45 KiB
一键生成沉浸式多智能体互动课堂。
English | 简体中文
在线体验 · 快速开始 · Lemonade · FunASR · 功能特性 · 使用场景 · OpenClaw
🗞️ 动态
- 2026-10-18 — v1.2.1：联网调研。 新增 Kimi、DeepSeek、Firecrawl 联网搜索；新增
webFetch网页抓取槽位，agent 可以通过托管的阅读服务（DeepSeek、Kimi 或 Firecrawl）读取网页，不再只能用内置读取，均需手动开启。课堂聊天支持建议回复；内置模型目录移除了已下线的模型。课堂聊天现在固定走 Pi，Classroom 模型需要支持工具调用，升级前请先阅读该版本的 Breaking Changes。 - 2026-10-16 — v1.2.0：服务端优先正式发布。 生成在服务端运行，关页面、重启都不中断；模型在
openmaic.yml里统一配置（默认值、锁定、可禁止用户自带密钥）；资料添加即解析；网页端和 API 共用同一条流水线。新增课堂导出：导出保留全部场景的 PPTX，或一个能离线播放整堂课的 HTML 文件。需要 PostgreSQL 和常驻的 Node 服务，Vercel 部署请继续使用 1.1.x。升级前请先阅读从 1.1.x 升级。 - 2026-09-28 — v1.1.2：安全更新——provider 请求只连接已校验地址并拒绝重定向（GHSA-g87c-cm4q-cw5x）。
- 2026-09-27 — v1.1.1：安全更新——加固 MinerU Cloud 文档解析（GHSA-cpjc-vgjh-c5jp）。
- 2026-09-24 — v1.1.0：课堂对话改为 Agent 循环（可针对幻灯片元素、交互组件、白板内容提问）；设置按课程流程重构；Token Plan 一键接入。
- 2026-09-15 — v1.0.3：安全更新——访问码令牌过期、渲染服务网络策略、音频连接固定、修复 Next.js RCE。
- 2026-09-14 — v1.0.2：安全更新——修复 SSRF、DNS 重绑定与课堂覆盖问题。
- 2026-09-06 — v1.0.1：安全与稳定性更新，收紧两项默认配置。
- 2026-08-27 — v1.0.0：Agent 工作台、持久会话、可复用技能、会话资料、厂商中立的服务端能力。
更早版本
- 2026-08-14 — v0.3.2：视频导出加固、服务端持久化与资产注册中心、
@openmaic/generation、四种新语言、FunASR。 - 2026-07-21 — v0.3.1：一键导出 MP4、直接编辑幻灯片元素、“Edit with AI”升级、文档解析扩展。
- 2026-06-28 — v0.3.0：PBL v2、“Edit with AI”编辑智能体、
@openmaic/*SDK 发布到 npm、协议改为 MIT。 - 2026-06-02 — v0.2.2：MAIC Editor 专业模式、可编辑大纲、课堂离线导出。
- 2026-04-26 — v0.2.1：VoxCPM2 TTS 与音色克隆、按模型思考配置、课程完成页。
- 2026-04-20 — v0.2.0：深度交互模式——3D、模拟实验、游戏、思维导图、在线编程。
- 2026-04-14 — v0.1.1：自动语言推断、ACCESS_CODE、课堂 ZIP 导入导出、Ollama。
- 2026-03-26 — v0.1.0：讨论语音、沉浸模式、键盘快捷键。
完整历史见更新日志。
📖 项目简介
OpenMAIC（Open Multi-Agent Interactive Classroom）是一个开源的 AI 互动课堂平台，能够将任何主题或文档转化为丰富的互动学习体验。基于多智能体协作引擎，它可以自动生成演示幻灯片、测验、交互式模拟实验和项目制学习活动——由 AI 教师和 AI 同学进行语音讲解、白板绘图，并与你展开实时讨论。内置 OpenMAIC Skill，可以在 OpenClaw 以及 Codex、DeepSeek、WorkBuddy 等 Agent 工作台中使用，直接在飞书、Slack、Telegram 等聊天应用或 IDE 里生成课堂。
https://github.com/user-attachments/assets/f4a2f1be-6615-4330-aea1-b86ccf42045e
核心亮点
- 一键生成课堂 — 描述一个主题或附上学习材料，AI 几分钟内构建完整课堂
- 多智能体课堂 — AI 老师和智能体同学实时授课、讨论、互动
- 丰富的场景类型 — 幻灯片、测验、HTML 交互式模拟、项目制学习（PBL）
- 白板 & 语音 — 智能体实时绘制图表、书写公式、语音讲解
- 灵活导出 — 保留全部场景的
.pptx、能离线播放整堂课的单个.html文件，或用于迁移到其他部署的课堂 ZIP - Agent 工作台集成 — OpenMAIC Skill 支持 OpenClaw、Codex、DeepSeek、WorkBuddy 等，在飞书、Slack、Telegram 等 20+ 聊天应用或 IDE 里直接生成课堂
🚀 快速开始
环境要求
- Node.js >= 22.19
- pnpm >= 10
- PostgreSQL 16——课程保存在服务端。本地开发可用
pnpm db:up在 Docker 中启动一个。
1. 克隆 & 安装
git clone https://github.com/THU-MAIC/OpenMAIC.git
cd OpenMAIC
pnpm install
2. 配置
