这个AI开源项目，在老马的收藏夹里面吃灰挺久了，一直很想介绍给大家，因为挺有价值的，比较适合个人自学、教师备课、企业培训、编程实验教学等场景。

项目名称叫OpenMAIC，它是由清华大学MAIC团队开源的一个多智能体互动课堂平台，目前在GitHub上已经拿到了36.7KStar。它的核心思路很简单，就是把静态的学习资料变成可以实时交流的AI课堂：

01 · OVERVIEW

一句话生成多智能体互动课堂

你只需要输入一个学习主题，或者上传教材、论文、培训资料、音视频等内容，系统就会自动分析材料，规划课程结构，然后生成一整套完整的互动课堂。

生成后的课程不是那种干巴巴的幻灯片，而是包含知识讲解、测验题目、互动模拟和项目式学习任务的课程初稿。

生成之后，你可以直接进入课堂，看AI老师的讲解和进行问答，也可以向AI同学提问讨论。是的，它还能生成AI老师和AI同学，让课堂里的学习氛围感觉有来有往，而不是单向一味灌输知识。

OpenMAIC的功能总结来讲，主要有使用幻灯片来组织知识结构，测验检查学生对知识的理解程度，采用互动式的HTML让你边操作边观察结果。

还有白板配合语音讲解数学公式编程的过程，最后还能导出成ppt文件或者交互式 .html页面。同时配套有OpenMAIC Skill，可以导入任意的Agent软件进行配合使用。

02 · ACCESS

两种体验方式：官网与本地部署

如果你要体验OpenMAIC的各项功能，去生成一门学习课堂的话，有两种方式。一种是注册官方的网站，新用户注册送5000额度，每日还有加送500额度：

官网：open.maic.chat

为什么会涉及到额度，那是因为OpenMAIC也是需要接入大语言模型，以及像TTS/ASR语音模型的，用到模型就得消耗token，所以用额度来进行计算。

当然，你不想用官方的，那可以自己在本地部署一套OpenMAIC，接入自己购买的大语言模型API服务和TTS/ASR语音模型API服务，这样跑的就是自己的账单消耗。

至于OpenMAIC的产品使用上，官方网站跟自己部署在本地的网站都是一样的。在首页的对话框中输入你要生成的课程课堂提示词，上传相应的资料啥的，一键交给AI去生成即可。

03 · DEPLOY

WorkBuddy协助本地部署实操

下面老马就使用WorkBuddy来演示一下，如何本地部署OpenMAIC，Windows系统跟Mac系统部署都是一样的，以及如何使用OpenMAIC来生成一门WorkBuddy从入门到精通的课堂。

之所以采用WorkBuddy来协助部署，主要是方便不懂技术的小伙伴，也能轻松部署成功。换以前，部署这种开源项目，得拉代码到本地，还得安装环境依赖，在命令窗口输入各种命令执行。

说实话，以上这些操作就能让小白蒙圈，还别碰上各种报错。现在有了WorkBuddy这种Agent的协助，部署起来跟吃饭喝水一样简单，老马也因此学会了偷懒。能交给Agent自动去搞定的事情，就不想自己手动搞了。

首先我们打开WorkBuddy，新建一个任务，工作空间可以随便选没关系，权限使用允许完全访问，模型建议选择GLM-5.3-Flash，老马一直推荐这个，消费积分少，活还干得不错。

然后，把下面的提示词发送给WorkBuddy，先让它通过github仓库的链接了解一下OpenMAIC这个开源项目，把提示词里面的系统改成你的：

帮我仔细看一下这个开源项目：
github.com/THU-MAIC/OpenMAIC，了解一下mac/win系统如何本地部署

如果以上提示词发送给WorkBuddy之后，提示你无法访问github，或者查看项目失败之类的。大概率就是你的网络无法访问github的问题，可以回看老文章：装上这个Skill，让你的WorkBuddy正常访问github

了解完项目之后，下一步就直接让WorkBuddy帮我们进行部署。在部署的过程中，需要在环境变量.env.local中配置大语言模型的API地址和API Key的信息。

由于老马是常用Deepseek的大模型API，并且在Deepseek的开放平台上也注册了账号，充值了余额，因此只需要去创建一个API Key，给到WorkBuddy配置上就行了：

配置完大模型API信息，很快OpenMAIC就在老马的本地电脑上部署成功了。对了，忘了说一个细节，OpenMAIC的源代码，WorkBuddy是帮忙下载到电脑桌面上，独立的一个文件夹：

部署后的OpenMAIC，会自动在WorkBuddy当前会话窗口的右侧，使用内置浏览器打开进行预览，其实就是打开了本地的网址链接localhost:3000，你使用电脑浏览器打开也一样的：

接下来老马继续让WorkBuddy导入安装OpenMAIC Skill这个技能，因为等下可以通过使用这个技能，让WorkBuddy直接去操作OpenMAIC生成课程，这样就不需要去操作网页了，懒就要懒到到底：

安装完Skill，就可以让WorkBuddy去调用Skill，生成一门WorkBuddy从入门到精通的课程了：

04 · TROUBLESHOOT

踩坑实录：白屏与语音

但是不出意外的，意外就来了。生成后的课程网页打开一直显示Loading classroom，也就是说正在加载课堂，却一直显示白屏没能加载进入：

不要慌，遇到问题先截图，然后丢给WorkBuddy去检查是一下是什么原因，顺便也让WorkBuddy修复一下：

稍等片刻，WorkBuddy就找到了原因，原来是WorkBuddy内嵌预览面板的webview限制问题，并进行了修复。修复完成后课程，就可以正常学习了：

当然，课程是可以正常播放学习了，但是没有老师讲课的声音是什么鬼？还记得前面老马提到的TTS/ASR语音模型API服务么，因为老马刚才部署的时候，并没有接入TTS语音模型，那就没法把文字合成语音了。

只接入LLM大语言模型，可以生成课程。如果要生成课程配套的语音，就得接入TTS文字生成语音模型。ASR语音模型是反过来的，它是识别你上传的音频，把音频转换成文字。

ASR语音模型的话，WorkBuddy有推荐安装部署一个FunASR。但是TTS语音模型，为了效果好点，我们可以去火山引擎这些平台注册个账号，开通一下服务，就可以通过API去调用豆包TTS2.0的语音合成服务了：

豆包TTS2.0的语音合成服务，都有赠送一些免费体验的额度，超过了那就肯定需要充值了，毕竟这块的服务跟大语言模型是一个道理的。

其实你想折腾的话，或者电脑硬件配置还不错的情况下，也可以让WorkBuddy，给你部署一个本地的TTS模型，比如IndexTTS。类似的开源语音生成模型很多，你就选一个本地能跑起来的。

部署本地的TTS模型去调用，就可以省掉一些费用了，大语言模型同样道理，前提是你的电脑硬件配置足够强大。

05 · EXPORT

导出 MP4 的两个前置依赖

最后，OpenMAIC是支持把课程导出成MP4的，但是需要安装docker容器服务。还有如果你在生成课程时上传的参考资料里面有音视频，则需要另外安装ffmpeg服务。

∞ · POSTSCRIPT

写在最后

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