OpenMAIC（Open Multi-Agent Interactive Classroom）は、清華大学（THU-MAIC）の研究チームによって立ち上げられたオープンソースのマルチ・インテリジェント・ボディ・インタラクティブ・クラスルーム・プラットフォームである。最先端のLarge Language Model（LLM）とMulti-Agent Orchestration Architectureに基づいて開発され、ユーザーが入力した知識トピックやアップロードされたドキュメントを、ワンクリックで自動的に構造化・視覚化されたインタラクティブなデジタル教室に変換することができる。OpenMAICによって生成された教室では、AIに扮した教師やクラスメートが授業プロセスを代行し、音声で教材を読み上げるだけでなく、共有ホワイトボードにリアルタイムで手書きで図を描いたり数式を書き込んだり、人間の学習者とリアルタイムで質疑応答や座談会を行うことができる。
従来のオンライン教育における受動的リスニングの限界を打ち破るため、OpenMAICは「ディープ・インタラクティブ・モード」を導入した。このモードでは、ブラウザで直接3D可視化モデルのレンダリング、物理プロセスのシミュレーションのための動的に調整されたパラメータの提供、オンラインプログラミング検証のための組み込みコードエディタ、知識フレームワークに関連するマインドマップの自動生成をサポートしています。さらに、このプラットフォームはOpenClawインテリジェントプラグインとのシームレスなインターフェイスをサポートしており、ユーザーはFlybook、Slack、Telegramなどの日常的なチャットソフトウェアで直接AIアシスタントに命令して教育リンクを生成することができます。このプラットフォームは、究極のデータ柔軟性を提供します。 国際的な主流AIモデルをドッキングさせるか、完全にオフラインのローカルモデルを展開させるかにかかわらず、OpenMAICは、断片的な自己学習、専門的な論文研究、企業研修など、多様なシナリオの教育ニーズを効率的に満たすことができます。
機能一覧
- 構造化されたコースをワンクリックで生成学習トピックを入力するか、参考資料（PDF対応）をアップロードすると、バックエンドのアルゴリズムが自動的に2段階のプロセスを実行し、完全なコース概要、グラフィックスライド、コース終了後のクイズコンテンツを数分で生成します。
- マルチ・インテリジェンス・ボディクラスルーム・インタラクション・システムさまざまな設定のAI教師とAI生徒を内蔵。自動説明、複数キャラクターによる座談会の開始、リアルタイムの授業質問への回答、自由探索など、実際の対話シナリオをサポートします。
- ディープインタラクティブシーンレンダリングモード：
- 3Dビジュアライゼーション抽象的な構造物の3Dビューモデルの自動レンダリング。
- ダイナミック・シミュレーション物理的またはプロセス的なメカニズムを持つ実験環境を自動生成し、パラメータを調整してリアルタイムの変化を観察します。
- インタラクティブ学習ゲームインタラクティブなチャレンジで知識を定着させ、記憶ポイントを深めるためのミニレベル内蔵。
- オンライン・プログラミング・ラボウェブサイドで直接コードを書き、修正し、即座に実行するためのコンパイル環境を提供する。
- 自動マインドマップ知識ロジックに基づき、システムの知識構造のスケーラブルなマップを瞬時に生成します。
- 音声合成機能付きインテリジェント・ダイナミック・ホワイトボードAIは、内蔵のTTS技術を使って人間の声で知識を説明することができ、ホワイトボード上の指標を使って重要なポイントを強調したり、手書きのフローチャートを段階的に表示したり、複雑な数式を計算したりすることができる。
- マルチフォーマット・アセット・エクスポート生成されたフルコースを、レイアウトとフォーマットを保持した編集可能なPowerPoint (.pptx)ファイル、インタラクションを含む1ページのオフラインHTML、またはクラスデータのZIPパッケージへ、ワンクリックでエクスポートすることができます。
- 互換性の高いオープンLLMアクセスOpenAI、Google Gemini、Anthropic、DeepSeek、Smart Spectrum GLM、MiniMaxなど、国内外の主流APIをサポートし、Ollamaを通じてローカルのプライベートモデルとの接続をサポートする。
- チャットソフトのショートカット統合（OpenClaw）インスタントメッセンジャーへのシームレスなアクセスにより、Flybook、Slack、Discordのチャットコマンドを送信することで、ボットが自動的にキューに入り、バックグラウンドで教室のリンクを生成することができます。
