摘 要：推动教育治理变革已经成为全球共识。教育治理本质上是一个涉及多主体协同、多环节运行与持续反馈调节的复杂系统工程，其运行效率与治理成效依赖于决策、执行、监管与评估等关键环节的协同运作。然而，面对教育系统的复杂性与动态性，传统治理模式在政策预测、资源配置与过程监管等方面逐渐显现出局限。多智能体作为人工智能领域的重要技术范式，凭借分布式协作、自主决策与动态适应等特性，为提升教育治理的科学化与智能化水平提供了新的技术路径。通过仿真推演、协同响应、动态调控与多元整合等机制，多智能体可增强教育决策的科学性与前瞻性，提升教育执行的系统性与实时性，改善教育监管的精准性与公平性，促进教育评估的综合性与个性化。要推动多智能体真正融入教育治理体系，需要构建既能回应宏观教育战略诉求，又能考虑区域教育差异与学校情境，同时兼顾个体主体参与的系统性实施路径。基于教育治理的层级联动特征与多智能体系统的技术特性，可以从国家、区域、学校与个人四个层面构建递进式、协同式的实施框架，以形成纵向贯通各层面、横向联动各领域的智能治理生态。
关键词：多智能体系统；教育治理；生成式人工智能；协同治理
联合国教科文组织2021年发布的《一起重新构想我们的未来：为教育打造新的社会契约》报告，倡导建立更具包容性、灵活性与协同性的教育治理模式，以应对全球性挑战。这一愿景与《中国教育现代化2035》提出的“推进教育治理体系和治理能力现代化、形成全社会共同参与的教育治理新格局”战略高度契合。教育治理现代化是教育治理的高级发展阶段，其目标是通过制度创新、技术革新和理念更新，实现教育治理的科学化、民主化和法治化，不断推进教育治理体系现代化、提升教育治理能力现代化。教育治理现代化要求教育治理的主体、理念与机制由传统向现代整体转型。在这一转型进程中，不仅需要技术工具的更新，更呼唤方法论层面的创新。多智能体系统（简称“多智能体”）作为人工智能领域的重要技术范式，所具有的分布式、协作、自主决策与动态适应等特性，与教育治理系统的复杂性、多元性和动态性形成了深刻的呼应，正为教育治理现代化注入新的变革动能。本研究旨在厘清多智能体与教育治理的价值契合点，在此基础上系统构建其赋能教育治理的全场景应用框架，并提出契合中国教育情境、分层级的实施路径，为教育治理的范式创新提供理论支撑与实践参考。
一、多智能体赋能教育治理的价值内涵
（一）教育治理的核心内涵与变革需求
教育治理是对教育场域内教育活动及教育行动的统筹、调节与控制，其核心框架无法脱离“政府—学校—社会”的关系范畴。教育治理需要通过政府宏观管理、学校自主办学、社会广泛参与，构建多元共治的善治秩序，推进教育治理体系与治理能力的现代化。然而，当前教育治理现代化面临前所未有的复杂挑战。首先，数据驱动的治理方式已成为教育治理现代化的关键，治理决策由经验主导转向数据驱动，但数据的准确性、完整性、时效性以及隐私安全问题，构成了新型治理有效性的前置条件与核心挑战。其次，人工智能在提升诊断与决策效率的同时，也引发了治理合理性的新难题，其集中体现为如何确保算法决策的公正性与透明度，规避潜在偏见，并妥善调和机器智能与人类专家判断之间的冲突。最后，跨部门、跨领域的资源共享与协同治理，在提升整体效能的同时，也显著增加了系统的复杂性。如何构建有效的协调机制与沟通平台，平衡多元利益诉求，保障协同过程的效率与公平，成为必须直面的现实问题。深入剖析可以发现，上述挑战的根源在于教育治理系统中几对固有的内在张力：其一，是统一规划与个性化需求之间的张力，国家层面的宏观布局难以精准适配地区、学校及学生的个性需求；其二，是政策刚性执行与基层灵活变通之间的张力，顶层设计的统一性在落地时常与地方的复杂情境产生摩擦；其三，是效率优先与公平导向之间的张力，资源优化配置追求效益最大化，而促进教育公平则要求对弱势群体进行补偿与倾斜。
