OpenMAIC

Автоматичний переклад цієї англійської сторінки, не перевірений носієм мови.

OpenMAIC — це відкрите видання коду мультиагентної аудиторії MAIC, описаної в дослідженні MAIC: опишіть тему або долучіть власні матеріали, і вона створить повний урок — слайди, вікторини, інтерактивні HTML-симуляції та проєктні завдання, — а потім подасть його через учителів-ШІ та однокласників-ШІ, які говорять, малюють на білій дошці і беруть участь у дискусії. Це код тієї аудиторії, якою можна керувати, а не лише читати про неї.

Що з цим можна робити

Генерація одним клацанням створює урок за лічені хвилини з підказки або завантаженого документа, аудіо чи відео. Мультиагентний рівень додає класну дискусію, до якої здобувач може приєднатися або бути запрошеним, круглі столи-дебати між персонами з ілюстраціями на білій дошці та вільні питання-відповіді, де вчитель відповідає слайдами або діаграмами. Сесії підтримують набори слайдів, вікторини, інтерактивні симуляції та навчання на основі проєктів, а експортуються як редаговані .pptx або інтерактивні .html. Версія 1.0.0 (серпень 2026) додала робочий майданчик агента: робочий простір, орієнтований на чат, який планує й переглядає цілі курси, стійкі сесії з підтримкою на боці сервера, які можна скасувати, відновити або скерувати, і 24 вбудовані навички, що охоплюють слайди, вікторини, інтерактивні елементи, зображення, відео та голоси. Пакет SKILL.md дозволяє оточенню агента створювати аудиторії з застосунку для повідомлень.

Для кого він

Викладачі та команди курсів, які хочуть згенерованих матеріалів, які водночас можна редагувати; проєктувальники навчального досвіду, що створюють прототипи мультиагентних занять; і розробники, яким потрібна аудиторія з можливістю самостійного хостингу, а не розміщений продукт. Школи можуть розгортати його на Vercel або за допомогою Docker, а проєкт надає розміщену демонстраційну версію на open.maic.chat.

Зауваження

Ліцензія MIT, з посібником користувача англійською та китайською та активною спільнотою в Discord і Feishu. Він нейтральний до моделей: ви надаєте щонайменше один ключ постачальника LLM, а додаткові локальні компоненти (Lemonade для локальних моделей, FunASR для розпізнавання мови) дозволяють запускати більшу частину стека офлайн — тож «безкоштовно» стосується програмного забезпечення, а не рахунку за інференс. Стаття, що стоїть за ним, вийшла в Journal of Computer Science and Technology (2026, DOI 10.1007/s11390-025-6000-0), і до вересня 2026 репозиторій мав понад 38 000 зірочок.

Пов’язані поняття

Агентний ШІ, Генеративний ШІ, Великі мовні моделі (LLM), Відкритий код, Навчання на основі проєктів, Онлайн-викладання та онлайн-навчання, Персоналізоване навчання, Викладання