ヘルプの使用
OpenMAICは高度な柔軟性を提供し、あなたが素早く生成能力を体験することを期待するユーザーであろうと、プライベートなデータ分離展開を実施する必要のある開発者であろうと、対応する使用経路を見つけることができます。以下はOpenMAICのインストール、設定、コア機能についての包括的なガイドです。
🌟 I. クイックインストールとローカリゼーション導入ガイド
最も完全なディープ・インタラクション能力を遅滞なく得るためには、ある程度の開発基盤を持つユーザーがローカル環境を使用してデプロイすることを強く推奨する。
1.ベース環境の準備
プロジェクトのクローンを作成する前に、以下の基本ソフトウェアがオペレーティングシステム環境に正しくインストールされ、設定されていることを確認してください：
- Node.jsバージョニングの要件
>= 20.9.0バックエンドとフロントエンドの両方のコンポーネントの運用サポートを提供。 - pnpm強力なフロントエンドパッケージ管理ツール、バージョン要件
>= 10。
2.ソースコードの入手と依存関係のインストール
ターミナル（Terminal / PowerShell / iTerm2）を開き、以下のコマンドを順番に実行すると、公式プロジェクトのソースコードがローカルにクローンされ、必要な依存環境パッケージがすべて自動インストールされます：
git clone https://github.com/THU-MAIC/OpenMAIC.git
cd OpenMAIC
pnpm install
3.環境変数と大規模言語モデル（LLM）の設定
マルチ・インテリジェンス・インタラクションの中核は、大規模言語モデルの強力な論理能力に依存しており、OpenMAICは豊富なモデル・インターフェースをサポートしている。
まず、生成された環境変数ファイルをルート・ディレクトリにコピーする：
cp .env.example .env.local
テキストエディタで開く .env.local ファイルに、使用しているBig Model APIキーを記入します。
一般的な大型モデルの構成例：
- OpenAI：
OPENAI_API_KEY=sk-... - スマート・スペクトラムGLM：
GLM_API_KEY=您的密钥の下に設定されている。GLM_BASE_URL=https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4 - ローカル・ディスコネクション・モデルデータ・プライバシーの必要性が極めて高い場合は、環境ファイルにローカルで実行されている Ollama サービスポートのアドレス。
💡 ベスト・エクスペリエンスコンテンツ生成の質と推論スピードの最適なバランスを得るためには Google Gemini 3 Flash.このモデルをグローバルなデフォルトとして設定する必要がある場合は、設定ファイルを DEFAULT_MODEL=google:gemini-3-flash-preview。
4.プラットフォーム・サービスの開始
ターミナルで開発環境起動コマンドを実行する：
pnpm dev
この時点で、システムはバックグラウンドでローカルサーバーを起動します。最新のブラウザ（ChromeまたはEdge推奨）を開き、次のアドレスにアクセスする。 http://localhost:3000OpenMAICを使いたいなら、OpenMAICのメイン・インターフェースを見ることができる。
📌 他の展開方法による補完：
- Dockerのワンクリックデプロイメント修正済み
.env.localキーの後、端末はdocker compose up --build環境的に隔離された安定したコンテナ運転が実現できる。 - アクセス暗号化保護の設定パブリック・アクセス環境に配備されている場合は
.env.local会員になるACCESS_CODE=您的专属安全密码.こうすることで、外部からの訪問者はすべて認証を求められるようにブロックされ、インターフェース・クレジットの盗難を防ぐことができる。
🎓 II.ゼロベースからインタラクティブな教室を素早く作り、体験する。
一度設定され、ウェブインターフェイスに正常に入力されると、最小化されたCourse Workbenchが表示されます。以下の3つの標準プロセスに従ってください：
ステップ 1: コアトピックの入力またはナレッジドキュメントのアップロード
ホームページの大きなテキスト入力エリアに、学びたいことを明確に入力します。例えば、「マクロ経済学における需要と供給の原理について教えてください」とか、「Pythonを使ったクローラースクリプトの開発方法」などです。