在此背景下，学术界对人工智能赋能教育治理的路径已形成三种主流观点：一是将人工智能本身及其带来的问题作为治理对象，进行技术管控。数字化的广泛运用，在给教育治理带来机遇的同时也使教育治理面临诸多风险与隐患，技术控制与发展两难的“科林格里奇困境”，也正成为当下数字化教育治理需要直面的挑战。二是将人工智能作为治理工具和手段，提升治理效率，以实现教育治理方式转型。基于人工智能的数字化教育治理的关键任务是通过数据的有效获取，再依靠基于数据的分析、决策、反馈等，推动整个教育治理的模式创新、策略发展，带动治理知识体系的再造。三是人机协同治理，推动教育治理模式创新。大模型的发展为教育治理的系统性转变带来了新机遇，这将有助于推动教育治理从被动应对向主动赋能转变。这种转变意味着人工智能不再仅是治理对象和工具，也是治理过程的积极参与者。而多智能体作为分布式人工智能的前沿方向，为破解上述困境提供了新的思路。它通过模拟多元治理主体及其交互，能够对治理全流程进行仿真推演，预先洞察政策在复杂社会网络中的涌现结果，从而为理解和平衡教育治理的深层结构张力，实现从后置应对到前置预防的治理范式跃迁，提供了全新的方法论内涵与实践潜能。
（二）多智能体的技术定义与教育潜力
智能体（Agent）也被称为代理，最早由马文·明斯基（Marvin Minsky）在其著作《心智社会》中提出。作为一种能够感知环境、作出决策并采取行动的系统，智能体既可以被动执行任务，也能够主动适应环境变化并自主寻找问题的解决方案。可以说，智能体是在特定环境中为实现既定目标而能够自主行动的个体，而多智能体则是由多个具有自主性的智能体组成的计算系统，其通过相互协作和交互来完成单个智能体难以独立实现的复杂任务。多智能体技术起源于20世纪80年代的分布式人工智能研究，在人工智能、分布式计算与复杂系统理论的发展推动下逐渐成熟，其研究重心由单体智能的设计转向多智能体间的通信、冲突消解与协作机制建构。在应对复杂分布式问题时，其智能性与灵活性得到充分体现，正如有学者所强调的，多智能体的核心在于设计自主个体之间的协调、协商与协作机制，以实现高效的问题解决。总体来看，智能体研究经历了三个发展阶段：从聚焦单个智能体在动态环境中自主学习和决策，到引入生成式人工智能技术显著增强单一智能体能力，再到开发适用于多智能体系统的可扩展、自适应大语言模型和生成式智能体，探索多个智能体之间更高级别的协同和合作。
在大模型的支持下，多智能体在外部交互、内部通信、决策与学习等能力方面都得到了显著增强，其所展现的自主性、交互性与涌现性使其超越了单一任务处理工具的范畴。基于大语言模型的多智能体系统目前已被广泛应用于社会行为模拟、复杂学科问题解答、软件开发、科学实验和辩论等领域，在教育领域同样也展示出巨大应用潜力。首先，多智能体可以实现个性化教学和智能辅导，提供有针对性的学习建议和反馈。例如EduNLP团队开发的教育对话系统EduChat，提供了自动出题、作业批改、情感支持、课程辅导、高考咨询等多种教育辅助功能，有助于实现因材施教、公平公正、富有温度的智能教育。其次，多智能体技术还能优化校园内师生的工作、学习和生活。例如对话式AI平台DruidAI，可全天候支持学生学习与生活、帮助教师教学与学术发展以及优化管理人员工作流程。此外，多智能体还展现出其作为复杂社会系统模拟器的巨大潜力。它能够模拟多元主体在特定规则下的协商、协作与竞争，从而为理解、分析和优化传统意义上难以量化的治理互动过程提供支撑。
（三）多智能体与教育治理的价值契合点
从复杂系统理论视角来看，教育治理是一种典型的复杂系统工程，其运行依赖多主体协同、动态决策与持续反馈机制。政府、学校、社会组织以及教师与学生等多元主体共同参与治理过程，不同主体之间既存在职责分工，又需要通过信息共享与互动协商形成协同决策。就这一意义而言，多智能体与教育治理在价值上显著契合。首先，多智能体分布式协同特征契合教育治理多元共治需求。现代教育治理正由单一行政管理模式转向多元主体协同治理格局，政府、学校、社会组织与家庭等主体共同参与治理过程。多智能体通过分布式架构组织多个具备自主能力的智能体，在共享规则与目标约束下实现协同决策与信息交互，能够有效模拟不同治理主体之间的互动关系，从而为构建多主体参与、协同共治的教育治理体系提供技术支撑。其次，多智能体的自主决策能力可推动教育治理流程重构。传统教育治理多依赖层级式信息传递与集中式决策机制，难以及时应对复杂多变的治理情境。多智能体系统中的各类智能体能够基于实时环境信息开展自主决策，并在持续交互中动态调整行为策略，形成分布式决策与协同运行机制。这一机制有助于突破传统治理结构中的层级壁垒，推动教育治理由线性管理模式向数据驱动、协同决策的智能化治理模式转型。最后，多智能体的动态适应能力有助于支撑教育治理精准施策。教育系统运行具有显著的动态性与不确定性，不同区域、学校及群体在资源配置与发展需求方面存在明显差异。多智能体能够持续感知环境变化与行为反馈，并通过交互演化不断优化决策策略，从而适应教育系统运行中需求的不断变化。多智能体借助仿真分析与预测能力，可为教育政策评估、资源配置优化及差异化治理提供科学依据，进而提升教育治理的精准性与前瞻性。
