Pixel art physics experiment AI agent cover.
AI Education / 全栈实现 / Prompt 与执行链路设计

项目定位

Physics Experiment Agent 是面向大学物理实验的智能诊断 Agent。它接收实验讲义和原始数据，提取物理模型、变量、单位、误差来源和实验约束，再生成并执行 Python 分析脚本，最后基于真实计算结果给出诊断报告。

工作流

系统的关键设计不是让 LLM 直接编故事，而是要求它生成可运行代码，并把最终诊断绑定到服务器实际执行得到的输出、图像和 JSON 结果上。

  • 上传实验手册和可选原始数据。
  • 用讲义理解模型抽取公式、假设、变量和误差项。
  • 生成 Python 脚本，执行拟合、残差分析、指标计算和可视化。
  • 收集 analysis_result.json 与图像等 artifacts。
  • 生成中文实验诊断和改进建议，并支持分段追问。

工程约束

后端用 Express 处理上传、流式进度、LLM 调用、代码校验和 Python 子进程执行；前端是静态 HTML，配合 Tailwind CDN、Marked、DOMPurify 和 MathJax 渲染报告。生成代码有安全校验，禁止危险模块、系统调用和 eval/exec 等模式。

后续记录方向

这个项目适合继续写成 AI 教育工具系列：如何把 LLM 输出转化成可执行证据、如何约束生成代码、如何把公式和图像一起反馈给学生，以及如何做更强的 Python 执行沙箱。

相关资料

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