLM）进行环境感知与工具调用，这一复杂过程涵盖了多个关键组件：大语言模型（LLM）、场景库（Scenes）、思维链（Chains）、工具库（Tools）、原始内容库（Contents）、向量内容库（Contents_Vector）、会话库（Records）、向量会话库（Records_Vector）。

1.组件间的协同与分工

LLM代表任一款大语言模型（如ChatGPT、文心一言、ChatGLM等），负责深度理解和生成自然语言文本；Agent是系统的智能会话控制中枢，在会话过程中负责调用LLM与用户进行交互，必要时进行工具调用，并将结果返回给LLM参考和使用；Tools是提供给LLM的各种工具，主要负责本地向量化嵌入数据的存储与检索；Scenes指具体会话场景，LLM能够从Scenes中感知会话信息并与Agent进行协调处理；Contents是对话内容原始文本资料（如关于购物的一段完整对话文本）；Contents_Vector是原始文本资料的片段拆分及其向量化嵌入表示，方便Agent进行语义检索；Records是在具体场景中记录的各角色的会话信息（由AI从会话音频中解析出的文字）；Records_Vector是会话文本信息的向量化嵌入表示；Chains指Agent多次与LLM进行交互产生的任务链，包括系统运行过程中LLM与Agent自动生成的任务链，也包含系统预先设定的任务链。例如，根据当前的会话进程与内容，Agent可以有针对性地多次调用LLM来评估用户的历史会话和系统内容库，从而提升生成内容的匹配度。

2.关于场景和角色的说明

场景是会话的虚拟空间，场景={主题，场景说明，场景模型，会话内容，是否固定会话内容，是否固定角色数，角色数量，最大真人角色数量，AI角色数量}。对于角色数量，如果会话内容