2026年3月，合肥工业大学汇聚100余款实用工具、覆盖校园全场景的AI智能体矩阵正式上线；6月，学校AI中台完成版本升级，师生可通过信息门户访问AI中台，体验从“会说话”到“能做事”的全新智能服务。
从合肥工业大学AI应用广场（以下简称“合工大AI应用广场”）各智能体累计使用人数情况来看，合工大AI辅导员、心理咨询师、论文诊断专家、论文绘图、技术框架图生成位居前五位。
今天，我们从合工大AI应用广场选取6款智能体，看它们如何回应师生学术写作、数字素养、知识学习、日常办公、AI赋能场景分析与双创选题等需求，如何在教学、科研、管理中成为真正好用、易用、师生爱用的智能伙伴。
科研支持：磐石系统
在科研活动中，科研信息多、工具杂，从哪里入手往往是摆在师生面前的第一道难题。解题之法，在于如何从文献研读到成果完善，为师生科研探索提供智能辅助。
在合工大AI应用广场，磐石系统面向追踪研究前沿、研读文献、研究探索与成果完善等环节，既能辅助理解包含公式、图表的科学内容，开展文献分析、综述撰写与技术路径评估，也能通过 ScienceHub 按需调用专业工具与技能。定稿前，还可借助论文审稿智能体从审稿人视角排查研究盲区，让科研工作更有条理。
师生可以和智能体这样说：“我正在开展一项XXX科学研究，请帮我梳理相关研究进展、关键文献，以及值得进一步验证的技术路线。”让智能体帮助找到科研的入手点。
能力提升：数字素养导师
数字素养导师指导师生如何把AI从“会用”升级为“系统地用”。
同样是用AI，为什么有人只能得到泛泛的回答，有人却能高效完成任务？差别往往在提问方式与信息判断能力。合工大AI应用广场的数字素养导师，会带你建立更清晰的提问框架、信息甄别方法和工具选择意识，循序渐进地提升数字素养——这是一项让所有AI工具都更好用的“元能力”。
当师生想把AI真正用起来、用得好时，可以从告诉数字素养导师“我想系统提升AI数字素养，请给我一个循序渐进的学习路径。”开始。
学习理解：知识点深度学习系统
知识点深度学习系统以课件为纲，把“知道”推进到“理解”。
知识点深度学习系统能够围绕课件和知识点向下深挖，帮助梳理概念之间的关联，并通过层层追问检验学习者的真实理解程度。相比直接要答案，它更像一位苏格拉底式的学习伙伴，把碎片化的“知道”串成成体系的“理解”，学过的内容才真正留得下来。
比如，当学生遇到“上课听懂了，一做题就懵？”的困扰时，便可以和知识点深度学习系统说：“请根据这份课件帮我分层梳理关键概念，并用提问帮助我检查理解程度。”通过深度学习，让学生对知识点的掌握更牢固。
办公支持：合同小助手
合同小助手作为长合同的初审帮手，能够快速定位值得警惕的条款。
“请帮我找出这份合同里需要重点核查的条款，并说明原因。”面对几十页的合同时可以对合同小助手这样说。它能够先帮用户过一遍全文，标出需要重点核查的条款并说明原因，让初审效率提升了一大截。
此外，实习协议、租房合同、合作条款都可以先让它把把关。
场景规划：AI赋能场景深度挖掘顾问
AI赋能场景深度挖掘顾问能够协助师生挖掘高价值场景，规划智能体落地路径。
希望把AI用到真实业务中，却不确定从哪里切入？可以先告诉AI赋能场景深度挖掘顾问自己所在行业、部门或岗位，以及日常职责与工作难点。它会围绕具体业务背景，协助识别值得关注的智能体应用场景，并从需求定义、关键决策和创新方向等方面梳理思路。
在使用时，提供的背景信息越具体，讨论就越容易落到实际工作中。
创新实践：双创选题推荐辅导
双创选题推荐辅导能够激发创新选题，构建可行双创方向。
在师生向双创选题推荐辅导提供个人的专业背景、兴趣爱好、初步想法和顾虑后，它便会像“创新思维的脚手架”一样，陪着师生梳理问题、发散选题思路，再把想法逐步聚焦到值得继续探索的方向。
一个双创项目的起点，可能只是对身边某个问题的观察。比如，在观察到城市道路清扫和垃圾清运可能存在效率问题，但还没有明确的项目选题时，可以把这个问题的观察告诉双创选题推荐辅导，让它帮忙梳理双创方向。
结语
从论文写作与知识学习，到合同初审、AI应用场景梳理和双创选题，合工大AI应用广场针对不同任务有着不同的智能体可以尝试。在合肥工业大学，智能体正在持续助力师生高效激发创意，提升科研效率和管理效能，赋能学校高质量发展。
本文综合整理自“合肥工业大学信息化”微信公众号发布内容。
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