01
产业洞察与人培优化智能体
产业变化 → 人培优化
模型部署
+7.2pp
LangChain
+6.8pp
大语言模型
+5.6pp
核心输出
发现 3 项高增长岗位技能
面向职业教育高水平专业群建设
职引星
产业需求驱动的职业教育人才培养智能平台
专业群：人工智能技术应用专业群核心岗位：人工智能应用开发工程师
服务人工智能技术应用专业群建设 · 专业负责人、教师与学生协同参与
人工智能技术应用专业群
正在感知：Python
Python
大模型应用
Agent
RAG
数据分析
模型部署
API 开发
向量检索
智能体编排
四智能体核心能力
四智能体协同驱动专业建设
进入产业洞察
02
岗位能力图谱构建与语义推理智能体
岗位要求 → 能力图谱
人工智能应用开发工程师AI应用开发RAG应用Agent应用
核心输出
岗位—能力—课程—实训关系已建立
03
岗位任务解析与实训转化智能体
企业任务 → 课堂实训
企业任务
能力映射
学习实训
任务拆解 · 教学转化 · 评价标准
核心输出
已关联课程与实训资源
04
知识追踪与个性化成长智能体
能力缺口 → 个性成长
岗位目标 T
78%
学生能力 A
52%
缺口 G
26%
T − A → G · 诊断 → 规划 → 实训 → 更新
核心输出
岗—课—赛 · 千生千面
1产业需求2岗位能力3实训任务4学生成长5培养反馈↺ 反馈人培方案
职业教育业务对象
面向真实职业教育场景
从专业建设、教学实训到学生成长，解决职业院校真实问题。
场景 01
专业负责人
产业变化快，人才培养方案调整依据不足。
产业需要什么？专业该怎么调整？
产业洞察与人培优化智能体
岗位趋势分析 / 技能变化 / 人培优化建议
场景 02
专业教师
企业真实任务难以直接转化为课堂教学和实训内容。
企业任务如何进入课堂？
岗位图谱 + 实训转化智能体
岗位能力 / 学习任务 / 实训资源
场景 03
学生
知道课程成绩，却不知道自己距离目标岗位还有多远。
我还缺什么？下一步该学什么？
知识追踪与个性化成长智能体
能力缺口 / 个性路径 / 实训推荐
专业负责人教师学生
产业信息传导链
从产业需求到学生成长
让产业变化真正进入专业、课程、实训与学生成长过程。
可信依据
多源职教数据底座
智能体输出来自产业、岗位、标准、教学与实训材料，不以无依据数字替代专业证据。
持续更新
产业招聘数据
多年岗位需求与技能变化
已接入
企业岗位资料
岗位说明书 / 招聘要求 / 企业任务
已接入
职业标准
职业技能标准 / 行业规范
已接入
专业教学资料
人才培养方案 / 课程标准 / 教材
持续建设
实训资源
实训指导书 / 微课 / 实训项目
来自真实职业教育场景的验证
产业 → 岗位 → 课程 → 实训 → 学生成长链路已完成实际用户验证。
职业院校专业教师试用在校学生实际体验三轮产品迭代验证