二、多智能体赋能教育治理的应用场景
在教育治理的运行逻辑中，决策、执行、监管与评估四个环节构成一个连续且相互耦合的系统过程，是影响治理体系运行效率与治理能力现代化水平的关键维度。多智能体系统嵌入教育治理，不仅意味着技术功能的叠加，更意味着治理逻辑与治理机制的重构。多智能体系统通过仿真推演、协同响应、动态调控和多元整合等一系列内生机制，围绕教育治理四个核心环节，重塑教育治理全过程，其具体应用场景如图1所示（图1略）。
（一）仿真推演：增强教育决策的科学性与前瞻性
教育决策具有高度复杂性和系统性，既涉及不同治理主体之间的利益协调与价值权衡，又面临教育生态不确定性带来的风险挑战。传统数据分析更多停留在事后分析或静态判断层面，难以有效预测决策实施后的效果。多智能体通过模拟复杂系统中不同利益主体的互动，能够仿真推演教育决策实施及其效果预测。尤其是基于大模型的多智能体，可以通过模式识别与建议优化，在资源有限条件下为教育决策者提供创新性解决方案，推动教育决策朝着更具适应性和创新性的方向发展。已有实证研究表明，随着实例化智能体数量的增多，多智能体系统的性能将相应得到提高。麻省理工学院研究人员在允许多个智能体通过辩论解决特定任务的研究中，发现在数学和策略推理任务如算术问题解答和象棋步法预测中，多智能体的效果显著优于单一智能体。可见，相较于单智能体，在多智能体系统中，智能体被动态分为不同角色，各智能体只需专注自身领域和相关信息，通过协作提升了整体性能。此外，智能体之间可以共享参数、本地知识和决策，通过通信增强算法的鲁棒性和可扩展性。同时，多智能体还能够并行探索多个解决方案，优化决策过程，选取最优方案。
在这一机制下，多智能体可以模拟不同治理主体，如教师、学生、家长、教育管理者乃至社会各界，对同一决策的不同理解和反应。这种模拟能够帮助教育决策者评估不同教育决策的差异，为教育决策制定提供更加丰富的参考信息。此外，多智能体还可以用于预测教育决策实施后可能产生的影响。通过输入大量历史数据并嵌入现实情境参数，多智能体可以模拟决策在不同条件下的执行效果，从而为决策制定者提供前瞻性的证据支持。这种决策前置推演机制，使教育决策由经验驱动逐步转向证据驱动与仿真验证驱动，有助于提升教育决策的科学性、合理性与前瞻性。例如，哥伦比亚大学团队开发的多智能体仿真系统SimEd，通过模拟学生、教师和管理者之间的复杂互动，能够预测教育决策对学生、教师及整个教育系统的长期影响，降低了现实中的试错成本。
（二）协同响应：提升教育执行的系统性与实时性
教育治理是涉及多层面、多主体的复杂系统工程，其执行效率直接决定教育决策成效。在这个过程中，需要整合政府、教育部门、学校、教师、学生、社会以及市场等多方力量，共同推进教育的全面发展与进步。传统治理模式中，跨部门协调成本高、信息流通效率低、执行过程透明度有限，是影响教育决策成效的主要原因，制约了治理效能的充分发挥。而多智能体的规划与任务分配机制为解决上述困境提供了技术路径。该机制的核心在于，通过智能体间的自主协商与协作，可实现对复杂任务的分解与动态分配。基于大模型的语义理解与通用接口，不同角色分工的智能体能够实现数据的无缝对接与任务的自主流转，从而打破传统治理模式下各环节孤立运行的壁垒。这意味着，多智能体能够为教育治理构建一条完整且连续的链式执行流程，显著提升治理行动的一致性与效率。
具体而言，在跨部门协作场景中，智能体可代表不同机构（如教育局、学校、财政单位），依据预设规则与实时需求，通过合同网协议等经典多智能体系统算法，自动协商并执行资源调度、项目推进等任务。例如，一项助学资金的拨付与落实，可由多个智能体协同完成资格审核、额度计算、资金划拨与使用监督等环节，实现全流程的自动化与智能化，极大减轻了人工协调负担，还能确保执行过程的可追溯性与透明度。