cp .env.example .env.local # API Key 与服务端选项
cp openmaic.example.yml openmaic.yml # 服务端使用哪些模型
复制出的示例只需要在 .env.local 中设置 OPENAI_API_KEY（也可以把其中的服务商换成你有 key 的那家）；其余内容都已注释，需要时再打开。openmaic.yml 声明服务端可以调用的服务商（账号），并为每个槽位（一处用到 AI 的地方：大纲、幻灯片内容、语音合成、联网搜索……）指定模型。Key 留在 .env.local 里，通过 ${VAR} 引用：
providers:
openai:
preset: openai
apiKey: ${OPENAI_API_KEY} # 在 .env.local 里写 OPENAI_API_KEY=sk-...
anthropic:
preset: anthropic
apiKey: ${ANTHROPIC_API_KEY}
slots:
llm: openai:gpt-5.5 # 默认对话模型
course.outline: anthropic:claude-sonnet-4-6
video: null # 关闭某项能力
写进文件的槽位是服务端默认值；除非用 lock 锁定或设置 allowUserKeys: false，用户可以在 Web 端的模型设置里修改它们，或接入自己的服务。服务启动时会校验该文件，出错时会指出出错的字段（YAML 语法错误则指出行号）。
| 想了解 | 阅读 |
|---|---|
槽位、预设、回退模型、lock、allowUserKeys、OPENMAIC_SECRET_KEY |
配置说明 |
| 所有服务商预设与模型 ID | 支持的模型 |
升级：没有 openmaic.yml 时，服务商环境变量、server-providers.yml、DEFAULT_MODEL 和 MODEL_FALLBACK 仍然有效；MODEL_ROUTES 需改写为槽位 |
从旧配置迁移 |
用户可选哪些模型：由服务端持有 key、并选择上游模型的服务商只提供其 models 列表（*_MODELS）中的模型，以及槽位、默认和回退模型 |
模型授权 |
支持的服务商： OpenAI、Azure OpenAI、Anthropic、Amazon Bedrock、Google Gemini、DeepSeek、通义千问 Qwen、Kimi、MiniMax、Grok (xAI)、OpenRouter、TokenDance、豆包、腾讯混元 / TokenHub、小米 MiMo、智谱 GLM、Ollama、Lemonade 与 FunASR（本地），以及任何兼容 OpenAI API 的服务。
Tip
推荐配置： 打开全部模态时 OpenMAIC 效果最好——配图、语音讲解、视频片段、联网检索与网页抓取都会参与生成。Token Plan 可以用一个 Key 配置该套餐支持的能力（见下方示例），默认模型选
deepseek-v4.1-flash这类速度快、长上下文的模型即可。
更多示例：Token Plan、小米 MiMo 与智谱 GLM、Amazon Bedrock
MiniMax Token Plan 快速示例（一个 Key 同时覆盖对话、图像、视频、TTS 与联网搜索；tokendance 用法相同）：
providers:
minimax:
preset: minimax
apiKey: ${MINIMAX_API_KEY}
slots:
llm: minimax:MiniMax-M3
image: minimax # 只写服务商 ID：使用该套餐的默认模型
video: minimax
tts: minimax
webSearch: minimax
TokenDance 快速示例（默认模型选速度快、长上下文的模型）：
providers:
tokendance:
preset: tokendance
apiKey: ${TOKENDANCE_API_KEY}
slots:
llm: tokendance:deepseek-v4.1-flash
image: tokendance
video: tokendance
tts: tokendance
webSearch: tokendance
小米 MiMo Token Plan 与智谱 GLM 快速示例：
providers:
mimo:
preset: xiaomi
apiKey: ${MIMO_API_KEY}
baseUrl: https://token-plan-cn.xiaomimimo.com/v1
glm:
preset: glm
apiKey: ${GLM_API_KEY}
baseUrl: https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4 # 国际站用 https://api.z.ai/api/paas/v4
slots:
llm: mimo:mimo-v2.5-pro
course.content: glm:glm-5.1
新加坡或欧洲 Token Plan 集群可分别使用 https://token-plan-sgp.xiaomimimo.com/v1、https://token-plan-ams.xiaomimimo.com/v1。
Amazon Bedrock 快速示例：
providers:
bedrock:
preset: bedrock
models: [us.anthropic.claude-sonnet-5, us.anthropic.claude-opus-4-8]
