网易有道上线数学讲题Agent欧拉讲题 告别传统搜题

几何题看完答案仍不知辅助线从何而来，函数题看懂了解析换个条件依旧无从下手——在数理学习中，学生最常遇到的瓶颈并非“找不到答案”，而是无法理解背后的解题逻辑。

针对这一痛点，网易有道正式推出了互动式数学讲题AI智能体（Agent）产品——「欧拉讲题」，目前已在各大应用市场上线。与传统搜题软件单纯输出标准答案和静态文字解析不同，欧拉讲题将分步骤讲解、多轮互动追问与动态可视化板书相结合，让学生在遇到卡点时能随时提问，通过直观的图形演变理解抽象的数学逻辑。

这意味着教育类工具正从“直接给答案”转向“引导理解答案”。

分步推演、交互追问与动态板书

欧拉讲题的核心交互围绕三个关键环节展开：

首先是分步骤引导思路，而非直接塞给答案。

面对题目，欧拉讲题不会立刻罗列全部解题过程，而是先提供切入方向的提示，再逐层展开推导与计算细节。在解题完成后，AI还会对所涉及的方法模型进行总结，提炼题目的考查要点。

这种设计让学生不仅能弄懂当前题目的解法，还能看清解题入口的选择依据以及关键步骤间的逻辑关系，从而掌握同类题型的迁移能力。

其次是个性化互动追问，根据学生节奏动态调整。

数理题目的理解过程通常是非线性的，学生可能会在某一步计算卡壳，也可能在掌握某概念后衍生出新问题。固定答案的解析无法针对个别断点展开，而欧拉讲题允许学生随时就特定步骤发起追问，AI根据实际反馈即时答疑，使讲题过程贴合学生的个性化理解路径。

最后是动态板书与画图推演，将抽象概念视觉化。

在几何、解析几何和函数综合题中，仅靠文字表述极难建立清晰的空间想象。欧拉讲题借助动态板书、图表变换与公式动画，将抽象的代数与几何关系直观呈现。

例如在平面几何题中，系统能以动态连线的方式演示已知条件与辅助线之间的关联，展示突破口的构建逻辑；面对函数题，AI可通过图像随参数变化的动画，直观反映公式演变；公式推导题则通过逐行板书呈现变形要点。不仅展示“做什么”，更说明“为何这样做”。

大模型底座支撑教学Agent落地

欧拉讲题的目标是成为专注数学教学闭环的学习智能体，而非简单的拍照搜题工具。

这类产品的背后依赖底层模型与硬件场景的长期积累。在硬件与交互方面，有道此前推出的AI答疑笔系列中，中学理科题目占比高达六成，促使其持续迭代“板书式答疑”、多轮对话与上下文记忆机制。

在底层算法层面，有道在2023年推出教育大模型“子曰”，随后相继开源推理模型“子曰-o1”，并在近期升级了“子曰4”多模态大模型，以强化对复杂图表与视觉数理问题的推理能力。随着底层模型推理能力提升，教育软件开始从单纯的题库检索，真正走向具备引导能力的AI教学智能体。