（三）动态调控：改善教育监管的精准性与公平性
生成式人工智能的广泛应用在带来便利的同时，也可能加剧教育资源分配的不平等。教育监管不仅是保障政策执行质量的重要手段，也是维护教育公平与教育秩序的关键环节。传统监管模式普遍存在监测周期长、反馈滞后与覆盖不足的问题。多智能体凭借其智能环境感知与更新机制，为实现精准化、动态化的教育监管提供了可能。多智能体能够作为一个分布式感知网络持续运行，每个智能体可作为一个感知节点，实时收集其所在局部环境的数据，包括区域教育资源存量、学校设备使用率、学生学业表现等。通过智能体间的通信，多智能体能够实现对整个教育生态实时状态的全局、统一认知。在此基础上，系统可利用智能分析与匹配算法，动态识别资源缺口与需求，从而实现教育资源的精准推送与智能调度，确保偏远地区或薄弱学校也能获得与其需求相匹配的优质资源。
除了资源的精准匹配外，多智能体还有助于实现对教育质量的实时动态监管。多智能体能够持续监测教学过程的各项指标，通过异常检测算法即时发现偏离正常范围的指标变化，例如某区域学生成绩大面积异常下滑、某类课程资源访问率骤降等，并向管理者发出预警。这使得教育监管可从事后追责向事前预警、事中干预转变，实现了监管模式的根本性变革。同时，系统能够为特殊学生群体建立精准画像，通过智能识别其学习困难与资源需求，提供额外的辅导服务与资源支持，切实保障教育公平，实现从被动监督向智慧监管的转变。
（四）多元整合：促进教育评估的综合性与个性化
教育评估的作用不仅在于结果判定，更在于促进改进与支持发展。人工智能技术在教育领域的深度渗透对评估公正性构成严峻挑战。一方面，数字化环境中的消极自由可能抑制学习者的认知主动性，削弱评估的有效性；另一方面，当前评估机制对数据算法的过度依赖，存在忽视个体差异与教育复杂性的风险，使评估陷入机械化与标准化的困境，其后果是不仅会减弱评估的信效度，更可能因无法识别弱势群体的真实能力而加剧教育领域的结构性不公。而基于大语言模型的多智能体，凭借其强化学习与分配机制，可构建多元化、发展性的教育评估体系。其运作机制为：将教育治理所追求的宏观目标（如提升区域教育公平指数、促进学生综合素养发展）设定为整个多智能体系统的全局奖励标准，在运行过程中，系统会评估各类治理行动（如一项教学改革、一个资源分配方案等）对实现这个最终目标的贡献度和效果，并通过分配技术，将宏观的教育成效回溯并量化到相关的各个智能体（即模拟中的学校、教师、学生等主体）之上。
这种机制可实现两大突破：其一，能够整合来自教师、学生、家长、管理者等不同教育评价主体的信息，形成超越单一视角的、融合过程性与结果性的综合评价视图。例如，教师可以评价学生的学习态度和课堂表现，学生可以自我评价并相互评价，家长可以评价孩子的家庭学习情况，教育管理者可以评价学校的教育质量和效果。这种多元化评价有助于更全面地了解学生的学习情况和成长轨迹，避免单一评价主体可能带来的偏见和局限性。其二，能够实现动态化与个性化的评估。多智能体通过持续追踪学生的学习轨迹与成长曲线，可以为每个学生生成独一无二的数字画像与发展性评估报告，有助于及时发现学生的学习问题和困难，便于教师提供有针对性的教学指导和支持。同时，通过分析教师的教学行为数据与最终的教学成效之间的关联，多智能体还能够为教师提供精准的、基于证据的教学改进建议，从而实现以评促建和以评促发展的评估本质。
三、多智能体赋能教育治理的实施路径
随着大语言模型与智能体技术的发展，多智能体系统已逐渐从单一任务执行工具演变为面向复杂社会系统的模拟与协同决策平台。相较于传统人工智能主要依赖单一模型进行预测或分析，多智能体系统通过构建多个具有不同目标与行为规则的智能主体，能够刻画复杂系统中的互动、协商与博弈过程，为理解复杂治理问题、优化政策决策与资源配置提供了新的技术范式。基于多智能体的技术特征，本文在已有研究基础上筛选了具有代表性的多智能体应用案例，并从技术机制、治理特征、治理领域、治理启示四个维度进行梳理（见表1）（表1略）。案例筛选主要遵循两个原则：其一，案例需基于多智能体系统或智能体协同框架；其二，案例应具有社会治理、组织决策或复杂系统模拟等属性，能够为教育治理提供具有启发意义的技术路径。