slots:
llm: bedrock:us.anthropic.claude-sonnet-5
Bedrock 使用 AWS 环境凭证或 AWS SDK 凭证链，区域取自 BEDROCK_REGION（例如在 .env.local 中设置 BEDROCK_REGION=us-east-1）。临时凭证可设置 AWS_ACCESS_KEY_ID、AWS_SECRET_ACCESS_KEY 和 AWS_SESSION_TOKEN，也可以使用运行环境可用的 AWS profile / role。
3. 启动数据库
pnpm db:up
然后取消 .env.local 中本地 DATABASE_URL 那一行的注释：
DATABASE_URL=postgres://openmaic:openmaic-dev@127.0.0.1:5432/openmaic
pnpm db:up 会在 127.0.0.1:5432 上启动一个开发用 PostgreSQL（可用 OPENMAIC_DB_PORT 换端口）。它是单独的 Compose 项目 openmaic-dev-db（本机所有检出共用），有自己的容器和数据卷，不会影响 docker compose up 栈的数据库。pnpm db:down 停止它并保留数据。也可以使用任何其他 PostgreSQL。
4. 启动
pnpm dev
打开 http://localhost:3000 开始学习！未设置 DATABASE_URL 时服务会拒绝启动，并提示如何提供（见服务端持久化）。
5. 生产环境构建
pnpm build && DATABASE_URL=postgres://... pnpm start
请让服务作为常驻进程运行（进程管理器或容器）：课程生成在其中进行，浏览器离开页面后仍会继续。必需配置和从 1.1.x 升级的步骤见部署指南。
Docker 部署
cp .env.example .env.local
# 编辑 .env.local 填入你的 API Key，然后：
docker compose up --build
打开 http://localhost:3000。整套服务是两个容器：应用和 PostgreSQL。课程、生成的媒体和运行时会话保存在命名卷 openmaic-postgres 与 openmaic-data 中，docker compose down 和重新构建后依然保留；docker compose down -v 会删除它们。如需用 openmaic.yml 配置模型，请从 openmaic.example.yml 复制出该文件，并取消 docker-compose.yml 中对应挂载行的注释；否则启动后在模型设置里接入模型服务即可。
Compose 文件默认是个人安装：以单用户模式运行（所有浏览器看到同一个课程库），且只监听 127.0.0.1:3000。要让其他机器访问，请先加上保护：
-
在
.env.local中设置足够长的随机ACCESS_CODE（详情）。没有它时，任何能访问该端口的人都拥有整个课程库，可以编辑甚至删除。 -
首次启动前，把
PERSISTENCE_POSTGRES_PASSWORD设为只含字母和数字的随机值。 -
发布到网络地址：
OPENMAIC_PUBLISH_ADDRESS=0.0.0.0 docker compose up -d --build
OPENMAIC_PUBLISH_ADDRESS、OPENMAIC_PORT 和 PERSISTENCE_POSTGRES_PASSWORD 来自 shell 或 docker-compose.yml 旁边的 .env 文件，而不是 .env.local。覆盖 Compose 默认值、轮换数据库密码以及完整的升级说明见 Hosting and identity（英文）。
Important
升级已有的 Compose 部署？ 现在总会启动 PostgreSQL，应用只发布在
127.0.0.1上，所有访客都是同一个所有者。如果.env.local设置了PERSISTENCE_SHARED_OWNER_ID，请同时设置OWNER_SINGLE_USER=false，否则应用拒绝启动。升级前请先阅读 Upgrading a Compose deployment（英文）。
慢速网络 / 中国大陆构建加速
Docker 构建支持两个可选参数。两者默认均为空，因此上面的标准命令仍会使用 Alpine 和 npm 的上游软件源。
ALPINE_MIRROR接收不带https://的 Alpine 镜像站主机名。NPM_REGISTRY接收完整的 npm registry URL。
这些构建参数仅用于公共镜像地址。请勿在其中嵌入用户名、密码或访问令牌，因为 Docker 可能把构建参数记录到镜像元数据或构建证明中。
使用 Docker Compose：
ALPINE_MIRROR=mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn \
NPM_REGISTRY=https://registry.npmmirror.com \
docker compose up --build
直接构建镜像：
docker build \
--build-arg ALPINE_MIRROR=mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn \
--build-arg NPM_REGISTRY=https://registry.npmmirror.com \
-t openmaic:local .