特別な教科書や専門的な論文をお持ちの場合、左下にある「添付ファイル」ボタンをクリックしてPDF文書をアップロードすると、システムは内蔵のアルゴリズムを使って文書からテキスト、表、複雑な数式を識別して抽出します。
ステップ2：作成されたコース概要を確認し、微調整する
生成」ボタンをクリックすると、AIが数秒でコピーを出力する。構造化コース概要（アウトライン）。
アウトラインはツリーノードとして表示され、カタログを編集するように直接操作できる：
- をクリックして、新しいKnowledge Extensionサブセクションを追加します。
- 議論する必要のないトピックを削除するには、ゴミ箱アイコンをクリックします。
- ノードをダブルクリックすると、特定のチャプターコンテンツの探索方向を変更することができます。
ステップ3：コンテンツのレンダリングと教室への入室
アウトラインを確認した後、システムは自動的にシーンレンダリング（シーン）ステージ..複数の知能が並行して働き、音声読み上げスクリプト、スライドレイアウトのイラスト、クイズ問題をそれぞれ生成する。
プログレス・バーが一杯になるのを待ち、インターフェースの「Start Class」をクリックします。この時点でデジタルバーチャルクラスルームに入ります。
- 没入型リスニングスクリーンのメインビジュアルは、レーザーポインターがアニメーションを強調するスライドショーで、AI教師が自動的にTTS技術を使って、重要なポイントを人間の声でページごとに説明する。
- 質問メカニズムの中断AIティーチャー：難しい概念を耳にしたとき、下のチャットボックスに質問を入力すると（またはマイクを使って音声で）、AIティーチャーがスライドショーを一時停止し、あなたの質問に直接、平易な言葉で答えます。また、デモンストレーションが必要な場合は、積極的にスライドショーを切り出します。ダイナミックホワイトボード（ホワイトボード）データのフローチャートを描いたり、複雑な計算式を手作業で導き出したりすることも可能です。
III.ディープ・インタラクティブ・モード（DIM）探査
プログラミング、物理学、3次元構造など、実践的な練習が必要な分野に直面すると、OpenMAICは自動的に対応するセクションに深いインタラクティブなUIを表示します：
- 物理的プロセスを学ぶときポップアップ表示されます物理シミュレーター.ページ内の数値スライダーをスライドさせ（重力加速度や温度を変えるなど）、システムの実験的ダイナミクスをリアルタイムで観察し、フィードバックを得ることができる。
- コンピューター・プログラミングを学ぶとき画面は自動的に分割されます。オンライン・コード・エディター（オンライン・プログラミング）システムはあなたのためにベースコードを初期化します。システムはあなたのためにベースコードを初期化します。ウェブページ上で直接書き換えることができ、「実行」をクリックすると端末の出力を見ることができます。また、AIはエラーが報告されたときに、コードを修正する方法をリアルタイムでガイダンスします。
- 人体や分子構造を研究する場合スルー3D構造の視覚化マウスの左ボタンでドラッグ＆ドロップすると、プロフィールを360度見渡すことができます。
- 各章の復習のまとめグローバルマインドマップ**モードが起動し、このセクションのナレッジマップネットワークが明確に表示されます。
📤 📤 マルチフォーマット教室ファイルのワンクリック共有とエクスポート
素晴らしいインタラクティブなセッションの終わりには、資産化して共有することが重要です。ページ右上をクリックしてください。 輸出 ボタンをクリックすると、エクスポートのオプションが表示されます：
- PowerPoint（.pptx）としてエクスポートする。このシステムは、各スライドを完全にフォーマットされたネイティブPPTに変換し、図表要素や画像はデッドイメージに変換されず、コース内の数式はネイティブのOffice Math数式に正確に変換されるため、後で学校の守備や会議のプレゼンテーションで使用するために修正するのが非常に簡単です。
- インタラクティブHTMLへのエクスポートシミュレーションやインタラクティブなクイズなどを残しておきたい場合は、このスタンドアロンHTML1ページファイルをエクスポートすることができます。インターネットを必要とせず、ローカルのブラウザーで完璧に動作するので、理想的なオフライン改訂ライブラリーです。
- 教室ZIPとしてエクスポートこのシステムは、コースのデータ構造、メディア音声素材を含むフルソースパッケージでパッケージ化され、友人と共有し、彼らのOpenMAICプラットフォームにインポートして、オリジナルの形で再生するのに適しています。
上記のヘルプガイドに従うことで、何の障害もなくOpenMAICのシステムロジックをマスターし、マルチインテリジェンス教育の驚くべき効率を完全に発揮することができます！
