Xueersi lanza Jingzhun Xue Longxia "Xiao Jinglong"

El 1 de abril, Xueersi lanzó el primer producto nativo de aprendizaje de precisión para estudiantes, basado en una arquitectura personalizada de OpenClaw, de su propio tipo en la industria: el “Xiao JIngLong”. Con el posicionamiento central de “mapeo del cerebro, propiedad privada, compañero de aprendizaje”, Xiao JIngLong integra por primera vez la memoria a largo plazo, el diagnóstico dinámico del rendimiento del aprendizaje, la cadena de Skill exclusiva para educación y el sistema de acompañamiento emocional como un agente inteligente exclusivo para estudiantes, para brindar a los estudiantes servicios de acompañamiento con IA en todo el proceso y para todas las materias. Actualmente, el producto ya se puede descargar a través del sitio web oficial https：//mate.tal.com/.

En 2026, a medida que el agente abierto OpenClaw se vuelve rápidamente popular a nivel global, la Agentic AI está pasando de “saber responder” a una nueva etapa de “saber percibir, saber planificar, saber ejecutar, saber reflexionar”. Sus capacidades, sumadas a la adecuación natural a los escenarios modernos de educación impulsados por la comprensión del rendimiento del aprendizaje, la interacción inteligente y la enseñanza personalizada, hacen que la IA educativa no se limite a las respuestas pasivas a preguntas, sino que comience a evolucionar hacia “un agente inteligente exclusivo para el crecimiento a largo plazo del estudiante”.

La IA se integra sin fisuras en escenarios de aprendizaje continuo, formando un mapeo dinámico del mundo del aprendizaje

Según se informa, “Xiao JIngLong”, apoyado en la acumulación de 22 años de experiencia educativa de Xueersi y en capacidades líderes de IA educativa de la industria, conecta los eslabones clave del ciclo de vida completo del aprendizaje del estudiante y se equipa con una “cadena de Skill exclusiva para educación”, que puede generar dinámicamente planes personalizados de aprendizaje y práctica según el rendimiento del aprendizaje. El sistema genera de forma inteligente contenido de práctica exclusivo, corrige ejercicios y realiza explicaciones dirigidas en torno a los puntos débiles, y además acumula automáticamente resúmenes exclusivos y un archivo personal de aprendizaje, creando para los estudiantes un escenario inmersivo de acompañamiento. Al mismo tiempo, también cuenta con funciones como recordatorios diarios, gestión de progreso, percepción emocional e interacciones de acompañamiento, logrando que la IA entre por primera vez de verdad en el escenario continuo del aprendizaje diario del estudiante. Puede detectar fallos de conocimiento, puntos débiles de capacidad, “cuellos de botella” cognitivos y el paso óptimo de aprendizaje siguiente detrás de cada acción del estudiante.

Los estudiantes pueden conversar en cualquier momento con el compañero de aprendizaje con IA, Xiao JIngLong. Ya sea para explicar ejercicios, diagnosticar el rendimiento del aprendizaje, corregir exámenes o generar preguntas de forma inteligente, mientras el estudiante indique sus necesidades en el cuadro de diálogo con Xiao JIngLong, el sistema puede llamar automáticamente las Skill relacionadas desde el “Skill Market”. Las notas interactivas organizan y envían en tiempo real los puntos de conocimiento correspondientes, capítulos del material didáctico, videos demostrativos, etc. Es como debatir problemas con un compañero humano: por un lado, charlas e interacciones cómodas; por el otro, se internaliza el conocimiento por completo.

El mapa de conocimientos de “Xiao JIngLong”, que refleja la situación del estudiante

Dentro de “Xiao JIngLong”, diversas capacidades avanzadas de aprendizaje se desacoplan y encapsulan como complementos de Skill independientes. En esta arquitectura, los estudiantes no necesitan cambiar repetidamente las entradas de funciones ni realizar configuraciones complejas. Xiao JIngLong puede percibir el contexto de forma autónoma, orquestar dinámicamente Skills y, automáticamente, proporcionar las capacidades correspondientes según las necesidades del estudiante. Los responsables correspondientes explican que, mediante barreras exclusivas para educación y el diseño de agentes “puros”, se puede controlar de manera efectiva las alucinaciones de los modelos de gran escala y la interferencia de información no relacionada. Por otro lado, mediante la reconfiguración de la “cadena de Skill exclusiva para educación”, el agente adquiere “manos y pies” para poder invocar de forma dinámica capacidades orientadas a diferentes tareas de aprendizaje. Lo que muestra Xiao JIngLong no es “poner varios funciones una al lado de la otra”, sino un sistema de agente inteligente educativo que trabaja de manera autónoma alrededor de los objetivos de las tareas del estudiante.