这些参数不会加速 Docker Hub 拉取，包括 Dockerfile frontend 和
node:22-alpine 基础镜像。若这些步骤较慢，需要单独配置 Docker daemon 的
registry mirror。同一个 BuildKit builder 会在常规缓存清理前跨构建复用 pnpm
store；缓存只用于提升性能，不是正确完成构建的必要条件。
Vercel 部署（1.1.x 及以前）
Serverless 部署支持到 OpenMAIC 1.1.x。从 1.2.0 起，课程生成在服务端一个比请求存活更久的进程中运行，因此 OpenMAIC 需要常驻的 Node.js 进程和 PostgreSQL（Docker 部署或 pnpm start）；不再支持 Vercel 等 Serverless 平台，仓库中也不再提供 vercel.json。在 Vercel 上部署 1.1.x：
- 在 GitHub 上 fork 本仓库，取消勾选 Copy the
mainbranch only。 - 在 fork 中把默认分支设为
release/1.1.x（Settings → General → Default branch）。 - 在 Vercel 中 Add New → Project 导入这个 fork。Vercel 构建它的默认分支；按该分支的
.env.example至少配置一个 LLM 服务的 key。
这样的部署之后可以迁移到常驻主机而不丢失数据：把新主机的 DATABASE_URL 指向原来使用的数据库（如果用过），并沿用同一个访问地址（浏览器按站点保存数据）；访客浏览器中的课程会在每个浏览器首次打开升级后的应用时导入。各类部署的升级步骤见从 1.1.x 升级。
服务端持久化（PostgreSQL）
OpenMAIC 把课程保存在服务端。课程文档、文件夹、对话历史、学习者会话和生成的媒体保存在 PostgreSQL 中（媒体也可放在 S3），由应用自身在 /api/persistence 提供服务。浏览器只保留属于该设备的数据，如设置、播放进度和缓存；设置 → 清除本地缓存不会动服务端的任何数据。
- 必须提供
DATABASE_URL。 没有它服务会输出修复方法并以退出码1退出。Compose 会自动设置；本地开发可用pnpm db:up启动数据库。 - 旧版本保存在浏览器中的课程会在每个浏览器首次打开升级后的应用时自动导入一次，浏览器中的原始数据保持不变。
- 配置无效时服务不会启动，会输出一行
[boot]原因，而不是留下一个对每个请求都返回500的进程。
课程归谁所有。 每个请求都会解析为一个所有者，每个所有者有自己的课程库。请选择一种身份模式：
| 模式 | 设置 | 课程库 |
|---|---|---|
| 单用户（Compose 默认） | OWNER_SINGLE_USER=true |
所有能访问服务的人共用一个；请用 ACCESS_CODE 或回环地址保护 |
| 共享团队 | PERSISTENCE_SHARED_OWNER_ID=<id>，并同时设置 ACCESS_CODE |
访问码背后的团队共用一个 |
| 匿名（两者都不设置时的默认） | 无 | 每个浏览器 cookie 一个；换一个浏览器看到的是空课程库 |
| 自有账号 | 在 instrumentation.ts 中注册所有者认证方法 |
每个登录账号一个 |
请在首次启动 1.2.0 之前设置好身份模式：1.1.x 以文件形式保存的课堂会导入给届时配置的所有者。各类部署的升级步骤见从 1.1.x 升级。
为他人运行 OpenMAIC，或把它嵌入自己的产品？Hosting and identity（英文）介绍了：
- 谁能读写存储的数据，以及已移除的
PERSISTENCE_DEV_TOKEN； - 资产回收、配额与 S3 出站（
ASSET_*）； - 全部启动检查；
- 所有者身份：单用户模式、注册认证方法、签名 JWT 网关示例和认领匿名工作；
- 宿主扩展钩子：课程创建、课程库、上传和资产字节存储。
可选：ACCESS_CODE（共享部署）
为部署添加站点级密码保护，在 .env.local 中设置：
ACCESS_CODE=your-secret-code
请使用足够长的随机值（至少 16 个字符）：它是保护部署的唯一密钥。设置后，访客需要输入密码才能使用，所有 API 路由也会受到保护。未设置时（.env.example 的默认），middleware.ts 不校验任何凭证，所有路由（包括 API）均可访问：未配置的部署没有门禁，也没有第二道校验。验证结果以签名令牌保存在 HTTP-only cookie 中，有效期 7 天；只有在可信反向代理之后并设置 TRUST_PROXY_HEADERS=true 时才会限流。详见配置说明 → ACCESS_CODE。
可选：Lemonade（本地 AI 服务商）
OpenMAIC 支持将 Lemonade 作为本地 OpenAI 兼容服务商使用，可用于 LLM、图像生成、TTS 和 ASR，不需要 API Key。
本地启动 Lemonade 后，在 OpenMAIC 中配置：
providers:
lemonade:
preset: lemonade
baseUrl: http://localhost:13305/v1
lemonade-tts:
preset: lemonade-tts
baseUrl: http://localhost:13305/v1
lemonade-asr:
preset: lemonade-asr