对上述案例的分析表明，多智能体系统在复杂治理情境中具有模拟多主体互动、支持协同决策与优化系统运行等重要功能，这为教育治理体系的数字化与智能化转型提供了新的可能。然而，多智能体赋能教育治理并非单纯的技术应用问题，而是一项涉及治理理念更新、治理结构重构与治理机制创新的系统性变革工程。要推动多智能体真正融入教育治理体系，需要在技术能力与治理需求之间建立有效衔接机制，既回应国家层面的宏观战略诉求，又兼顾区域差异与学校情境，并进一步延伸至个体层面的学习与行为治理。基于教育治理体系的层级结构特征以及多智能体系统的协同与分布式技术优势，本文提出从国家、区域、学校与个人四个层面构建递进式、协同式的多智能体赋能教育治理的分层实施框架，以形成纵向贯通、横向联动的智能治理生态，如图2所示（图2略）。
（一）国家层面：推动国家教育治理的范式创新
在国家教育治理层面，多智能体系统主要服务于教育发展战略制定与宏观政策调控，通过提升教育系统的预测能力、决策能力与风险应对能力，为教育现代化提供智能化治理支撑。首先，在战略研判方面，可利用多智能体整合教育数据、人口结构数据以及产业发展数据，对未来教育需求与人才结构变化进行综合分析与趋势预测，通过构建多主体互动模型，对教育发展的不同情景进行推演，从而为国家教育战略规划提供数据驱动的决策依据。其次，在政策仿真方面，可利用多智能体构建教育政策模拟环境，对不同政策方案的实施效果进行预测与比较。例如，在学科结构调整、人才培养规模控制以及教育资源配置等政策制定过程中，通过多主体行为模拟评估政策实施可能产生的系统性影响，从而优化和完善教育政策。再次，在风险预测方面，可利用多智能体持续监测教育系统运行状态，对潜在结构性风险进行识别与预警。例如，通过分析区域教育资源分布、人才供需结构以及教育公平指标变化，提前识别区域教育发展失衡或学科供需错配等问题，为宏观治理提供风险防控依据。最后，在平台建设方面，依托国家教育数据基础设施与治理平台，多智能体可推动教育数据的规范整合、共享利用与安全治理，促进教育治理由经验驱动向数据驱动与智能辅助决策转型，为教育治理体系现代化提供持续支撑。
（二）区域层面：助力区域教育治理的共享协同
在区域教育治理层面，多智能体主要服务于区域教育资源配置与跨校协同发展，通过构建智能化协同网络提升区域教育治理的协调能力。首先，在资源协同方面，可利用多智能体整合区域内学校在课程资源、师资力量以及数字平台等方面的数据，通过智能匹配机制实现教育资源的协同配置。例如，通过资源需求识别与匹配算法，促进优质课程资源在区域范围内共享，从而提升教育资源利用效率。其次，在动态调度方面，多智能体系统能够根据区域教育需求变化对资源进行实时调整。例如，在教师资源紧缺或课程需求变化的情况下，多智能体可通过动态调度机制优化资源配置，使教育资源能够更灵活地响应区域教育发展需求。再次，在跨校网络方面，可利用多智能体构建区域教育协同网络，通过学校之间的信息共享与协作互动，形成跨校合作的教育生态。例如，利用多智能体建立跨校教研网络与课程合作机制，推动区域教育协同发展。最后，在质量监测方面，可利用多智能体整合区域教育数据，对学校教学质量、学生学习表现、教育公平状况进行持续监测与动态评价；还可通过多智能体仿真推演，预测不同调控政策对区域教育均衡的影响，为区域教育治理提供数据驱动的改进依据。
（三）学校层面：支持学校教育治理的智能交互
学校是教育治理的主场域。教育治理必须以学校为基点和归宿，发挥学校的主体作用。在学校层面的教育治理中，多智能体主要服务于学校内部教学与管理过程，通过提升学校管理效率与教学决策能力，推动学校治理模式的智能化转型。首先，在课堂模拟方面，可借助多智能体构建教学情境模拟环境，对不同教学策略、课堂互动模式、学生行为反应进行模拟分析。例如，利用多智能体模拟由不同学习风格、知识基础与情感状态的学生构成的虚拟课堂，教师可以在低风险环境中预演教学设计、优化教学策略，提升课堂教学效果。其次，在智能管理方面，可利用多智能体支持学校管理决策，如课程安排、教学资源配置、教师工作管理、校园安全监控等，并通过整合学校数据进行智能分析，优化排课方案、预警管理风险、提升决策效率。再次，在智能教学方面，可将多智能体作为教学支持工具深度参与教学过程，通过提供学习反馈、教学建议、学习资源推荐等功能，为教师和学生提供实时、个性化的教学支持，从而提升教学互动质量。最后，在数据评估方面，可借助多智能体对学生学习过程数据、教学行为数据进行实时采集与综合分析，构建动态、多维的教学评价体系。通过持续的数据反馈，学校可以精准识别教学问题、优化教学策略，并形成对教师教学效果、学生学习状态的智能化评估，为学校治理提供数据驱动的决策支持。
