当你在进行碎片化学习时，有没有想过更高效的方法？

《10 分钟学习法学习增强助手：基于 Rokid AR 与灵珠 Agent 的实践探索》

摘要

时代背景从来都是影响着人们行为的重要因素。而时代的不断变化，需要我们人类不断地学习来适应它。在信息爆炸与碎片化学习成为常态的当下，往往人们渴望在各种空隙时间来多学一点，多懂得世界一点。

"如何让知识在 10 分钟里真正被吸收？"成为无数学习者的难题。

而如今，在AI的时代背景下，我们学习AI，能够让学习也变得更加高效。此项目正是基于这样的条件与需求，应运而生。

本项目基于 Rokid AR 眼镜 与灵珠 Agent 平台 ，从 0 到 1 落地一个可运行的 AI 学习增强智能体：只需提供文本、语音或图片，就能在 10 分钟内自动生成「摘要 + 思维导图 + Q&A 卡片 + 复习计划」，构成完整的学习闭环。

希望它的功能能够帮助更多学习者适应这个碎片化、短吸收的时代。

一、so，它可以概括成：

一个能把任何学习内容在 10 分钟内变成「脑图 + 卡片 + 复习计划」的 AI 口袋学习教练，专为碎片化场景设计。

二、时代背景与用户痛点：技术之外的关怀

在与我身边好几位大学生访谈时，不断听到相似的声音：

"我不是没学，是记不住。" "每天都有新资料，根本来不及整理。" "通勤 10 分钟，我好想提升一点点，但不知道学什么、怎么学。"

被动信息过载下的无力感，让这个时代仓促而又饱满。数据也印证了这一点：

大学生日均阅读量 11k 字
有效留存率 <30%
大部分可学习时间被切割成 5--10 分钟碎片

有句话我很喜欢，出自张爱玲："从前的车马很远，书信很慢，一生只够爱一个人。"

以前的阅读与学习也是一样；而如今，我们需要吸收的知识，实在太多了，杂而又并不简单。

人类认知结构的限制，让我们感到无力与焦虑。

因此，一个能够自动压缩知识、组织结构、提供复习闭环的工具，不只是 "效率工具"，更像是给学习者的一种心理支持：我知道你很努力，我帮你把复杂的部分分担掉。

三、产品方案：10 分钟学习法的认知科学基础

10 分钟学习法基于 3 套经典认知理论：

艾宾浩斯遗忘曲线：需要逐间隔复习
费曼学习法：需要重构知识结构
认知负荷理论：需要降低一次处理的内容量

因此，我们将完整的学习闭环压缩为：

5 分钟阅读（AI 摘要）

3 分钟回忆（Q&A 卡片）

2 分钟复盘（复习计划）

整个流程被抽象为可计算的结构性任务，并映射到灵珠 Agent 的 5 节点工作流。

四、用户的使用流程

输入内容：

输入的方式包括两种：
- Rokid 眼镜：语音/拍照 OCR
- 手机：复制文字 / 选图
我们发现，AR眼镜在学习过程中的使用范围，远远超乎我们的想象，这点在后续会详细分析。
摘要（LLM）
- 限制文本压缩约为原文 10%
- 输出 3 个核心概念（key ideas）
思维导图（Mermaid 结构文本）
- 3 层结构
- 每层节点 ≤7 字
- 事实上，我们认为，以往的思维导图过于生硬，太没意思了。我们决定使用一种更活泼、更新颖的思维导图表达方式。
  
  我们会将思维导图的节点设置为"可调节版"，对于每一个点，如果你还未学习，那么它是红色的；如果你学习完成，那么它会自动变绿，并且当你完成每一版思维导图，整个画布会有动效，让你更有成就感。
问答卡片（自动生成 5 题）
- "如何/为什么/对比"句式提升深度
- 答案 ≤20 字
- 自动乱序选项
复习计划（结合遗忘曲线）
- 1d/3d/7d 提醒
- AR 端可直接弹出卡片学习
语音朗读（可选）
- 骨传导输出 + 眼镜端倒计时浮窗

五、技术架构：灵珠 Agent 的 5 节点工作流设计

css 复制代码

节点1 输入 → 
节点2 LLM 摘要 →
节点3 Mermaid 脑图生成 →
节点4 Q&A 卡片生成 →
节点5 复习计划 + TTS 输出

1）模型选择：云 + 本地双轨容错

场景	模型	特性
云端主力	glm-4-9b-chat	首响 600ms，摘要质量高
眼镜端兜底	qwen2-1.5b-int4	断网可跑，RTF < 0.3

当延迟 >5s 时自动降级到本地模型，保证 AR 端实时性。

2）Prompt 关键约束（核心技术壁垒）

严禁复用原文整句 → 避免版权风险
思维导图必须符合缩进规则
卡片问题使用"如何/为什么/对比"提升深度
所有输出均返回 JSON，便于端上渲染

Prompt 示例片段：

css 复制代码

请基于以下文本生成摘要（≤原文10%），禁止逐句复述，并输出 key_ideas。之后生成 3 层 Mermaid 脑图（≤7 字），再生成 5 个 Q&A 卡片...