baseUrl: http://localhost:13305/v1
lemonade-image:
preset: lemonade-image
baseUrl: http://localhost:13305/v1
slots:
llm: lemonade:Gemma-4-26B-A4B-it-GGUF
tts: lemonade-tts
asr: lemonade-asr
image: lemonade-image
旧版环境变量的等价写法是 LEMONADE_BASE_URL、TTS_LEMONADE_BASE_URL、ASR_LEMONADE_BASE_URL 和 IMAGE_LEMONADE_BASE_URL。
可选：FunASR（本地语音识别）
OpenMAIC 可以通过 FunASR 的 OpenAI 兼容服务完成本地转写。内置 provider 支持 SenseVoiceSmall、Paraformer 和 Fun-ASR-Nano，无需 API Key。
python -m pip install torch torchaudio
python -m pip install "funasr==1.4.0" fastapi uvicorn python-multipart
# NVIDIA GPU 上运行 Fun-ASR-Nano 时再安装 vLLM
python -m pip install vllm
funasr-server --device cuda --model fun-asr-nano
将 OpenMAIC 指向该服务：
providers:
funasr:
preset: funasr-asr
baseUrl: http://localhost:8000/v1
slots:
asr: funasr
（旧版环境变量写法：ASR_FUNASR_BASE_URL=http://localhost:8000/v1。）
纯 CPU 环境可运行 funasr-server --device cpu --model sensevoice。生产部署方式参见 FunASR 部署指南。
可选：MP4 视频导出（渲染服务）
“导出视频”菜单在浏览器内构建一个自包含的 Hyperframes 项目。要把它变成 MP4 需要 Chromium + FFmpeg（Node 22），因此运行在独立的 render-service 容器中，而不在应用内。
它是可选的，通过 video-export compose profile 启动：
docker compose --profile video-export up --build
升级时，请在升级应用的同时或之前升级渲染服务：渲染任务绑定到所有者，新旧版本混用时会拒绝请求。
可选：MinerU（增强文档解析）
MinerU 提供更强的表格、公式和 OCR 解析能力。你可以使用 MinerU 官方 API 或自行部署。
在 openmaic.yml 中声明它并分配给 document 槽位：官方 API 使用 mineru-cloud，自行部署的实例使用 mineru 并填写其 baseUrl。
providers:
mineru:
preset: mineru-cloud
apiKey: ${PDF_MINERU_CLOUD_API_KEY}
slots:
document: mineru
没有 openmaic.yml 时，在 .env.local 中设置旧版变量 PDF_MINERU_CLOUD_API_KEY 或 PDF_MINERU_BASE_URL 仍然有效。
可选：VoxCPM2（自托管 TTS，支持音色克隆）
VoxCPM2 是 OpenBMB 开源的 TTS 模型，支持声音克隆。OpenMAIC 自带适配器，把 VoxCPM 跑在自己机器上即可对接。
1. 部署 VoxCPM 后端。 三种部署形态，背后是同一套 OpenMAIC 适配器，在 openmaic.yml 中用 options.backend 选择（见第 2 步）。
| 后端 | 接口 | 适用场景 |
|---|---|---|
| vLLM-Omni | /v1/audio/speech |
OpenAI 兼容的语音接口，适合 GPU 服务器 |
| Python API | /tts/upload |
官方 VoxCPM Python 运行时（FastAPI） |
| Nano-vLLM | /generate |
轻量级 Nano-vLLM FastAPI 部署 |
每种后端的具体启动步骤见 VoxCPM 仓库。
2. 在 OpenMAIC 中配置。 VoxCPM2 运行在你自己的网络中，因此由部署在 openmaic.yml 中配置（不需要 API Key）；工作区不能在 设置 → 模型服务 中添加它：
providers:
voxcpm:
preset: voxcpm-tts
baseUrl: http://localhost:8000/v1
options:
backend: vllm-omni # vllm-omni（默认）| python-api | nano-vllm
slots:
tts: voxcpm
音色注册只在 vllm-omni 后端可用；python-api 和 nano-vllm 会随每次请求发送音色提示。
没有 openmaic.yml 时，旧版的 TTS_VOXCPM_BASE_URL=http://localhost:8000/v1 可以设置端点，但无法选择后端。
