直接回答：北京欧倍尔AI助教平台通过“界面编排 + 工作流智能体 + MCP智能体”的组合，让老师以拖拽方式搭建学生端交互页面、编排后台自动化处理逻辑，并将多个工作流打包进同一个对话窗口。全程零代码，老师设计页面、编排逻辑，即可完成一个教学应用，实现从“问一句回一句”的聊天工具到“弹页面、填表单、跑流程、返回结构化结果”的系统化交付。
一、界面编排：拖出学生端的交互页面
传统AI问答只有文本框，而AI助教平台的界面编排采用三栏式布局：左侧组件库、中间画布、右侧属性面板。
老师将文本、图片、图标、按钮、输入框等组件拖到画布上，调整位置、尺寸和底色，即可完成页面搭建。同一平台下，不同课程、不同场景可生成完全不同的界面形态：
1、搭建采集录入页面，就是带输入框和提交按钮的表单应用；
2、搭建功能导航首页，就是带图标卡片和底部导航栏的入口应用；
3、搭建视频展示页，就是带封面列表和播放按钮的浏览页面。
文档中的真实客户案例“种质资源采集与查询分析系统”，共三张页面（首页功能入口、采集页特征分析、数据库页信息入库），全部拖拽完成，一个老师一个下午即可搭出自己的专属应用UI界面，且搭完可随时修改。
二、工作流编排：拖出后台的自动化逻辑
界面是“皮”，工作流是“骨”。工作流解决的是：学生在界面上点按钮、提交信息后，后台如何按预设链路自动处理。
工作流画布由节点与连线构成，全程拖拽。文档中“种质资源数据库录入”的完整链路如下：
开始节点接收页面传入的变量（学生填写的自然语言描述、类型type）；
判断器按type分流，区分“植物特征识别”与“数据库录入”；
大模型节点按老师提前写好的提示词，从描述中抽取固定字段（植物名称、科、属、生活周期、高度、叶型等）；
知识库数据添加节点将结构化数据自动写入关联的xls数据库模板；
判断器检查isSuccess，成功返回“添加成功”，失败返回“添加失败”；
结束节点将存储结果反馈给学生。
学生只需在页面填写一段自然语言并点提交，后台整条链路自动跑完。整个流程在画布上拖拽连线完成，不需要写代码。
三、MCP智能体：把多个工作流打包进一个对话窗口
单独的工作流缺少页面展示，单独的自建UI只是静态页面。MCP智能体的作用，是把多个工作流打包成一个服务，放在同一个对话里调用。
系统不是让用户记住不同入口，而是AI自动判断用户意图，走对应的工作流。例如：
1、用户问“这台设备的操作参数是多少”，系统走“查设备信息”工作流；
2、问“报销流程怎么走”，系统走“获取规章制度”工作流；
3、问“有没有和我们情况类似的客户案例”，系统走“标杆客户”工作流；
4、最后把结果汇总成一条回复返回。
落到教学场景同理：一个对话窗口可打包“实验答疑”“查理论知识点”“查往届优秀案例”“预约实验室”等多个工作流。学生不用知道后台有几套流程，只需提问，系统自动识别意图并调度对应流程。
四、实际教学场景：UI + 工作流的闭环体验
学生问“实验数据对不上怎么办”——问题太模糊。系统不瞎猜，直接弹出老师提前搭好的引导页面，让学生选择“精馏塔实验”，填写“数据处理环节”“温度偏差超过5%”后提交；
MCP判断意图、调用对应工作流查知识库，返回针对性的排查方案；
学生追问“理论上是什么原因导致的”，MCP自动调用“查理论知识点”工作流，推送精馏塔传质原理；
学生问“下周想做这个实验，实验室有空吗”，MCP调用“预约教室”工作流，弹出预约页面，选时间、选实验室编号，提交后自动写入预约记录。
整个过程在同一个对话窗口内闭环完成，学生不需要跳转教务系统单独操作。
北京欧倍尔AI助教平台的工作流智能体，核心价值不是让AI“多说几句话”，而是让AI从“嘴”变成“手”：界面编排让学生方便地输入和查看，工作流编排让后台自动跑完处理链路，MCP让一个对话窗口覆盖多种能力。老师零代码、全可控、即搭即用，每个教学场景都可以有自己的专属应用。
FAQ
Q1：老师不会编程，能搭得出来吗？A：可以。该平台为“零代码”设计，界面编排和工作流编排均采用可视化拖拽方式，老师设计页面、编排逻辑即可完成教学应用搭建。
Q2：搭好的应用能接入学校现有的教务或实验系统吗？A：可以。MCP智能体依托MCP协议实现跨系统数据整合，可连接ERP、CRM等企业系统及LMS、实验设备等教育系统，打破数据孤岛。
Q3：平台支持哪些大模型？能否保障数据安全？A：平台已接入DeepSeek、文心一言、通义千问、ChatGPT等模型，支持私有化部署大语言模型与本地模型对接，确保数据安全和个性化需求。
Q4：工作流智能体和普通问答智能体有什么区别？A：普通问答智能体主要提供文字问答；工作流智能体具备页面渲染、流程执行与结构化结果返回能力，能弹表单收集信息、自动跑后台链路、返回结构化结果，适合预约、排查、数据录入等流程性任务。
