AI 教学智能体
- LLM 负责理解自然语言与决策；所有“教育小模型”通过 FastAPI 暴露，接口统一。
- 状态（掌握度/情绪/作答历史）用轻量内存存储演示，后续可替换数据库（SQLAlchemy 等）。
目录结构
main.py # FastAPI 入口，挂载所有路由
schemas.py # Pydantic 数据模型（请求/响应）
database.py # 轻量内存“数据库”（可换持久化）
models/ # 小模型业务逻辑（可换训练模型）
cognitive_diagnosis.py
knowledge_tracking.py
emotion_analysis.py
path_planning.py
routers/ # FastAPI 路由拆分
cognitive.py
tracking.py
emotion.py
planning.py
接口一览
POST /diagnose：认知诊断（规则占位，可换 CDM/IRT）。POST /track：知识追踪（规则占位，可换 DKVMN/AKT）。POST /emotion，/emotion/sentiment：情感状态与文本情感。POST /plan：路径规划。
所有请求支持 request_id；响应带 mode/model_version，标注实现可靠度。
启动
pip install -r requirements.txt
python main.py
默认监听 http://127.0.0.1:8000，访问 /docs 可在线调试。LLM 侧可直接把这些 HTTP 路由注册为 MCP 工具。
演进建议
- 用持久化数据库替换
database.py，保留同名接口即可平滑升级。 - 将
models/*内的规则逻辑替换为训练模型；对外 schema 不变。