从一次性 AI 答疑到持续学习系统：Learning Accelerator 的设计与实践

从一次性 AI 答疑到持续学习系统：Learning Accelerator 的设计与实践

摘要

普通AI答疑缺少可恢复的学习状态、结构化练习记录、概念级进度和跨Agent统一协议。Learning Accelerator通过三层结构（Agent行为层、学习协议层、状态内核）将这些丢失的状态抽象为统一协议，用Python内核持久化，实现从一次性问答到持续学习工作流的转换。