【标签】 学习工作
【标题】【学习生活赛道】Harness + LangChain 试卷识别+自动入库+智能出卷 Agent 系统
【正文】
0. 先和大家打个招呼吧 
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我是一名初三学生，正在学习 harness 思想——也就是「用缰绳牵引 AI」的理念。说实话，刚开始运用得不好，做的过程中和 Trae 还是有一些摩擦的，有些坎磨了很长时间。但在这个过程中我学到了一件非常重要的事：**你的头脑必须要绝对清楚**。你知道自己想要什么、AI 能做什么、卡点在哪，才能把脑子里那个想法一句一句讲给 Trae 听，让它替你把代码实现出来。
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我最初的想法很简单：纸质试卷变成电子题库太难了，老师手敲效率低还容易出错；学生想做贴合自己弱点的题，却只能去刷千篇一律的练习册。于是我想做这样一个项目——拖张图片进去，自动识别、整理、入库；说一句话需求，自动出一套带答案解析的 Word 卷子。这是我用 Trae 完成的第一个完整项目，希望它能真正帮到老师和同学。
1. Demo 简介
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是什么：一个本地运行的 Web 系统（FastAPI 后端 + 单页前端），基于 LangChain ReAct Agent + Harness 思想构建，支持试卷图片 OCR 识别、自动入库整理、按需智能出卷并生成 Word 试卷与答案解析。
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面向谁：
老师：需要整理题库、出小练给学生做的人——这能省下大量手动录入和排版时间。
学生：需要贴合自身实际的个性化题目、量身定做去练习，而不是盲目刷练习册。 -
主要功能：1. 试卷识别入库：拖拽试卷图片 → RapidOCR 识别 → Exam Agent 完成提取、分析、验证、去重入库，全程 LangChain ReAct 自主决策。
2. 智能出卷：一句话需求，自然语言（如「细胞衰老 3道选择 2道简答」）→ Chuti Agent 优先检索题库、不足时自动补生成、循环校验、生成题目卷与答案解析卷两份 Word，可以当场下载。
3. 题库管理：main.json 统一存储，启动时自动排查完全相同的题目去重。
2. Demo 创作思路
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灵感来源：作为一名学生，我看到身边的痛点——纸质的东西弄到电子上挺麻烦，老师有时只能手敲；学生做的题大部分是网上的，想针对自己不熟的知识点找题非常难获取。我在学 harness 思想时想到：能不能用「Agent 自主调用工具 + 循环验证」的方式，让 AI 像一个不会累的助手一样，把识别、整理、出卷全自动做完？
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想解决的问题：老师整理题库、出卷练习的繁琐工作，彻底节省时间。 学生难以针对化练习的问题——节省精力，做自己真正需要的题。
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为什么做这个方向：方向的选择取决于我自身的位置。我本来就是一名学生，看到了这样的问题，所以想做这个项目。Harness 思想让我相信：只要给 Agent 合适的工具集，让它 thinking→todo→thinking→todo 地自主决策 + 循环验证，就能保证 100% 完成任务；而 LangChain 框架能让代码量更小更简洁。这是我学到的两个工具的实战结合。
3. Demo 体验地址
Harness + LangChain 试卷识别+自动入库+智能出卷 Agent 系统.zip (24.4 KB)
交互式可体验的 HTML 格式文件，已使用 Zip 格式打包上传。
本地启动方式：
1. 解压 Zip 包
2. 安装依赖：`pip install fastapi uvicorn langchain langchain-openai langgraph rapidocr-onnxruntime python-docx`
3. 运行 `python app.py`
4. 浏览器打开 http://127.0.0.1:8000
交互流程：1. 左侧拖入试卷图片（支持多张）→ 点「开始识别入库」→ 右侧 6 个流程灯依次亮起，完成后题库计数自动刷新。
2. 下方输入一句话需求（有快捷示例可点）→ 点「开始出卷」→ 出卷流程灯依次亮 → 出现「下载题目卷」「下载答案解析卷」按钮。
4. TRAE 实践过程
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步骤一：根据现有harness思想+langchain框架示例代码，与trae初次沟通，初步形成计划.
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步骤二：出题模块出现问题，进行精修
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步骤三：下载不了word，进行修改
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