【中图分类号】G40-057【文献标识码】A【论文编号】1009—8097（2025）05—0111—08【DOI】10.3969/j.is.1009-8097.2025.05.012
2025年1月，《教育强国建设规划纲要（2024-2035年）》正式发布，明确提出“促进人工智能助力教育变革”[1]。当前，人工智能已成为影响教育高质量发展的战略性、全局性因素[2]。然而，现有研究大多关注普通大语言模型（Large LanguageModel，LLM，下文简称“大模型”）和单一智能体对教育数字化转型的赋能作用，对于生成式人工智能技术如何赋能教育数字化转型的问题尚待探索[3]。2025年1月20日，幻方量化旗下人工智能公司深度求索（DeepSeek）正式发布 DeepSeek-R1，引发全球广泛关注。与Open AI的o1模型类似，DeepSeek-R1以推理能力为核心，标志着人工智能发展范式从传统的规模扩展转向“推理优先”的深度思考[4]。作为一款开源混合专家（Mixture ofExperts，MoE）大语言模型，DeepSeek-R1凭借多智能体协作框架和本土化适配能力，不仅推动了通用人工智能向垂直领域渗透的范式转型，更为下一代教育生态系统的构建提供了技术基础与可能性边界[5]。DeepSeek-R1具备逻辑思维推演可视化及“追问-反思-验证”的链式交互能力，能较好地适配新形势下对新质人才培养的需求。该模型通过辅助学习者构建人工智能思辨模式、掌握使用人工智能解决问题的能力，已成为教育领域的重要支撑工具。随着 DeepSeek 的发布和“破圈”，开源开放、性能卓越、高性价比、应用广泛的深度学习模型已不再是被垄断的壁垒资源。在此背景下，基于DeepSeek的多智能体协作赋能高等教育的未来图景值得探究[6]。
一从单一智能体到多智能体协同的技术演进
1单一智能体的局限性
传统的人工智能模型主要面向简单的推理任务，功能相对单一，难以应对复杂的认知和决策任务[7]。随着深度学习技术的不断进步，新一代推理模型应运而生。这类模型不仅能够很好地理解用户意图，进行有效的多轮沟通，还能生成内容充实、条理分明、逻辑清晰的高质量回答，大大超出了人们对现阶段AI能力的预期8]。然而，以OpenAIol为代表的推理模型采用“条件计算”架构，在实际应用中仍然面临挑战，包括专家模型负载严重失衡、计算冗余、缓存膨胀、语义理解与文化背景脱节等问题9]。对此，DeepSeek-R1 对 MoE大语言模型进行了创新性改进：一方面解决了路由崩溃难题，另一方面通过多头潜在注意力（Multi-Head Latent Attention，MLA）机制，提高计算效率。此外，DeepSeek-R1 的长链推理（Chain-of-Thought）技术可将复杂问题逐步分解，通过多步骤逻辑推理解决问题。这使模型不仅能理解语言的表层含义，还能深入挖掘语言背后的逻辑关系和感情色彩，从而实现更接近人类水平的深度思考能力。
基于当前人工智能领域的研究进展，AI智能体被界定为一种具备环境感知、自主决策与任务执行能力的智能系统。该智能系统通过记忆、规划、工具调用、行动执行四大核心模块的协同运作，可在动态复杂环境中实现目标导向型任务处理[10]。大模型与智能体之间形成了螺旋共生的双向赋能关系：大模型作为认知中枢，为智能体提供核心驱动力；而智能体系统通过“感知-决策-执行”的闭环机制，推进大模型的落地。这种协同进化推动技术架构从“功能模块堆叠”向“生态智能涌现”转变，在系统层面表现为分层任务调度机制下的多智能体协作网络。这一转变，标志着人工智能实现了从“知识检索”向“问题解决”的关键跨越。
2多智能体协同的突破
人工智能技术尤其是以DeepSeek-R1和OpenAIol为代表的深度学习模型，将对教育领域产生深远的影响。这些模型在自然语言处理领域取得了突破性进展，并通过其推理能力为教育领域带来了新的可能性。然而，单一智能体在应对教育场景的动态复杂性方面存在一定的局限。对此，多智能体系统（Multi-AgentSystems，MAS）通过智能体之间的协作和信息共享，为解决教育领域的复杂问题提供了有效方案[]。MAS在教育领域的重要性不容忽视：能够提高信息的准确性和可靠性，并具有普遍性和灵活性；能够适应多个领域，并加强了专业学习。MAS能为学习者提供个性化的学习内容和教学方案，帮助解决复杂问题。此外，MAS还能根据学习者的情况提供定制化的教学，有力推动了教育技术的发展[12]。
