TheoremExplainAgent (TEA) 技术解析报告
一、项目概述
- 核心定位：STEM领域定理可视化解释系统
- 技术架构：基于LLM+Manim构建的双智能体协作框架
- 核心组件：
- Planner Agent：定理解析与教学规划
- Coding Agent：Manim动画代码生成
二、核心架构
1. 双智能体协作流程
graph TD
A[定理输入] --> B(Planner Agent)
B --> C[教学脚本生成]
C --> D(Coding Agent)
D --> E[Manim动画渲染]
2. 关键技术支撑
- 动画引擎：Manim（3Blue1Brown同款）
- 知识增强：RAG技术融合学科知识库
- 评估体系：TheoremExplainBench (TEB)
三、评估体系 (TEB)
| 维度 | 指标说明 | 数据规模 |
|---|---|---|
| 1. Accuracy & Depth | 内容准确性/解释深度 | 240个定理 |
| 2. Visual Relevance | 视觉元素关联度 | 覆盖5大学科 |
| 3. Logical Flow | 逻辑连贯性 | 682条人工标注 |
| 4. Element Layout | 元素布局合理性 | 12人专家评审 |
| 5. Visual Consistency | 视觉风格一致性 | α>0.81 |
四、技术亮点
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多模态输出能力
- 支持动画/图文/公式混合呈现
- 渲染速度提升20%（vs传统方式）
-
评估体系创新
- 首创五维量化评估标准
- Spearman相关系数达0.88
-
轻量化部署
- o3-mini模型参数减少40%
- 保持93.8%核心性能
五、模型对比
| 指标 | o3-mini | GPT-4o | Gemini 2.0 |
|---|---|---|---|
| 准确率 | 93.8% | 95% | 93.3% |
| 推理速度 | 1.2x | 1.0x | 0.9x |
| 视觉相关性 | 0.77 | 0.73 | 0.70 |
六、应用场景
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MOOCs平台
- Coursera/Khan Academy课程开发
- 自动生成教学动画素材
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教育资源库
- OpenStax/LibreTexts内容增强
- 动态教材自动生成
七、技术优势
- 人工评估效率提升4倍
- LaTeX公式解析准确率98.6%
- 支持20+学科符号系统
- 多模型API兼容（GPT/Claude/Gemini）
