场景一：小组研讨模式 准备阶段： 教师在课前设定好研讨主题和关键问题，并将这些信息预设到“内容处理智能体2”中。学生们被分成若干小组。 2.信息收集： 各小组围绕研讨主题展开讨论。每位学生通过自己的 ESP32 终端设备进行发言。学生的语音输入被设备上的“信息收集智能体 1”捕获。 3.身份绑定与传输： 每个 ESP32 终端设备带有唯一的ID（或学生登录时输入ID），确保每个发言都能被准确地归属到特定的学生或小组。信息收集智能体将捕捉到的语音实时转换为文字（TTS 功能，如千问），并将带有学生/小组ID标识的文字记录发送至中央系统或直接传送给“内容处理智能体 2”。 4.内容分析： “内容处理智能体 2”（如基于豆包工作流）接收来自多个终端的、带有ID标签的发言记录。它对所有小组成员的观点、论据进行实时整合、分类、提炼关键点、甚至可以进行初步的观点碰撞分析。 5.反馈与迭代： 内容处理智能体生成分析报告或摘要，展示各小组的核心观点、共识与分歧。教师可以利用这些实时反馈来引导全班进行更深层次的探讨，或者将结果反馈给小组，提示他们考虑遗漏的角度，从而开启下一轮更有针对性的研讨。
场景二：个人发言模式 启动发言： 当需要学生进行个人陈述、汇报或回答问题时，该学生激活其专属的 ESP32 终端设备（或通过ID登录）。 语音转录： 学生开始发言（全体学生一起），“信息收集智能体 1”（部署于ESP32或云端联动）负责监听并将其语音实时转换成文字（TTS 功能，如千问）。此过程确保了学生表达的完整性。 内容提交： 转录后的文字内容会附加上该学生的唯一ID，并被发送至“内容处理智能体 2”。 即时分析： “内容处理智能体 2”（如基于豆包工作流）接收到该学生的发言稿。它可以立即对内容进行分析，例如检查逻辑性、提取关键词、评估与主题的相关度，甚至可以根据预设的评价标准给出初步的结构化反馈。 结果呈现： 分析结果（如关键点摘要、可能的改进建议等）可以同步推送给教师和发言学生本人。教师可以基于AI的分析快速了解学生思路，进行更有针对性的点评；学生也能即时获得反馈，了解自己表达的效果，促进反思和改进。