3）质量保障机制

知识图谱 NER 比对
- 若置信度 <0.85，则在眼镜端标红提示潜在幻觉
延迟保护
- 5s 自动降级至本地模型
- 避免 AR 端交互卡顿

这是灵珠的官网，我们的项目开发基础，都是基于它。

六、AR 交互设计：让学习自然发生

我们希望技术不是打扰，而是嵌入生活的呼吸节奏里 。这也是为什么我们要使用AR眼镜。

一、保持心流状态

想象一下，当你戴上Rokid，一块虚拟的巨幕在你眼前展开。

其实AR一直强调的就是给人带来沉浸感。

没有任何的喧嚣，只有学习与你面对面。

这种包裹感的专注 ，它尊重了学习者最宝贵的东西------注意力。能为用户捍卫这十分钟纯粹的"心流"，AR确实是一个非常好的选择。而且对于AR眼镜来说，它的便捷性自然不必多说。

二、让学习在任何姿态下自然发生

学习者不是永远正襟危坐在书桌前。他们可能站着、走着、躺着。

任何场景都应符合学习的碎片化情况。

Rokid AR眼镜解放了双手。

三、赋予了知识生命

当时见到vision pro的震撼感，人类想象中的世界真正浮现在眼前，是多么的感动。

知识有时候过于抽象，那么把它具象化，AR眼镜可以做到。

这种三维、交互、与现实交融的学习体验，将枯燥的记忆变成了有趣的探索。

说完了特点，来介绍下我们项目的流程。

那么具体的实践流程如下，敬请阅读。

AR 端流程

语音唤醒："开始 10 分钟学习"
眼镜浮窗显示倒计时
内容自动朗读，用户双手保持自由
思维导图悬浮展示，可一键切换卡片模式

手机端同步

离线缓存卡片
锁屏复习
查看自己的知识增长曲线

游戏化激励

连续 7 天获得"闪电记忆徽章"
每完成 10 分钟闭环发学习海报
卡片正确率影响个人记忆指数

七、工程总览

实现路线：

手机 + Rokid Glasses (AR 显示/语音/拍照) ，手机负责大部分计算与网络，眼镜负责输入（摄像/语音）与渲染/语音输出。理由：平衡延迟、能耗与体验（Rokid 支持快速配对与 Wi-Fi/BT 同步）。Rokid
纯眼镜端离线兜底：在眼镜上运行量化 1--2B 模型（或通过 ONNX/TFLite）用于断网场景（质量低于云端），并用云端做质量补偿。Rokid 硬件平台支持 Snapdragon AR1 等架构，需注意内存/算力约束（例如 2GB RAM）。

关键约束（必须在工程中硬编码）：

响应预算（AR 交互感受）：首屏回应 < 1s，完整闭环（云模型）目标 < 5s；若超 5s 自动切换本地模型降级。
输出规则：摘要不得复制原文整句（≤10% 原文字数）；脑图每层 ≤7 字；卡片答案 ≤20 字（评审对可读性与版权很敏感）。
数据格式：所有端间通讯使用 JSON / protobuf；示例 schema 在三节给出。

八、风险与应对措施

我们总结了一些项目可能遇到的风险以及应对措施。

风险	应对策略
LLM 幻觉	NER + 置信度 <0.85 自动红字
眼镜算力不足	1.5b 模型 + 云端 fallback
用户留存低	徽章体系 + 学习日报
版权争议	摘要 ≤10%，原文引用链接
数据安全	本地加密 + GDPR 兼容

十、结语：技术服务的不是效率，而是人

项目自一开始，它的设定，i就不是一款"阅读工具"，也不是"一套 AI 能力集成方案"。

其实这样的碎片化学习时间，往往能填补我们觉得空闲或者无聊的某个午后or晚上。

为了提升自己，为什么不使用这样的时间来学习呢？

我们真正想做的，是在技术与学习者之间搭起一座桥------ 一座让知识变轻、让努力更有回报的桥。

希望AR与AI，能助力我们实现这一切。