课程开发的主要挑战
PPT 排版、录制与剪辑这类重复性工作占据讲师的多数时间，课程制作周期随之拉长。当新产品上线需要在数周内配齐课程，讲师只能压缩教学设计环节来赶进度。
单向录播与静态文档只要求学员看完，跳读与刷课时即可通关。完课率与测试成绩表现良好，但面对客户抛出的实战问题，员工依然无法作答，培训投入难以映射为一线的业绩产出。
现有系统只记录最终得分，不追踪阅读时长、跳过行为与答题正误。业绩不佳时，管理者无从判断问题出在知识掌握还是实际应用，补训只能面向全员展开，团队能力缺口长期存在。
三分钟，试试你能否说服客户
选择一个业务场景，AI 会扮演客户和你展开一轮对话，结束后即可查看评估反馈。
三分钟，试试你能否说服客户
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加速课程产出，提升知识内化，量化掌握程度
讲师上传既有素材即可获得可上线的互动课程，把节省下来的时间投入教学设计与业务打磨，课程发布节奏与业务节奏保持同步。
学员每次只处理一小块内容，认知负担下降，核心知识点在课程结束时真正被记住，学习行为转化为可用于客户场景的能力。
培训团队按知识点反查每位学员的实际掌握情况，定向安排补训，让培训投入与业务结果之间建立明确的对应关系。
敏捷做课，兼顾质量与效果
AI 解析素材直接生成课程
AGL 是大模型时代原生的做课工具。AI 解析上传的素材并提取知识点，直接生成学员可进入学习的在线课程。过去专业的做课工具要求讲师先投入大量时间学习工具本身，易用的工具则止步于操作体验，AGL 让两者同时成立。
微学习教学设计，让内容更易吸收
按课程时长自动拆分知识点
AGL 采用微学习的教学法，把学习内容拆分成小块，并根据课程时长自动限制知识点数量，形成清晰的知识地图。长视频课程需要额外的拍摄与剪辑投入，而学员单次能处理的信息量有限，微学习的结构让每段内容都落在可承载的认知范围内。
掌握度追踪，定位能力长短板
知识点级的掌握度量化
AGL 把学习掌握度量化到知识点级别，呈现个人在知识与技能维度上的学习路径图，并输出团队级的学习效果报告。传统测评只反馈一次考试的总分，而知识点级的数据让培训团队直接定位共性薄弱环节并安排定向补训。
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