3. 管理音色。 把 VoxCPM2 分配给 tts 槽位后，打开 设置 → 模型服务 → 语音合成 → VoxCPM2（只有 tts 解析到 voxcpm-tts 服务商时才会出现音色管理）。三种音色模式：
- Auto Voice（默认）：合成时根据每个智能体的人设动态生成 voice prompt，零配置。
- Prompt 音色：用自然语言描述音色，例如 "温暖的女性教师嗓音，平静而鼓励，中等音调"。
- Clone 音色：上传一段参考音频或在浏览器里录一段。音频保存在当前浏览器（IndexedDB）中，每次合成时发给后端。
✨ 功能特性
深度交互模式（新功能）
被动听讲？❌ 动手探索！✅
爱因斯坦说过："玩耍是最高形式的研究。"
标准模式快速生成课堂内容，而深度交互模式更进一步——创建交互式、可探索、动手的学习体验。学生不只是观看知识，而是调整实验、观察模拟、主动探索原理。
五种交互界面
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🌐 3D 可视化 三维可视化呈现，让抽象结构更直观。 
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⚙️ 模拟实验 流程模拟和实验环境，观察动态变化和结果。 
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🎮 游戏 知识小游戏，通过交互挑战加深理解和记忆。 
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🧭 思维导图 结构化知识组织，帮助学习者建立整体概念框架。 
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💻 在线编程 浏览器内编码和即时运行，边写边学边迭代。 
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AI 教师引导
AI 教师可以主动操作界面引导学生——高亮关键区域、设置条件、提供提示、在恰当时机引导注意力。
多设备适配
所有生成的交互界面完全响应式——桌面、平板、手机均可使用。
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桌面 
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手机 
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iPad 
|
需要更完整、更专业的 UI 生成体验？
如果你希望获得功能维度更丰富、交互能力更强，并面向高质量教育界面生产进行深度优化的完整版本，欢迎访问 MAIC-UI。
课堂生成
描述你想学习的内容，或附上参考材料。OpenMAIC 的两阶段流水线自动完成剩余工作：
| 阶段 | 说明 |
|---|---|
| 大纲生成 | AI 分析你的输入，生成结构化的课堂大纲 |
| 场景生成 | 每个大纲条目生成为丰富的场景——幻灯片、测验、交互模块或 PBL 活动 |
课堂组件
|
🎓 幻灯片（Slides） AI 老师配合聚光灯和激光笔动作进行语音讲解——如同真实课堂。 
|
🧪 测验（Quiz） 交互式测验（单选 / 多选 / 简答），支持 AI 实时判分和反馈。 
|
|
🔬 交互式模拟（Interactive） 基于 HTML 的交互实验，用于可视化、动手学习——物理模拟器、流程图等。 
|
🏗️ 项目制学习（PBL） 选择一个角色，与 AI 智能体协作完成结构化项目，包含里程碑和交付物。 
|
多智能体互动
|
|
Agent 工作台集成
|
OpenMAIC 的技能包（ 其中 OpenClaw 是一个连接你日常使用的消息平台（飞书、Slack、Discord、Telegram、WhatsApp 等）的个人 AI 助手。通过这个集成，你可以直接在聊天应用中生成和查看互动课堂，无需碰命令行。 |
|
只需告诉你的 Agent 助手你想学什么——剩下的它来搞定：
- 托管模式 — 在 open.maic.chat 获取访问码，保存到配置文件，即可直接生成课堂——无需本地部署
- 本地部署模式 — clone、安装依赖、配置 API Key、启动服务——Skill 逐步引导你完成
- 跟踪进度 — 自动轮询异步生成任务，完成后把链接发给你
- 二次开发 — 引导你在 OpenMAIC 基础上做二开：基于
@openmaic/*SDK 构建自己的应用（详见 skill 内的 extend 系列文档）
每一步都会先征求你的确认，不会黑盒执行。
|
已上架 ClawHub — 一行命令安装： 或在 Codex、DeepSeek、WorkBuddy 等其他 Agent 工作台中，把仓库中的 |
配置与详情
| 阶段 | skill 会做什么 |
|---|---|
| Clone | 检测现有仓库，或在执行 clone / 安装依赖前征求确认 |
| 启动 | 在 pnpm dev、pnpm build && pnpm start、Docker 之间选择 |
| Provider Key | 推荐配置路径，引导你自己编辑 .env.local |
| 生成 | 提交异步生成任务，轮询进度直到完成 |
可选配置 ~/.openclaw/openclaw.json：
{
"skills": {
"entries": {
"openmaic": {
"config": {
