智能做课，质效合一
AGL 让教学真正有效
把"做课—学习"升级为端到端闭环
讲师：AI 整合零散素材，打造效果可验证的课程
对话式需求分析，
从模糊需求到完整课程大纲，高效完成
多文档一次上传，AI 整合解析
支持单次上传多份文档，AI 整合所有素材，自动分析应用场景、目标学员、建议时长，并说明分析理由。
自然语言描述需求，AI 逐步提取关键信息
在对话中描述培训需求，AI 逐步追问、提炼结构；支持个性化指令，如"针对零基础新员工"或"这是 14 天的培训项目"。
对话区与课程需求面板双向同步
对话中提出的修改意见实时反映到课程面板中，方便讲师到课程需求表单中核对。
AI + 教学方法论驱动课程搭建
知识提取与结构化
AGL 深度解析上传文档，自动提取知识点，建立知识结构。分散在多份文档中的知识被整合为统一的课程。
补齐知识结构
文档不是为培训而编写的。比如，产品文档中不一定会有销售需要的 FAB 讲解，但销售需要学习。AGL 在做课过程中和讲师充分讨论，补齐资料与培训之间的真空地带。
复杂内容变简单
很多行业的课程内容专业、复杂、信息密度高，难懂难学。AGL 用通俗易懂、符合学员当前水平的方式讲授知识，并使用学习脚手架帮助学员逐步进步，让陡峭的学习曲线变得平缓。
课程内容忠于原文档，
行业模板确保专业稳定
课程内容可回溯至原文档，由讲师确认
通用大模型无法保证课程关键要点完全忠于原文档。AGL 保证生成的课程内容可以回溯到原文档，由讲师进行验证和最终确认，双重机制保证课程质量。
基于典型培训场景，内置行业最佳实践
新人入职、新产品发布、销售技能提升等典型场景，都有对应模板和最佳实践。UMU 有十余年服务各行业经验，充分理解各行业培训的需求和专业特点，帮助企业向业界最好对齐，稳定输出课程质量。
管理：知识点级掌握度追踪，学习效果清晰可见
从完课率到掌握度
过去看培训效果的指标局限在"学了多少门课"、"学习时长"、"完课率"。AGL 通过知识点级别的掌握度追踪，呈现学员在知识和技能维度上的学习路径图。
多维度学习数据洞察 AGL
管理后台提供全局视角的学习表现看板。讲师及管理者能够查看小节完成度、考试成绩与知识点掌握状态。企业能够精准识别特定知识领域的真实进度，团队的能力短板与强化方向得到清晰呈现。
学员：互动式建构学习旅程，让学习真正有效
互动式学习，完课率大大提升
传统在线学习偏单向灌输、完课率低。AGL 是新形态的在线学习，互动式课程让学员轻松开始、持续获得成就感，从而大大提升完课率。
支持即时打断追问
学员可随时中断讲解提问，AI 回答后自动回归主线。学员偏离主题时，系统自动引导回归。
章节结束自动小结，归纳核心要点
每完成一个章节，AI 自动总结核心要点后进入下一章，帮助学员结构化地确认所学内容。
个性化教学策略
基于学员学习自主性动态调整学习方式。对主动性强的学员，AI 会留出更多自主探索的空间，激发内在动力。对于需要更多引导的学员，AI 会主动提供不同认知支架，帮助学员建立学习信心和能力。
为什么要选择 AGL
课程有质量，学习有效果
AGL 的互动式课程让学员告别被动学习，主动参与学习过程，包括回答问题、做出判断、参与场景模拟，真正提升学习效果。
传统在线学习以被动观看为主，学员缺乏参与感，学完记不住、用不上，完课率长期偏低。
专业、敏捷的做课流程
AGL 基于学习科学设计，从文档直接生成互动式课程，讲师不需要制作课件、录制视频或处理排版。做课周期从数周压缩到数小时，专业有效和好用易用兼得。
传统做课工具专业有效和好用易用往往不可兼得：专业有效的工具上手复杂，好用易用的工具缺乏教学方法论支撑。
企业级产品，结果稳定可预期
不同讲师、不同时间创建的课程，产出质量一致；同一门课分发给成百上千学员，交付体验一致。全员使用的学习产品，同时满足业务、采购、法务、IT、审计各部门的要求。
大模型套壳产品在小范围演示时表现尚可，大量重复、长时间使用时输出随机、不可预期。
企业级安全合规
AGL 与大模型厂商通过企业级 API 合作，大模型厂商承诺不训练企业级 API 数据。UMU 已获得 ISO/IEC 42001、ISO/IEC 27001、ISO/IEC 27018 等覆盖全球数据隐私与前沿 AI 治理的合规认证，确保企业处在安全的环境中。
讲师采用外部通用大模型处理业务素材存在潜在风险。内部流程文档与核心产品资料容易暴露于第三方服务，成为模型训练的资料，导致企业机密泄露。
