Xueersi запускає точний навчальний робот "Маленький Ліон"

1 квітня Xueersi опублікувала перший у галузі нативний продукт для учнів із точного навчання — «Xiao Jinglong», спеціально налаштований на базі архітектури OpenClaw. Спираючись на ключове позиціонування «картографування мозку, приватна власність, навчальний супутник», Xiao Jinglong уперше інтегрував у себе системи довготривалої пам’яті, динамічної діагностики навчального прогресу, навчальних Skill, призначених для освіти, та емоційного супроводу, перетворивши це на інтелектуального агента, створеного спеціально для учнів, щоб надавати сервіс AI для навчання «поруч» упродовж усього процесу та для всіх предметів. Наразі цей продукт уже доступний для завантаження через офіційний сайт https：//mate.tal.com/.

У 2026 році, коли у відкритому доступі (open source) інтелектуальні агенти OpenClaw стрімко набрали популярності в усьому світі, Agentic AI переходить від етапу «вміє відповідати» до нового етапу «вміє сприймати, вміє планувати, вміє виконувати, вміє рефлексувати». Його можливості та природна сумісність із сучасними освітніми сценаріями, що спираються на інсайти щодо навчальної ситуації, інтелектуальну взаємодію та індивідуалізоване навчання, означають, що освітній AI більше не обмежується пасивними запитаннями й відповідями та еволюціонує до «спеціального інтелектуального агента для тривалого зростання учня».

Безшовне вбудування AI в безперервні сценарії навчання, створення динамічного відображення «світу навчання»

Згідно з інформацією, «Xiao Jinglong» спирається на 22 роки освітнього досвіду Xueersi та лідерські можливості освітнього AI, що перетинають ключові етапи всього життєвого циклу навчання учня. Він оснащений «Skill-ланцюгом, призначеним для освіти», який може динамічно генерувати індивідуальні плани навчання та практики відповідно до навчальної ситуації, інтелектуально створювати спеціальний контент вправ, перевіряти завдання та виконувати прицільні пояснення з фокусом на слабкі місця. Також він автоматично накопичує персональні підсумки та формує особистий навчальний архів, створюючи для учнів занурений сценарій супроводу «поруч». Крім того, він має функції щоденних нагадувань, управління прогресом, сприйняття емоцій і взаємодії підтримки. Уперше AI справді входить у безперервний щоденний сценарій навчання учня, дозволяючи виявляти прогалини в знаннях, слабкі сторони можливостей, «вузькі місця» пізнання за кожною дією учня та найоптимальніший наступний крок у навчанні.

Учні можуть у будь-який час спілкуватися з AI-наставником Xiao Jinglong. Незалежно від того, чи потрібно пояснити умову задачі, виконати діагностику навчальної ситуації, перевірити контрольну роботу або інтелектуально згенерувати завдання — достатньо в чаті озвучити потреби Xiao Jinglong, і система автоматично викличе відповідні Skill із «Skill-площадки». Інтерактивні нотатки в режимі реального часу впорядковують і надсилають відповідні ключові знання, розділи підручника, демонстраційні відео тощо. Це як обговорювати питання з живим «партнером по навчанню»: легко спілкуєшся й взаємодієш, а паралельно розбираєшся в знаннях до кінця.

Карта знань «Xiao Jinglong» відображає ситуацію учня

У «Xiao Jinglong» різні високорівневі здібності до навчання декомпозовані й інкапсульовані як незалежні плагіни Skill. За цієї архітектури учням не потрібно багаторазово перемикатися між входами функцій або виконувати складні налаштування — Xiao Jinglong самостійно сприймає контекст, динамічно компонуючи Skill, та автоматично надає відповідні можливості відповідно до потреб учня. Відповідальні представники зазначають, що завдяки освітнім «парапетам» (огорожам) і дизайну «чистого інтелектуального агента» можна ефективно контролювати галюцинації великої моделі та заважаючі нерелевантні дані. З іншого боку, через реконструкцію «Skill-ланцюга, призначеного для освіти», агент отримує «руки й ноги» — можливість динамічно викликати здібності відповідно до різних навчальних завдань. Те, що показує Xiao Jinglong, — це не «кілька функцій, розкладених паралельно», а система освітнього інтелектуального агента, який самостійно працює навколо цілей навчального завдання учня.

Підсилення здатністю до довготривалої пам’яті — збереження «пізнавальних активів» зростання

Довготривала пам’ять — також одна з найголовніших диференціюючих переваг Xiao Jinglong. База точного навчання — це всебічне й детальне розуміння навчальної ситуації учня. Якщо дані про навчання залишаються лише на рівні статичного запису, то по-справжньому просунути точне навчання буде складно.

Xiao Jinglong створив систему довго- і короткострокової пам’яті для розвитку учня, яка безперервно записує в персональний потік пам’яті багатомодальні підказки, такі як відгуки з діалогів, результати викликів Skill, показники виконання вправ, коливання та паузи тощо. Таким чином, він уже не є «енциклопедією без пам’яті», а радше цифровим «мозком», у якому поступово формується пізнавальний профіль учня: він пам’ятає, із якими питаннями учень звертався раніше, та може передбачити подальші потенційні труднощі, щоб генерувати точніші, ефективніші та більш індивідуалізовані навчальні траєкторії. Взаємодія між учнем і AI більше не зводиться лише до негайного споживання, а перетворюється на інфраструктуру для зростання, яка постійно накопичується й безперервно зростає в цінності.

Здатність Xiao Jinglong до аналізу контрольних робіт

Паралельно Xiao Jinglong уводить у архітектуру Agent механізм емоційних обчислень, оптимізований за допомогою освітньої психології. Коли система розпізнає, що учень відчуває труднощі, тривогу або втрачає терпіння, вона не просто видає стандартні відповіді, а застосовує поступові підказки, регулювання темпу та заохочувальний фідбек, які більше відповідають закономірностям психології навчання. Вона коригує стиль взаємодії та супроводу залежно від вікового етапу учня, особливостей характеру, звичок у способі висловлювання та стану навчання. Кожен учень отримує «навчального партнера», який справді найбільше розуміє саме його.

Фокус на людині, повернення до людини: AI стане розумним інтелектуальним містком між освітою та турботою

У березні Xueersi першою запустила «Цзюлун Ся» — перший продукт, створений спеціально для групи вчителів. А поява «Xiao Jinglong» для групи учнів — це черговий крок у плануванні «матриці креветок» у сфері AI-освіти від Xueersi.

Від розширення можливостей для вчителів до супроводу учнів — «матриця креветок» прагне поєднати всі етапи освіти, щоб AI був не просто одиничним інструментом підвищення ефективності, а розумним зв’язком, який об’єднує школи, учнів і сім’ї та всі відповідні сценарії. Xueersi за допомогою постійного продуктового планування докладає зусиль, щоб «масштабоване індивідуалізоване навчання під потреби» ставало реальністю в кожному наступному технологічному впровадженні.

Коли такі базові можливості, як розв’язання задач, перевірка та генерація, стануть стандартною основою в галузі, ціннісні акценти наступних освітніх продуктів повернуться до «людини» як такої: розуміти учня, накопичувати знання про нього, супроводжувати його. Майбутній вигляд освіти + AI має бути інтелектуальною системою, що постійно зростає, постійно накопичує та постійно еволюціонує. Коли освітній AI переходить від «вміє відповідати» до «вміє розуміти, вміє пам’ятати, вміє супроводжувати», епоха інтелектуальних агентів, створених спеціально для учнів, справді починається.