山西高校师生用Agent开发解决身边问题：浪潮信息大模型应用开发实训营结营

日前，浪潮信息大模型应用开发实训营山西大学站举行Demo Day暨结营仪式。此次实训吸引山西省内十余所高校师生共同参与，其中69名学生在两周的学习与开发中提交了45份Agent应用作品。学生围绕校园反诈、科研辅助、错题复盘、竞赛规划等具体需求，将专业知识、模型能力与工具调用相结合，探索解决身边实际问题的方法。

本次实训营由山西省高等学校计算机类专业教学指导委员会、计算机“101”计划山西省工作组指导，山西大学、浪潮信息与Datawhale开源学习社区联合开展。参训教师带着AI课程建设与教学中的具体问题，与学生共同参与课程学习和Agent应用开发，在熟悉开发流程的过程中，为后续指导学生积累经验。实训营同期举办大模型应用开发教学研讨会，教师们结合亲身实操体验，讨论如何将所学方法转化为课堂教学内容、组织学生开展项目实践。

从使用AI工具到自主开发Agent，学生需要学会分析需求、组织专业知识，并将模型和工具组合成解决方案。如何为学生提供完成自主项目的实践机会与指导，是高校AI教学需要回答的问题。

山西大学计算机与信息技术学院院长曹付元教授在开营致辞中，将这一能力概括为“理解原理、解决问题”。他表示，学生不能停留在使用现成工具，还要理解大模型的基本原理，学会将现实需求转化为计算机可以处理的任务，并通过实践检验技术方法能否真正解决问题。

在Demo Day现场，学生展示的作品回应了不同场景中的具体需求：遇到可疑信息时如何判断风险，实验结果出现差异时如何追查原因，积累的错题如何用于改进学习。围绕这些问题，学生尝试将大模型能力转化为可操作的应用流程。

“反诈护盾Agent”是一款面向校园的反诈学习与风险分析助手。针对学生缺少互动识骗训练、遇到可疑信息难以判断的问题，团队将规则识别、大模型分析与反诈知识库结合，提供风险依据和应对建议，并自建网页实现信息分析、知识问答和情景闯关。

“ReproTrace：实验异常调查台”是一款辅助追查实验结果差异的科研Agent。作品源于开发者在模型训练和调优中的经历：结果出现差异时，需要重新核对实验方法、论文来源和运行记录。为此，作品通过工作流从样本、环境及处理流程等方向分析原因，再用代码核查证据编号和引用关系，生成可追溯的调查报告，说明哪些判断已有依据、哪些问题还需补充验证。

山西大学杨同学在“ReproTrace”的开发复盘中，记录了另一种收获：最初担心修改报告表达会破坏已经调好的功能，因此迟迟不敢调整。经过尝试，最终将难懂的编号和术语改成更便于用户理解的说明，此前已经解决的问题也没有再次出现。杨同学写道：“我最激动的并不是‘成功’，而是终于敢动那个一直回避的问题。”

在实训营同期举办的大模型应用开发教学研讨会上，来自山西省内多所高校的教师代表，结合实训体验与各校教学情况，交流AI实践教学的具体问题。面对AI相关课程建设任务，教师自身的学习与实践成为讨论重点。一位参训教师提出，希望进一步开展面向教师的培训，让教师先掌握应用开发方法，再指导学生开展实践。

平台能力进入课堂，离不开教师的教学转化与先行实践。另一位参训教师谈到，本次实训营课前提供详细实验材料、课上讲解与助教实时答疑相结合，有助于较快上手，也希望在日常教学中借鉴这一方式。交流中，教师们还提到，资料整理方式、知识库构建逻辑都会影响智能体的回答效果，产业案例也需结合学生基础重新设计。教师亲自经历场景选型、应用搭建和结果验证，能够更具体地了解学生可能遇到的困难，并据此调整教学内容与指导方式。

围绕课程建设，与会教师提出，计算机和人工智能专业可以更侧重原理与开发能力，其他专业应从本学科的真实任务出发，全校通识课程则首先帮助学生理解工具能力和使用边界。课程内容与实践任务的设计，需要与学生基础和培养目标相匹配。在实施路径上，可从测试环境与小规模试点课程起步，逐步明确平台、算力与技术支持需求，推动实训经验融入常态化、学分制课程。

浪潮信息大模型应用开发实训营此前已走进东南大学、清华大学、青海大学、南昌大学等多所高校。未来，实训营将继续携手更多高校，把产业资源与实践课程带入校园，推动实训经验融入课堂教学，让更多学生在解决真实问题的过程中学习和运用AI，也为教师将相关方法融入日常教学提供实践参考。

*大模型应用开发实训营由浪潮信息联合高校与Datawhale开源学习社区共同打造，探索将产业技术能力引入高校人工智能实践教学。实训营依托元脑企智EPAI大模型应用开发平台，通过“理论+实操”的教学模式，帮助学生系统掌握大模型应用开发流程，实现从知识学习到应用实践的转化。通过将产业平台、算力资源和实践课程带入校园，实训营进一步缩短高校教学与人工智能产业应用之间的距离，助力“AI+X”复合型人才培养。