给教研 Agent 接上大角几何生图 API:从一道题到可编辑题图

一份圆与弦的教学材料,除了题干,还需要一张能看清圆心、半径、弦和垂足的配图。老师可能希望先展示基础图,讲到垂径定理时再加辅助线,最后把图放进练习。

如果你正在做教研 Agent,可以把这段绘图任务交给大角几何生图 API,再把生成结果接回自己的备课流程。

最小接入的目标很具体:提交一道题,拿到几何工程,核对后导出配图。

圆与弦教学材料的排版示意(AI 生成,非产品运行截图)。

先明确交付物

大角几何智能生图接口采用异步任务流程,支持文字或图片输入,任务完成后返回数据化的工程文件的地址。

因此,你的产品可以沿着这条路径工作:

text 复制代码
教学任务 → 绘图描述 → 提交生成任务
                       ↓
教学材料 ← 配图渲染 ← 几何工程与复核

工程适合继续编辑;最终放进讲义或题库的 PNG,通过渲染服务取得。接入时分别保存工程和导出图片,后面换样式、调整版式就有底稿可用。

第一步 把题目组织成绘图要求

Agent 可以从题干提取对象、关系和用途。例如:

text 复制代码
在圆 O 上取两点 A、B,使弦 AB 不经过圆心。
连接 AB、OA、OB,过 O 作 AB 的垂线,垂足为 M。
标注 O、A、B、M,显示直角符号。
用于数学讲义,白色背景,隐藏网格和坐标轴。

"D 在 BC 上"和"D 是 BC 的中点"会产生不同的构造要求。输入时把题目明确给出的条件写完整,把颜色、字号等排版需求放在后面,有助于后续按同一清单复核。

对于证明题,只提交当前阶段需要出现的内容。待证条件不要提前变成图中的已知标记。

第二步 提交生成任务

先在开放平台控制台创建应用并获取 API Key。下面是在终端或后端环境中提交任务的示例,YOUR_API_KEY 需要替换为自己的凭证:

bash 复制代码
curl --fail-with-body \
  'https://api.dajiaoai.com/api/agent/run' \
  -H 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY' \
  -F 'model=dinogeo-1' \
  -F 'content=在圆O上取A、B,使弦AB不经过圆心。连接AB、OA、OB,过O作AB的垂线,垂足为M。标注O、A、B、M和直角符号。白色背景,隐藏网格和坐标轴。'

接口要求指定 model。常规题可以从 dinogeo-1 开始验证,复杂构型可按模型说明评估 dinogeo-1-pro。

提交成功后先取得 taskId。这表示任务已经创建,产品页面可以显示"正在生成",并记录该任务与当前题目的关联。API Key 留在后端,页面通过自己的业务接口发起请求。

第三步 查询状态并取得工程

把返回的任务 ID 填入查询地址:

bash 复制代码
curl --fail-with-body \
  'https://api.dajiaoai.com/api/agent/tasks/YOUR_TASK_ID' \
  -H 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY'

根据返回状态继续等待、读取结果或显示失败原因。成功时,从任务详情的 artifactUrl 取得工程文件;发生错误时停止当前等待,让用户能够查看原因或重新提交。

后端最好保存题目 ID、任务 ID 和输入描述。处理多道题时,结果才能准确回到对应题目,也方便定位失败发生在哪一步。轮询频率和返回结构以官方接口文档为准。

第四步 复核并渲染配图

打开工程后,沿着原题检查:A、B 是否在圆上,OA、OB 是否连接到圆心,M 是否在 AB 上,OM 是否垂直于 AB,字母与标记是否清楚。

条件确认后,可以在编辑器中调整标签位置和线条样式,再把完整工程内容送入渲染接口。官方推荐的 PNG 路径是 POST /api/render/v2,具体请求字段和画板选择方式见渲染文档。

在自己的系统里保存一份工程、一份图片和复核状态。老师点击"用于讲义"时,再把通过审核的图片插入材料,这样生成与发布之间就有明确的内容确认环节。

从单次生成走到持续备课

第一次接入,可以只跑通一道圆与弦的题目。确认输入、任务查询、工程加载、渲染和回写都能完成,再扩大样本范围。

如果老师希望围绕这张图继续说"加辅助线""突出 OM""导出黑白版",可以把工程交给编辑器,或进入大角几何 MCP 工作流。再次提交一个生成任务,需要按新的任务处理,不能默认它会自动延续上一份工程。

对教研产品而言,一张图最终能回到老师正在制作的材料里,接入才算完成了最有用的那一步。

相关推荐
霸道流氓气质1 小时前
RAG 可观测性与生产监控实战:四层遥测模型、五大仪表盘与 OpenTelemetry 全链路追踪的 Java 生产级实现
java·人工智能·python
硅基流动1 小时前
岚图汽车 × 硅基流动:构建统一大模型调度管理平台
人工智能·科技·ai·汽车
Yyyyyy~1 小时前
【NLP】文本预处理
人工智能·自然语言处理
TMT星球2 小时前
工博会2026丨它石智航联合创始人陈同庆:从模型到产线,让机器人在真实场景创造真实价值
大数据·人工智能
Axis tech2 小时前
Manus:触觉反馈在遥操作机器人中的重要性
人工智能·科技
冬奇Lab2 小时前
每日一个开源项目(第238篇):Impeccable - 让每个 AI 编程工具都学会审美的设计引擎
人工智能·开源·claude
老金带你玩AI2 小时前
Claude太能写,Anthropic把内部Git换了
人工智能
冬奇Lab2 小时前
LLM 驱动的自动化测试系列(14):落地与工程化——为什么测试场景的 Token 账单,反而是这个系列里最便宜的
人工智能·测试
YFJ_mily2 小时前
11.10最终投稿截止|SPIC2026第四届信号处理与智能计算|连续两届EI&Scopus双检索 IEEE官方收录
人工智能·信号处理·智能计算·rdlink研发家·往届会议历史·沈阳理工大学主办·广东工业大学主办