基于AI+LLM技术的食品工程智能教学实训 Agent平台
一、项目名称
基于AI+LLM技术的食品工程智能教学实训 Agent平台
二、项目建设背景
在新工科、新农科、新文科交叉融合与高等教育数字化转型持续推进的背景下，食品工程专业的人才培养正从“知识讲授型”向“能力建构型、场景驱动型、智能协同型”升级。传统食品工程教学虽然在理论课程、实验课程和校内实训方面已有一定基础，但在真实工艺流程还原、复杂生产情境模拟、个性化实训指导、全过程能力评估、岗位任务闭环训练等方面，仍存在明显短板。
一方面，食品工程专业涉及食品化学、食品微生物学、食品工艺学、食品机械与设备、食品质量安全、食品工厂设计、食品保藏与包装、食品研发与检测等多门课程，具有较强的系统性、工程性与实践性。另一方面，食品行业正在加速向智能制造、数字工厂、标准化生产、全链路追溯、精益管理和安全监管一体化发展，企业对人才的要求也从单一理论能力转向“工艺理解+设备认知+质量控制+数据分析+问题诊断+岗位协同”的复合能力。
基于此，建设一套融合人工智能、LLM大语言模型、知识图谱、智能问答、多模态分析、虚拟仿真、数字孪生与教学评价于一体的食品工程智能教学实训 Agent平台，既是食品工程专业数字化转型的重要抓手，也是推动“教、学、训、考、评、研、赛、岗”一体化建设的重要载体。
三、平台建设定位
本平台面向高校食品科学与工程、食品质量与安全、粮食工程、发酵工程、农产品加工及贮藏工程等相关专业，围绕食品工程核心教学内容、实验内容、实训任务和行业岗位能力标准，构建集课程学习、虚拟仿真、工艺训练、设备认知、质量检测、生产运营、智能辅学、实训考核、能力画像与教学治理于一体的综合性智能教学实训平台。
平台定位为：
一个面向食品工程专业的AI智能教学平台一个面向食品加工全流程的虚拟仿真实训平台一个面向岗位能力培养的智能实训 Agent平台一个面向教学管理与质量评估的数字化治理平台
四、建设目标
教学目标
构建覆盖食品工程核心课程群的智能化教学资源体系，实现课程内容数字化、实验内容仿真化、教学过程数据化、学习路径个性化。
实训目标
围绕食品原料处理、工艺设计、设备操作、工艺参数调节、质量控制、食品检测、包装保藏、工厂运营等关键任务，打造可重复、可推演、可考核的实训体系。
AI赋能目标
引入AI Agent、LLM知识问答、智能助教、工艺诊断助手、质量分析助手、实验报告生成助手等能力，提升教学效率与学生自主学习能力。
评价目标
建立以过程数据、任务完成度、操作规范性、质量结果、工艺理解、问题诊断和岗位协作为核心的多维评价体系，支持全过程跟踪、智能评分与成长画像构建。
产教融合目标
对接食品加工企业、食品检测机构、质量管理岗位、研发岗位与生产管理岗位能力要求，构建“课程—实训—竞赛—证书—岗位”贯通式培养模式。
五、适用专业与应用场景
（一）适用专业
食品科学与工程
食品质量与安全
粮食工程
发酵工程
农产品加工及贮藏工程
生物工程（食品方向）
烹饪与营养教育
食品检验检测技术
食品智能加工技术
食品营养与健康等相关专业
（二）应用场景
本科与高职院校食品工程课程教学
食品工艺实验与虚拟仿真实训
食品工厂认知实习与岗位模拟训练
食品质量控制与检测实训
食品研发与配方优化训练
校企合作实训基地建设
学科竞赛与技能比赛训练
食品行业培训与继续教育
实验教学示范中心建设
智慧实验室与数字化实训室建设
六、平台总体建设思路
平台以“课程资源层—知识能力层—业务应用层—AI智能层—数据治理层”为整体设计逻辑，围绕食品工程核心教学链条构建闭环体系：
在课程资源层，建设标准化课程库、案例库、实验库、工艺库、设备库、题库和项目任务库；
在知识能力层，沉淀食品工程知识图谱、工艺路径模型、质量标准模型、设备认知模型和岗位能力模型；
在业务应用层，形成学生端、教师端、管理员端、AI Agent端与数据大屏端等多角色协同应用；
在AI智能层，集成大语言模型、知识检索增强、智能问答、工艺推理、多模态分析、智能推荐与自动评价能力；
在数据治理层，实现教学数据、学习数据、实训数据、评价数据、运营数据与预警数据统一归集和可视化分析。