（四）个体层面：促进个人自主成长和自我实现
教育治理现代化追求的不仅仅是提升教育效率和质量，更重要的是促进个人的自主成长与自我实现。这意味着教育治理需要构建一种能够充分调动每个人积极性的机制，让他们在教育中扮演更加主动的角色。在教育治理体系的微观层面，多智能体主要通过支持学习者个性化发展与培养自主学习能力，推动学习者成为教育治理的重要参与主体。首先，在个性化发展方面，多智能体能够基于学习者的学习数据、能力画像与兴趣偏好，动态生成个性化学习路径。通过多个智能体的协作（如知识追踪智能体、内容推荐智能体、学习策略指导智能体、情感支持智能体等），可为学生推荐适配的学习资源、任务与活动，实现规模化“因材施教”。其次，在自主发展方面，多智能体能够通过持续反馈与学习支持机制，促进学习者自我调节能力的发展。多智能体可提供学习进度监测、目标设定建议、学业风险预警、反思提示等功能，帮助学生逐步形成自我规划、自我监控、自我评估的能力，最终实现自主成长与自我实现。通过多智能体的技术赋能，学生可从被动的管理对象转变为主动的自我治理主体，教育治理也因此从“为个人治理”走向“与个人共治”。
四、小结
当前教育治理正面临数字化、智能化转型的关键阶段，多智能体作为分布式人工智能的重要实现方式，为重构教育治理体系提供了新的技术范式。本研究通过系统分析多智能体与教育治理在结构与功能层面的内在契合，聚焦教育决策、执行、监管、评估四大治理应用场景，构建“国家—区域—学校—个人”四级协同的智能治理结构，形成了多智能体赋能教育治理的系统性解决方案。与已有研究相比，本研究突破了对多智能体工具性应用的局限，所提出的多维度治理路径强调系统性与动态适应性，倡导政府、区域、学校等多主体共同参与，通过资源整合与制度创新，在激发技术赋能效能的同时，有效管控其可能带来的伦理、安全与公平风险。未来应进一步推进多智能体系统在教育治理中的场景化落地与制度协同，加强其在政策仿真、资源调度、评估反馈等关键环节的融合深度，构建敏捷响应、持续优化的智能治理生态，为推进教育治理体系和治理能力现代化提供可持续路径。
（本文参考文献略）
How Multi-Agent System Enables Educational Governance: Application Scenarios and Implementation Pathways
LiuChenchen ChenQian ShenYuan WangYoumei WangQiong
Abstract: Advancing the reform of educational governance has become a global consensus. Educational governance is inherently a complex systems engineering project involving multi-stakeholder collaboration, multi-stage operation and continuous feedback adjustment. Its operational efficiency and governance effectiveness depend on the coordinated functioning of key components such as decision-making, implementation, oversight and evaluation. However, faced