アプリケーションシナリオ
- ゼロベースの個人自習とイマージョン探求
新しいプログラミング言語の学習であれ、複雑な科学原理の理解であれ、ユーザーは学習目標を入力するだけで、プラットフォームはグラフィカルな説明、コード・ウォークスルー環境、知識クイズなどを備えた構造化されたレッスンを生成する。 - 専門的な外国語文献の精読と財務報告書の分析
研究者や金融アナリストは、何百ページもの英文論文や財務報告書のPDF文書を直接アップロードすることができます。マルチインテリジェンスシステムは、コアデータロジックを素早く抽出し、多視点ディスカッションクラスルームを生成し、ホワイトボードを通してデータ関係を示すチャートを動的に描画することができ、複雑な情報を理解する敷居を大幅に下げることができます。 - 企業標準のビジネストレーニングと対話型ガイダンス
企業管理者は、長くて退屈な新入社員マニュアルやソフトウェア操作のSOP文書を、ワンクリックでインタラクティブなAIオンライン教室に変えることができます。新入社員は、トレーニングの過程でいつでもAIチューターに質問することができ、プラットフォームに組み込まれた付属のテストを通じて学習成果を確認することで、トレーニングの楽しさと知識の定着率を高めることができます。 - K-12サイエンス・ビジュアル・サイエンスとバーチャル・ラボ・デモンストレーション
教育者はこのツールを使って、抽象的で複雑な教科書の概念を、生き生きとした3次元の没入型実験授業に変えることができます。ディープ・インタラクション・モードで「3Dビジュアライゼーション」と「物理シミュレーター」を使用すると、生徒はパラメーターを調整し、スクリーン上の構造変化を観察することができます。
QA
- OpenMAICはどのような大規模言語モデル（LLM）をサポートしていますか？
OpenMAICは強力なインターフェース互換性を持っており、現在、APIキーを設定することで、OpenAI(GPTシリーズ)、Anthropic(Claude)、Google Gemini、DeepSeek、Smart Spectrum GLM、MiniMax、Grok、ByteHopper。 Doubao など。また、Ollamaのようなローカルサービスへのアクセスもサポートしており、完全にオフラインで実行できる。 - ローカルデータのプライバシーを守りたいのであれば、企業はどのようにすればクラウド上での運用を完全に排除できるのだろうか？
このプラットフォームは、純粋にローカルで実行する機能を持っています。まず、デバイス上でプラットフォームをローカルに実行するには Ollama オープンソースの大規模言語モデル（Llama 3など）をデプロイし、OpenMAICのバックボーンコードをローカルにデプロイするか、LAN上のDockerで私有化する。このアーキテクチャの下では、コース生成分析（文書分析と抽出を含む）の全プロセスがLAN内でクローズドループで行われ、データの流出は全くありません。 - プラットフォームを通じてエクスポートされたPPTファイルは、その後修正可能な静的画像ですか？
エクスポートされたPowerPoint (.pptx)ファイルは完全に編集可能な高品質ドキュメントで、OpenMAICのエクスポートエンジンはネイティブのテキストボックス、図形、挿入された画像リソースを保持します。それだけでなく、このシステムで生成された数学的計算や導出は、ネイティブのLaTeXまたはOffice Math形式に変換することができますので、コンピュータ上のローカル・ソフトウェアで自由に修正、追加、削除することができます。 - コードをデプロイする技術的な基盤がない場合、箱から出してそのまま使うことはできますか？
OpenMAICは OpenClaw ツールこのモードでは、open.maic.chatプラットフォームで1回限りのアクセスコードを取得し、Flybook、Slack、Telegram、Discordなどの一般的なチャットアプリでAIボットに自然言語のコマンドを送信する必要があります。システムはクラウド上のコースをキューに入れ、オンラインクラスを開くことができるウェブページへのリンクを返します。 - システムは、教室で作成された小テスト問題の自動採点と評定をサポートしていますか？
評価の自動修正に対応レッスンがクイズセクションに進むと、AI教師が自動的に画面上に単一選択問題、多肢選択問題、または記述問題を提示します。あなたが選択肢をクリックし、解答を提出すると、MultiIntelligenceがバックグラウンドであなたの選択肢を評価し、リアルタイムで採点するだけでなく、選択肢の間違った部分に対して、誤り訂正の原則を的を絞って音声で説明します。
