学生学习规划智能体进阶开发

本实验旨在通过整合多维度学情数据（成绩、学习时长、错题类型、目标匹配度），结合推荐算法生成动态可调整的学习路径，并实时追踪执行情况，解决“规划不精准、执行难坚持”的核心问题。依托Coze平台的进阶组件（如推荐引擎、模型微调模块），实现从需求拆解到发布交付的全链路实践，提升个性化学习规划能力。实验将深入探讨多源数据融合、算法优化、执行追踪预警等关键技术，为教育类内容创作提供创新思路和实践方法。

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