with the complexity and dynamism of educational systems, traditional governance models have gradually revealed limitations in policy forecasting, resource allocation and process supervision. As a significant technological paradigm in artificial intelligence, multi-agent systems offer new technical pathways to enhance the scientific and intelligent levels of educational governance through their characteristics of distributed collaboration, autonomous decision-making and dynamic adaptation. Through mechanisms such as simulation-based scenario analysis, collaborative response, dynamic regulation and multi-dimensional integration, multi-agent systems can enhance the scientific rigor and foresight of educational decision-making, improve the systematic nature and real-time responsiveness of educational implementation, refine the precision and fairness of educational oversight, and promote the comprehensiveness and personalization of educational evaluation. To integrate multi-agent systems into educational governance, it is necessary to build up a systematic implementation pathway that addresses macro-level strategic objectives while accounting for regional variations and school contexts, and simultaneously incorporates the participation of individual stakeholder. Given the hierarchical coordination inherent in educational governance and the technical attributes of multi-agent systems, a progressive and collaborative implementation framework can be constructed across the national, regional, school and individual levels to establish a vertically integrated and horizontally coordinated intelligent governance ecosystem.
Key words: multi-agent system; educational governance; generative artificial intelligence; collaborative governance
初审：魏莉莎
复审：孙振东
终审：蒋立松
