猿輔導的 AI 節(jié)奏明顯提速。

繼剛剛發(fā)布純 AI 外教產品「斑馬口語」后，12 月 1 日，猿輔導再推面向教師的 Agent 工具「飛象老師」，這是一個原生 AI 生成式產品：教師只需要描述教學創(chuàng)意和想法，就能直接生成可交互的教學動畫與游戲化課件。

一個月內連發(fā)兩款 AI 產品，這種「高頻出牌」的信號很直接：

這家以在線課程和題庫見長的教育科技集團，正把 AI 的押注從「零散功能」推向「垂直場景的系統(tǒng)化重做」。

「斑馬口語」把外教課堂交給 AI，讓每一位孩子都有一位專屬的 AI 外教?！革w象老師」更激進——chat to APP（對話即應用）：讓老師用自然語言「做」出課堂級教學產品。

密集的產品節(jié)奏背后，猿輔導似乎正在向外界強調新身份：

不只是一家在線教育巨頭，而是一家扎根教育場景的 AI 公司。

01

「飛象老師」到底是什么？

一句話總結：老師輸入一句需求，AI 生成一堂能直接用的互動課。老師在課堂上打開就能用，所以它是個網站，目前沒有 APP。

比如輸入：

「幫我設計一個球體體積推導的互動演示?！?/p>

系統(tǒng)會通過多輪對話，實時生成包含互動 H5 動畫、結構化板書設計、隨堂習題的全套課件。

這跟上一代教育 AI 很不同，過去更多是「生成教案、出題、潤色」。而「飛象老師」的核心能力在于多模態(tài)的即時生成——「即時構建課堂應用」。

你以為是在聊天，它其實在搭課程、搭互動、搭節(jié)奏。

結果很直接：老師不必學 Flash、GeoGebra。你懂教學、會表達，就能做教學軟件。

02

體驗層沖擊：為什么它不像「花活」？

從交付看，「飛象老師」不是一個通用模板「套」所有學科。它做的是更難、也更有價值的事：按學科痛點做深度垂直優(yōu)化。

比如，數學學科最怕「會背不會懂」。在「飛象老師」里輸入「平方差公式幾何證明」，系統(tǒng)直接生成可視化推導動畫：大正方形拆解、小正方形切除、剩余圖形平移拼接，代數公式被還原成清晰且生動的幾何過程。

學生看見了「為什么」，而不只是「答案是什么」。

又比如，語文的難點不是「讀」，是「進不去」。

輸入「生成黛玉進賈府-沉浸式體驗」，它會生成交互式劇情：學生以第一視角進入賈府路線，看布局、走情境、觸發(fā)人物互動，名著從「講解范本」變成了「體驗現場」。

還有，英語的痛點是「脫離真實場景的重復性枯燥」。在「飛象老師」里上傳課本截圖，場景就能動起來；上傳單詞表或輸入 Unit 名稱，就能即時生成超市購物、環(huán)游世界等情景小游戲。

這三個例子的共同點很清楚：

它不是「讓課件更炫」，而是讓教學可交互、可理解、可被學生主動參與，這也是它最像「應用級教師 Agent」的地方。

03

當教育垂直 Agent「撞車」Gemini 3.0

非常有意思的是，就在「飛象老師」發(fā)布前后腳，Google 發(fā)布的 Gemini 3.0 也展示了類似能力。社交網絡上，大量硬核玩家用 Gemini 3.0「手搓」應用。

這反而從側面說明一件事：猿輔導在技術路徑的選擇上是非常超前的。他們不僅押中了「多模態(tài)+互動生成」這個大方向，在產品落地上，甚至比 Google 的通用模型應用得更早、更深。

「既然 Gemini 3.0 也能做，為什么我們需要一個專門的「飛象老師」？」

這話聽著耳熟——「通用大模型都這么強了，為什么還需要專業(yè)級 Agent？」從 Cursor 、Harvey 開始，每當一個垂直領域的 AI 新工具出現，這個問題就得來一遍。

答案是「可規(guī)?；梗和ㄓ媚Ｐ湍茏?demo，垂直 Agent 要解決日常使用。全民手搓應用可以嗨一嗨，但「看起來好玩」和「上課能用」是兩碼事。

實際體驗后我們發(fā)現，「飛象老師」把三個關鍵點做到產品化：

第一，0 門檻。

通用模型能做，但門檻高很難「長期手搓」。教師的真實時間和技能結構，更不允許他們每天當「半個產品經理+半個提示詞工程師」。

「飛象老師」把這些復雜度壓在后臺，老師看到的只有「我說需求，你給結果」的對話界面。

第二，輸出「教法」，不只素材。

它內置教師 workflow：從情境引入、概念講解、提問腳手架、隨堂檢測，AI 輸出的是一套成體系的教學組織方式，而不僅僅是「太炸裂了」。

第三，知識庫護欄。

教育不允許「差不多」。

「飛象老師」調用猿輔導的「超級知識庫」，十幾年積累的題庫、知識圖譜、教法體系，把學段匹配、考點引用、難度邊界拉回可控范圍，這是垂直 Agent 的關鍵護城河。

04

一個「更大的問題」冒出來

過去兩年，所有垂直行業(yè)都在等一個答案：

「大模型的能力進化，最終會把行業(yè)重做成什么樣？」

創(chuàng)業(yè)團隊沖得快，但容易曇花一現；通用模型公司技術強，但容易「拿著錘子找釘子」；行業(yè)巨頭懂場景、能規(guī)?；仨氉C明：能把 AI 做成大規(guī)模、日常、高頻的應用級產品。

教育作為「超級場景」，是包括 OpenAI 在內的所有大模型公司，都視為 AI 應用排名前三的領域；教育學習，也是 AI 時代創(chuàng)業(yè)者必看的機會。

所以，大模型的能力進化，最終會把教育重做成什么樣？

「飛象老師」更像是猿輔導給出的一種明確態(tài)度：

在教育這個強專業(yè)、強準確性、強場景約束的行業(yè)里，AI 的下一步絕不只是簡單的效率工具，而是徹底升級課堂形態(tài)，革新學習范式。

05

結語

從「斑馬口語」到「飛象老師」，猿輔導的 AI 版圖不會止步。初創(chuàng)在沖刺，通用大模型在下探，追擊只會更快、更兇。

從歷史周期看，最容易跑出「大規(guī)模、日常、高頻應用級產品」的，往往就是教育。

場景重、需求真、決策鏈清晰，足以把「概念」逼成「日?！?。

當 AI 進入新的技術紀元，答案正在逼近：

教育行業(yè)，會成為最先跑出「應用級 Agent」的第一批樣板嗎？