// 托管模式：粘贴从 open.maic.chat 获取的访问码
"accessCode": "sk-xxx",
// 本地部署模式：本地仓库路径和地址
"repoDir": "/path/to/OpenMAIC",
"url": "http://localhost:3000"
}
}
}
}
}
导出
| 格式 | 说明 |
|---|---|
| PowerPoint (.pptx) | 可编辑的幻灯片，包含图片、图表和 LaTeX 公式；互动、测验和 PBL 场景可以保留为原位置的占位页，带在线打开按钮和二维码 |
| 教学资源包 | 上述 PPTX，加上每个互动场景的独立网页 |
| 离线 HTML | 一个无需联网即可播放整堂课的文件：带字幕的旁白、聚光灯与激光笔、幻灯片视频、测验和互动场景；可选含旁白或不含旁白 |
| 课堂 ZIP | 完整课堂导出（课程结构 + 媒体文件），可备份或分享 |
各选项的区别、超过 400 MB 的课堂会导出为 ZIP、以及如何在手机上打开导出的文件，见导出课堂。
导入课堂 ZIP 会先将包内音频、图片、视频及封面保存到服务器资源池，再保存课程，因此其他浏览器无需导入端的本地缓存即可读取这些资源。ZIP 也可用于在部署之间迁移课程：从一处导出，在另一处导入。
离线 / 内网课堂： 导出课堂（.maic.zip）或资源包时，OpenMAIC 会把互动场景引用的外部资源（KaTeX、Three.js 含 three/addons、Tailwind CDN、Google Fonts、图片）以 data: URI 形式内联进导出的 HTML。导出的课程在导入到内网/离线实例后即可完全离线播放，播放时不再访问任何公网 CDN。导出时无法抓取的资源（如开启了 CORS 限制的图床）会被记录并保留为原始 URL。本功能上线之前导出的课堂仍引用 CDN，需要重新导出才能离线播放。
更多功能
- 语音合成（TTS） — 多种语音服务商，支持自定义音色
- 语音识别 — 通过麦克风与 AI 老师对话
- 网络搜索 — 智能体在课堂中搜索网络获取最新信息
- 国际化 — 界面支持 11 种语言、12 个区域设置：简体中文、繁体中文、英文、日文、韩文、俄文、阿拉伯文、葡萄牙文（巴西）、西班牙文（墨西哥）、法文、越南文、德文
- 暗色模式 — 深夜学习更护眼
💡 使用场景
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🤝 参与贡献
我们欢迎社区的贡献！无论是 Bug 报告、功能建议还是 Pull Request，都非常感谢。
项目结构
OpenMAIC/
├── app/ # Next.js App Router
│ ├── api/ # 服务端 API 路由（26 个端点组）
│ │ ├── generate/ # 图片、视频、TTS 与音色注册
│ │ ├── generate-classroom/ # 异步课堂生成提交与轮询
│ │ ├── chat/ # 多智能体讨论（SSE 流式传输）
│ │ ├── pbl/ # 项目制学习端点
│ │ ├── persistence/ # 内嵌持久化服务（Runtime/Document Store HTTP 契约）
│ │ ├── export-video/ # MP4 视频导出（对接 render-service）
│ │ └── ... # generation-runs, materials, quiz-grade, parse-pdf, transcription 等
│ ├── classroom/[id]/ # 课堂回放页面
│ └── page.tsx # 首页（生成输入）
│
├── lib/ # 核心业务逻辑
│ ├── generation/ # 两阶段课堂生成流水线
│ ├── orchestration/ # 智能体注册表、共享摘要器与类型
│ ├── playback/ # 回放状态机（idle → playing → live）
│ ├── action/ # 动作执行引擎（语音、白板、特效）
│ ├── ai/ # LLM 服务商抽象层
│ ├── api/ # Stage API 门面（幻灯片/画布/场景操作）
│ ├── store/ # Zustand 状态管理
│ ├── types/ # 集中式 TypeScript 类型定义
│ ├── audio/ # TTS & ASR 服务商
│ ├── media/ # 图片 & 视频生成服务商
│ ├── export/ # PPTX & HTML 导出
│ ├── hooks/ # React 自定义 Hooks（55+）
│ ├── i18n/ # 国际化（zh-CN, zh-TW, en-US, ja-JP, ko-KR, ru-RU, ar-SA, pt-BR, es-MX, fr-FR, vi-VN, de-DE）
│ └── ... # prosemirror, storage, pdf, web-search, utils
│
├── components/ # React UI 组件
│ ├── slide-renderer/ # 基于 Canvas 的幻灯片编辑器和渲染器
│ │ ├── Editor/Canvas/ # 交互式编辑画布
│ │ └── components/element/ # 元素渲染器（文本、图片、形状、表格、图表…）
│ ├── scene-renderers/ # 测验、交互、PBL 场景渲染器
│ ├── generation/ # 课堂生成工具栏和进度
