"小鹉哥"是中国农业大学基于MaxKB和DeepSeek搭建AI智能体，目前已深度融入校园教学、科研、管理与生活场景，成为师生全天候的百事通。"小鹉哥"智能体有效释放了行政重复咨询压力，为个性化学习和科研创新提供智能化支撑，是AI智能体与高校业务场景深度融合的典型实践。

一、AI转型需求

作为中国农业高等教育的旗帜，中国农业大学致力于打造一座以AI为核心驱动力的“未来智慧校园”。MaxKB助力中国农业大学搭建师生咨询服务智能体、科研与教学分析智能体。这不仅是一次技术升级，更是一场深刻的教育范式革命。人工智能技术无缝融入教学、科研、学习、管理与生活的每一个角落，为师生创造一个更高效、更个性化、更富创造力的成长与发展环境。

中国农业大学在AI转型方面的需求包括：

■ 教学革新：构建AI辅助教学智能体，赋能教师开发智能课件、实现个性化作业批改与反馈，并且基于学习数据分析实施精准教学干预，打造智慧课堂；

■ 科研赋能：建设校级AI科研智能体，集成农业大数据、生物信息等特色数据集，支持跨学科团队开展智能育种、智慧农业、食品科学等前沿领域的AI融合创新研究；

■ 管理增效：部署AI驱动的校园智慧管理智能体，整合各部门数据，实现生源预测、财务智能分析、安全风险预警、设备运维提醒等，提升决策的科学性与管理运行的效率；

■ 学习变革：为学生提供个性化学习智能体，可以根据其知识薄弱点推荐学习路径，并且提供7×24小时的智能答疑，培养学生的自主性与探究式学习能力；

■ 服务升级：打造一站式AI智慧生活服务智能体，集成智能客服、餐饮推荐、后勤管理等功能，通过智能化、精准化的服务提升师生校园生活品质与幸福感。

二、AI基础架构

针对上述AI转型的需求，学校规划了AI整体技术架构，该架构旨在构建集约高效、自主可控的校园AI能力基座，共分为四层：

■ 算力基础设施层：作为底层支撑，整合校内GPU算力资源，建设高性能计算集群。通过虚拟化技术提供异构算力资源池，为模型训练与推理提供弹性、稳定的算力供给，并且确保数据安全与隐私保护；

■ 模型层：构建以“通用大模型+领域小模型”为核心的模型资源池。一方面集成或者采购主流开源大模型（例如DeepSeek），另一方面基于农学、生命科学等优势学科数据，进行垂直领域微调与训练，孵化具有本校特色的专用模型，形成核心竞争力；

■ 智能体服务层：此为架构的核心能力层。基于底层模型，通过智能体（Agent）框架实现AI应用的落地。利用RAG（检索增强生成）技术连接学校知识库与业务数据，构建开发流程自动化、数据分析、智能问答等AI原子能力，并以API接口的形式向上层应用提供标准化服务；

■ 服务入口层：作为最终用户触点，将AI能力无缝对接到全校师生的工作学习场景中。包括集成到校园门户、企业微信、教学平台、科研平台等现有应用，以及开发统一的AI助手入口，提供一致、便捷的交互体验。

▲附图 中国农业大学AI服务中台架构

三、为什么选择MaxKB？

中国农业大学最终选定MaxKB作为校园AI智能体（Agent）的核心支撑平台，主要考虑到其深度契合了高校AI转型需求的四大核心优势，为教学、科研与管理数字化提供了可靠保障：

■ 操作简单，易于上手：MaxKB提供了极其直观的用户界面，无需深厚的AI技术背景即可快速完成知识库创建、模型配置与智能体部署等工作。这极大地降低了各院系和职能部门的使用门槛，有利于AI能力在全校范围内的快速推广与普及，节省了大量的培训成本；

■ 系统稳定可靠：在测试过程中，MaxKB的各版本表现均较为稳定，未出现影响使用的明显缺陷与致命BUG。这种可靠性对于保障教学、科研、管理等核心业务的连续性和数据安全性至关重要，确保了平台能够胜任大规模、高并发的应用场景；

■ 知识库问答能力出众：平台基于RAG（检索增强生成）技术构建，在知识上传、向量化处理及语义检索方面有出色的表现，其问答功能可以很好地适配中文场景，在测试中展现了较高的召回率与准确率，能够有效满足师生对专业、精准信息检索的迫切需求；

■ 模型中立性提供战略灵活性：MaxKB不绑定任何特定的模型厂商，可以无缝对接国内外主流大模型API（例如DeepSeek、通义千问等）。这一特性避免了技术锁定的风险，使学校能够根据具体场景的性能、成本与安全性要求，灵活选用或切换最佳模型。

四、AI转型建设成果：小鹉哥

中国农业大学AI平台“小鹉哥”（基于MaxKB构建）正式上线以来，已经快速融入师生日常，在以下四个方面展现出显著价值，成为校园工作、学习与生活的得力助手：

■ 生活服务（便捷高效）：平台已经成为校园生活的“百事通”。师生可以通过自然语言便捷查询班车时刻、校历安排、场馆开放时间等公共信息。同时，更能准确获取诸如“宿舍断电充值”、“一卡通挂失补办”等常见事务的标准化处理流程，实现7×24小时的即时响应；

■ 行政助管（降本提效）：平台上线后有效减轻了行政人员的重复性咨询压力。老师们可以就“差旅报销标准”、“课题项目申报流程”等复杂规章制度进行精准提问，AI能快速定位并解读相关条款，提供标准化的办事指南，显著提高了行政管理效率；

■ 学习助学（因材施教）：平台扮演了无处不在的“学业导师”角色。同学们可以随时就“微观经济学的供求模型”、“文献阅读方法”等学习难题寻求解释与指导。AI提供个性化的解答与学习建议，有效补充课堂教学，支持学生的自主探究与个性化学习需求；

■ 科研助研（激发创新）：平台初步展现出作为“科研助理”的潜力。研究人员可以指令其快速解析学术论文的核心观点、提炼研究框架，还可以帮助研究人员高效地进行文献综述、捕捉前沿动态、激发创新思路，为科研工作提供了新的智能化工具。

总结

MaxKB与DeepSeek的结合，为高校提供了一条快速、高效落地大模型应用的可落地路径。依托成熟开源技术整合，能够以较低成本构建符合自身需求的AI中台，大幅降低了单位自主研发的技术门槛和资源投入。AI赋能的核心在于为现有业务体系注入智能能力，其价值体现在对传统业务痛点的切实解决。因此，人工智能技术必须与具体业务场景深度融合，致力于提升效率、优化体验，才能真正推动AI转型，实现技术与业务的双向赋能。