Con el impulso de la capacidad de memoria a largo plazo, retener los “activos cognitivos” del crecimiento

La capacidad de memoria a largo plazo es una de las barreras diferenciales más centrales de Xiao JIngLong. La base del aprendizaje de precisión es el conocimiento completo y detallado de la situación del aprendizaje del estudiante. Si los datos de aprendizaje se quedan en un nivel de registro estático, es difícil impulsar verdaderamente el aprendizaje de precisión.

Xiao JIngLong establece un sistema de memoria a corto y largo plazo orientado al crecimiento del estudiante, capaz de escribir continuamente en el flujo de memoria exclusivo del estudiante pistas multimodales como los resultados de retroalimentación del diálogo, los resultados de llamadas de Skill, el desempeño en la práctica, las dudas, las pausas, etc. Así, ya no es “una enciclopedia sin memoria”, sino más bien un “cerebro digital” que va formando gradualmente la imagen cognitiva del estudiante: recuerda los problemas que el estudiante planteó antes, también puede anticipar dificultades posteriores probables, y con ello generar rutas de aprendizaje más precisas, más eficientes y más personalizadas. La interacción entre estudiantes y la IA ya no es solo un consumo inmediato, sino una infraestructura de crecimiento que se puede ir acumulando y valorizando continuamente.

La capacidad de análisis de exámenes de “Xiao JIngLong”

Al mismo tiempo, Xiao JIngLong también introduce en la arquitectura Agent un mecanismo de computación emocional optimizado con psicología educativa. Cuando el sistema identifica que el estudiante está pasando por estados como frustración, ansiedad o pérdida de paciencia, no se limita a lanzar respuestas estándar, sino que utiliza sugerencias progresivas, ajuste del ritmo y retroalimentación de ánimo que se ajustan mejor a las leyes psicológicas del aprendizaje. Ajusta la forma de interacción y acompañamiento según la etapa de edad, características de personalidad, hábitos de expresión y el estado de aprendizaje de cada estudiante. Cada estudiante puede obtener el “compañero de aprendizaje” que mejor lo entiende.

Centrarse en la persona, volver a la persona: la IA se convertirá en el vínculo inteligente entre educación y cuidado

En marzo, Xueersi ya lanzó primero “JiuZhang LongXia”, el primer producto diseñado especialmente para el grupo de docentes. Y el debut de “Xiao JIngLong”, dirigido al grupo de estudiantes, es un paso más en el despliegue de Xueersi en el ámbito de la educación con IA dentro del “JiuZhang LongXia Matrix”.

Desde empoderar a los profesores hasta acompañar a los estudiantes, el “JiuZhang LongXia Matrix” se propone conectar todos los eslabones de la educación, para que la IA no sea solo una herramienta de mejora de eficiencia, sino un vínculo inteligente que conecte a las escuelas, los estudiantes y las familias, así como a diversos escenarios. Xueersi está haciendo, con un despliegue continuo de productos, esfuerzos para que el “gran enfoque personalizado en gran escala” se vuelva realidad en cada implementación tecnológica.

Cuando responder, corregir y generar se conviertan gradualmente en capacidades básicas de la industria, el punto de valor de los productos educativos de la próxima generación volverá a “la persona” misma: comprender a los estudiantes, acumular para los estudiantes y acompañarlos. La futura forma de Educación + IA debería ser un sistema inteligente de crecimiento continuo, acumulación continua y evolución continua. Cuando la IA educativa pase de “saber responder” a “saber comprender, saber recordar y saber acompañar”, la era de los agentes inteligentes exclusivos para estudiantes comenzará de verdad.