基于Springboot3+SpringAI+Agent+RAG+Workflow+Function Calling的AI Agent 智能教务排课与教学质量分析系统

一、项目技术栈

前后端分离

后端：SpringBoot3 + Spring AI + MyBatis + PageHelper + Hutool + JWT
前端：Vue3 + Vite + Element-Plus + Vue-Router + Axios
AI 技术：Spring AI + Agent 任务规划 + Workflow 多步骤执行 + RAG 教务规则检索 + Function Calling / Tool Calling + 结构化 JSON 输出 + 排课冲突检测工具 + AI 教学质量分析 + AI 调用日志与工具调用日志
数据库：MySQL

版本要求： jdk 不低于 17，MySQL 5.7 或者 8，node.js 版本 18 以上，maven 版本建议 3.8 及以上，navicat 建议不低于 16

二、项目功能描述

1. 管理员

登录、个人信息、修改密码
教务首页：查看排课任务、AI 调用、冲突与质量分析等运行数据
用户信息：管理系统所有用户
基础数据管理：学期、校区、教师、班级、学生、课程、教室、时间段管理
教师可用时间管理：维护教师可排课的星期与节次约束
教室可用时间管理：维护教室可使用的星期与节次约束
排课规则管理：维护硬规则、软规则、优先级、触发条件与处理动作
AI 模型配置与 Prompt 模板管理：维护模型配置与 Prompt 模板
AI 调用日志与模型连通性测试：查看调用日志、测试模型连通性
Function 工具管理：注册 Agent 排课工具（可用时间、容量、冲突检测等）
教务知识库管理：维护教务制度、排课规则说明、调课流程等资料并自动切片
智能排课任务：配置排课学期、模型、模板、任务目标、课程范围、规则策略与任务状态
Agent 排课执行：触发 Agent 读取规则、工具与知识库，调用模型生成排课规划
排课冲突检测：检测教师、班级、教室冲突及不可用时间冲突
课表版本与发布：发布课表版本、保存快照、查看明细与切换状态
教学评价管理：维护结构化评分与文字反馈
AI 教学质量分析：基于评价数据生成结构化统计与 AI 质量分析报告
运行日志与调用观测：聚合任务、AI 调用、冲突、发布与质量分析运行数据

2. 用户

登录、注册、个人信息、修改密码
（当前版本以管理端教务后台为主，普通用户账号用于登录与个人信息维护）

三、项目创新点

1. 教务全链路数据底座 + AI Agent 排课：把学期、校区、教师、班级、学生、课程、教室、时间段、可用时间、排课规则等基础数据串成完整底座，再由 Agent 在此之上生成排课规划。
2. Agent 任务规划 + Workflow 多步骤执行：排课不是一次模型调用，而是读取规则、Function 工具、教务知识库切片，逐步构造上下文、调用模型、写回规划结果的多步骤流程。
3. Function Calling 排课工具中心：教师可用时间、教室可用时间、容量、冲突检测等确定性能力封装为工具，Agent 按工具编码调用，避免大模型编造排课约束。
4. 结构化排课明细 + 冲突检测：基于结构化排课明细检测教师冲突、班级冲突、教室冲突、教师不可用、教室不可用，冲突记录可查询、可标记处理、可复盘。
5. 课表版本发布与快照机制：发布前校验待处理冲突，发布时从排课明细复制生成版本快照，避免后续基础数据变化影响已发布课表。
6. RAG 教务规则检索：教务制度、排课规则说明、调课流程、质量评价口径切片后供 Agent 检索，让排课与质量分析有制度依据。
7. AI 教学质量分析闭环：教学评价沉淀课程、教师、班级、学生维度质量数据，AI 先算结构化均分与质量等级，再生成摘要、优势、问题与改进建议并落库。

六、关键页面截图

（等武哥补充关键页面截图）