│ ├── chat/ # 聊天区域和会话管理
│ ├── settings/ # 设置面板（服务商、TTS、ASR、媒体…）
│ ├── whiteboard/ # 基于 SVG 的白板绘图
│ ├── agent/ # 智能体头像、配置、信息栏
│ ├── ui/ # 基础 UI 组件（shadcn/ui + Radix）
│ └── ... # audio, roundtable, stage, ai-elements
│
├── packages/ # 工作区子包
│ ├── @openmaic/ # OpenMAIC SDK 系列（已发布至 npm）
│ │ ├── dsl/ # 课程 DSL 定义与资产清单
│ │ ├── generation/ # 两阶段课堂生成流水线
│ │ ├── renderer/ # 课程渲染
│ │ ├── importer/ # 课堂导入
│ │ ├── editor/ # 幻灯片编辑
│ │ └── storage/ # Runtime/Document/资产存储层（Postgres、S3 等）
│ ├── pptxgenjs/ # 定制化 PowerPoint 生成
│ └── mathml2omml/ # MathML → Office Math 转换
│
├── render-service/ # MP4 视频导出渲染服务（Chromium + FFmpeg，独立容器）
│
├── skills/ # OpenClaw / ClawHub skills
│ └── openmaic/ # OpenMAIC 引导式 SOP skill
│ ├── SKILL.md # 轻量路由层 + 确认规则
│ └── references/ # 按需加载的 SOP 分段（生成、部署、二开等）
│
├── configs/ # 共享常量（形状、字体、快捷键、主题…）
└── public/ # 静态资源（logo、头像）
核心架构
- 生成流水线 (
@openmaic/generation) — 两阶段：大纲生成 → 场景内容生成 - 多智能体编排 (
lib/chat/pi/) — 服务端 Pi 导演循环，通过call_agent把每轮课堂对话交给各智能体 - 回放引擎 (
lib/playback/) — 驱动课堂回放和实时互动的状态机 - 动作引擎 (
lib/action/) — 执行 21 种动作类型（语音、白板绘图/文字/形状/图表、聚光灯、激光笔…） - 存储层 (
@openmaic/storage) — Runtime/Document/资产存储抽象，附 Postgres 参考实现，HTTP 契约可对接任意外部存储服务
贡献流程
- Fork 本仓库
- 创建你的功能分支 (
git checkout -b feature/amazing-feature) - 提交你的更改 (
git commit -m 'Add amazing feature') - 推送到分支 (
git push origin feature/amazing-feature) - 提交 Pull Request
💼 商业合作
本项目基于 MIT 协议开源，可免费商用。商业合作或共建请联系：thu_maic@mail.tsinghua.edu.cn
📝 引用
如果 OpenMAIC 对您的研究有帮助，请考虑引用：
@Article{JCST-2509-16000,
title = {From MOOC to MAIC: Reimagine Online Teaching and Learning through LLM-driven Agents},
journal = {Journal of Computer Science and Technology},
volume = {},
number = {},
pages = {},
year = {2026},
issn = {1000-9000(Print) /1860-4749(Online)},
doi = {10.1007/s11390-025-6000-0},
url = {https://jcst.ict.ac.cn/en/article/doi/10.1007/s11390-025-6000-0},
author = {Ji-Fan Yu and Daniel Zhang-Li and Zhe-Yuan Zhang and Yu-Cheng Wang and Hao-Xuan Li and Joy Jia Yin Lim and Zhan-Xin Hao and Shang-Qing Tu and Lu Zhang and Xu-Sheng Dai and Jian-Xiao Jiang and Shen Yang and Fei Qin and Ze-Kun Li and Xin Cong and Bin Xu and Lei Hou and Man-Li Li and Juan-Zi Li and Hui-Qin Liu and Yu Zhang and Zhi-Yuan Liu and Mao-Song Sun}
}
⭐ Star History
📄 许可证
本项目基于 MIT License 开源。
第三方组件
仓库内置的以下工作区子包不受根目录 MIT 许可证覆盖，各自保留原有协议：
packages/mathml2omml—— LGPL-3.0-or-laterpackages/pptxgenjs—— MIT（第三方）
整体再分发本仓库时，上述子包内文件适用其各自的协议。