夜雨聆风
7月初，豆包、通义千问相继发布服务调整公告，宣布将于2026年7月15日下线平台内的用户自定义智能体功能。
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对普通用户来说，这只是少了一个产品功能。对已经开始使用AI助手的学校来说，影响可能更具体：教师搭建的备课助手还能不能继续使用？部门积累的提示词和知识内容如何保留？平台一旦调整，原有应用是否需要从头再来？
过去一段时间，AI已经进入不少学校的日常工作。教师用它准备教案、修改评语，行政部门用它整理通知和汇报材料，招生季用它回答家长的常见问题，还有学校尝试借助AI整理学生成长记录。
这些尝试大多依赖个人账号和公共平台。用起来快，管理起来却不容易。平台功能调整之后，学校也开始重新思考：AI助手应当以什么方式进入校园，才能稳定使用，也经得起管理和安全上的检查？
平台调整和监管边界，需要分开看
《人工智能拟人化互动服务管理暂行办法》主要规范利用人工智能模拟自然人人格、思维和沟通风格，面向公众提供持续性情感互动的服务。
办法同时说明，智能客服、知识问答、工作助手、学习教育和科学研究等服务，在不涉及持续性情感互动时，不适用该办法。
从条文的适用范围看，学校里的备课、材料加工、知识问答、招生咨询与教研辅助仍有探索空间。平台下线用户自定义智能体，也不能简单等同于学校AI助手受到禁止。平台产品调整与法规适用范围是两个问题，不能混为一谈。
不过，放到校园环境中，这类应用的风险会更集中地显现出来。校园AI面对学生、教师和家长，也可能接触学生信息、校务材料和内部制度。只要涉及未成年人、个人信息或教育评价，应用的风险就高于普通办公场景。带有“拟人陪伴”“长期对话”或“情绪支持”特征的产品，边界还要更加谨慎。
如果教师自行注册一个助手，部门临时搭建一个问答入口，学生长期与所谓的“AI学伴”交流，而学校说不清知识来源、使用权限、对话记录和复核责任，这类应用就很难进入正式的教育管理流程。
从学校应用的角度看，问题主要集中在使用分散、接入开放，以及责任边界模糊。
AI用起来以后，管理问题才真正出现
目前，许多学校对AI的使用仍处于自发尝试阶段。教师生成教案与评语，教务处加工通知与考试材料，德育处整理班会素材，招生部门回答家长咨询。每个场景都能节省一点时间，但使用入口和成果也随之分散开来。
一个教师建一个助手，一个部门维护一张表，一个场景对应一个链接。时间一长，学校很难回答几个基本问题：哪些助手确实有人使用？生成内容是否经过人工复核？哪些材料可以进入校本资源库？教师的经验能否被同事复用？出现错误或数据风险时，由谁负责处理？
如果这些问题始终没有答案，AI带来的只是个人效率的提升。教师少花了一些时间，学校却没有积累出新的工作能力。
教育部等五部门印发的《“人工智能+教育”行动计划》提出，要围绕学生学习、教师教学和学校治理推动人工智能应用，同时统筹内容、技术、数据、算法和伦理安全，防范过度依赖与隐私泄露。
这意味着学校既要推动应用，也要建立相应的管理办法。两项工作需要同步进行。等工具已经大面积使用后再补规则，往往会更加被动。
先选择高频、边界清楚的场景
从现有实践看，AI助手较容易落地的地方，往往是那些重复发生、依据明确、结果容易复核的工作。
行政材料和公共服务通常更适合作为起点。学期计划、工作总结、通知公告、考试安排等任务频率高，格式和口径也相对清楚。招生政策、入学流程和材料准备同样如此，只要知识来源经过审核，AI就能承担一部分重复答复工作。
教学场景可以从辅助性任务切入，例如备课框架、作业分析、评语草稿、教研纪要和听评课整理。AI负责提供初稿或整理信息，教师保留专业判断和最终修改权。
关键红线：到了学生成长场景，风险和责任都会明显增加。作业情况、活动参与等可以交给AI辅助整理，但不能让模型独立作出学生评价，更不能依据一次分析直接形成干预决定。
技术可以帮助教师发现线索，但教育判断仍应由教师完成。
场景越具体，知识来源和责任人就越容易明确。学校也更容易判断一个助手究竟解决了问题，还是只增加了一个看起来新鲜的入口。
地方实践正在从单点服务走向统一管理
过去一年，一些地方已经把AI助手放进了具体的教育服务中。在杭州西湖区，招生季上线了“西教智招AI机器人”。据《杭州日报》报道，该机器人提供招生、入园咨询和报名指导，支持24小时在线服务。
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招生咨询高度重复，又要求回答准确、口径一致。过去，学校主要依靠电话、窗口、班主任和公告反复解释。AI介入后，可以分担基础咨询，但前提是回答依据来自经过确认的政策文件，遇到特殊情况还要及时转给人工处理。
杭州西湖解决的是一个具体服务问题。上海虹口的探索向前走了一步，开始处理多个教育智能体如何统一运行的问题。虹口区教育局发布的政策解读显示，当地“上海市人工智能教育试验区”三年行动覆盖2025至2027年，包括区域课程体系建设、教师专业发展和应用场景探索。
虹口区还发布了教育智能体导航系统HEADS。该系统依托“数智虹教”云平台，为全区师生提供统一的教育智能体入口，并通过低代码开发环境、区本知识库和过程数据记录对不同应用进行管理。
当地同时制定了《虹口区学校生成式人工智能应用暂行管理办法》，对应用发展、治理规范、安全保障和监督评估作出规定。
把两个案例放在一起，可以看到一条较为清晰的路径：先从高频服务切入，再逐步建设知识库、统一入口和管理规则。AI助手由此从一个独立工具，变成学校或区域教育系统中的一项持续服务。
判断是否落地，要看使用之后留下了什么
有了具体场景和应用入口，还不能说明AI助手已经落地。更实际的判断标准是：一次使用结束后，学校留下了什么。
如果教师借助AI完成一篇教案，却没有保存修改过程和最终版本，这次使用很难帮助其他教师。把学科、年级、课题、生成草稿和教师修改记录关联起来，才可能逐步形成校本资源。
行政材料也是如此。AI生成一份简报，只解决了眼前任务；如果同时记录依据文件、适用部门、人工复核人和最终版本，下次遇到相似工作时，学校就有模板可以调用。
招生问答可以积累高频问题、未命中问题和政策来源。这些数据能帮助学校发现公告中没有解释清楚的地方。学生成长辅助则要连接教师观察、家校沟通和后续跟进，避免留下一个没有上下文的机器判断。
由此看，AI应用会留下两层成果：一层是当下生成的内容，另一层是可以继续调用的知识、模板、记录和经验。缺少后一层，AI只能反复完成零散任务，很难改善学校整体的工作方式。
屹力观察
自定义智能体功能被平台收紧，并不意味着学校 AI 助手失去了发展空间。
它真正提醒学校的是：依赖个人账号和公共平台临时搭建的应用，很难保证长期稳定，也很难纳入学校管理。
而真正进入校园的 AI 助手，通常有四个共同特征：
01
服务具体工作
02
依据可信材料
03
保留人工判断
04
留下复用成果
平台功能会调整，工具也会更新。对学校而言，更值得积累的始终是应用背后的知识、流程和经验。
参考资料
1.豆包：《豆包智能体功能下线通知》（平台公告）
编辑：麦冬
审核：侠岚