人工智能辅助的个性化教学流程可分为课前（Lead-in）、课堂开始（Excite）、课堂中（Adjust）、课堂结尾（Reflect）、课后（Navigate）五个环节，在此基础上本研究构建了人工智能辅助的个性化教学模式L∙E∙A∙R∙N ，如图1所示。具体来说，在“课前”环节，智能体积极协助教师制定清晰的学习目标，生成课件内容、预习微课等教学资源，全面汇总学生的预习情况并反馈给教师，为教学活动的顺利开展提供有力的数据支持；在“课堂开始”环节，智能体巧妙地通过互动游戏和丰富的多媒体内容吸引学生的注意力，有效激发其学习兴趣；在“课堂中”环节，智能体实时监测学生互动情况，精准提供即时反馈、个性化答疑和学习建议，并灵活辅助教师根据学生的实时反应动态调整教学节奏；在“课堂结尾”环节，智能体迅速生成测验题目、课堂报告和复习材料，帮助教师系统总结学习成果，并有效辅助学生巩固所学的知识点；在“课后”环节，智能体通过持续提供深入的反思支持、精准推送个性化学习资源、协助教师全面开展学习追踪，进一步提升教学效果。可见，智能体作为连接大模型与多元化教育场景的关键桥梁，能够显著弥补大模型在个性化和实时反馈方面的不足。
二智能体赋能高等教育变革的可能场景与潜在优势
1从单点赋能迈向生态协同的教学模式创新
在高校教育场景中，单一智能体的局限性主要在于认知边界的静态性与系统架构的封闭性，具体表现为：预设知识库与算法模型难以应对跨场景、跨角色、跨学科的复杂问题，也难以满足动态融合的需求（如科研中多领域的知识协同创新）；算力消耗随任务复杂度激增，导致资源分配效率低下（如千人千面的教学推荐场景）；模块化扩展需高昂成本，难以敏捷响应突发需求（如大规模在线教学快速切换）。这些问题源于单一智能体集中式决策逻辑与教育场景分布式、动态化需求的不匹配，而 DeepSeek 的多智能体协作框架通过分布式认知网络、弹性负载均衡与群体协商机制，为破解这一矛盾提供了关键技术路径，推动了教育智能化从“单点赋能”迈向“生态协同”的新范式，如图2所示。
合作（Co类型能体之间共 集中式结构（Struc）：存在一个中 策（Strategies）基于规则（Rule-based）：根据预定同工作以实现共同目标。 心节点或智能体来协调其他智能体。
竞争（Competition）：智能体之间存 分布式（Distributed）：智能体之间 义的规则来指导智能体的行为和协作基于角色（Role-based）：根据智能体在竞争关系，可能在某些目标上相互 以对等的方式进行协作，没有明显的竞争。 中心。 争色职责来制定协作策：利用模型协作竞争（Collaboration）：既有合 分层式（Hierarchical）：智能体按照作又有竞争的复杂关系。 层次结构进行组织和协调。 来预测和规划智能体的协作行为。协作协调层（Coordination/Orchestration Layer）介 介感知（Perception） 感知（Perception）环境 环境（Environment） 适配器 （Environment） 适配器人工智能模型 （Adapter） 目标 人工智能模型 （Adapter） 目标（AIModel） 适配器 （Objective） （AIModel） 适配器 （Objective）上下文 （Adapter） 上下文 （Adapter）（Context） （Context）行动（Action） 行动（Action）。
2从集中式架构转向分布式作业的科研协作突破
在高校科研领域，相较于单一智能体系统，多智能体协同展现出了显著的创新优势。单一智能体系统受限于集中式架构，难以整合多元异构的智能算法模型，在处理复杂社会问题和多源数据时效率较低。MAS通过分布式架构和智能体之间的协作机制，有效地解决了这些问题：在问题提出阶段，MAS可从多元视角挖掘潜在的研究问题，生成大量问题假设，以拓宽研究视野；在数据收集与分析环节，MAS 通过并行处理海量的多源数据，可提升数据质量与可用性，并深度挖掘数据背后复杂的社会关系与行为模式；在政策模拟与评估环节，MAS可以模拟不同政策场景，动态反馈政策实施效果，推动社会科学研究从定性分析向定量研究、从静态观察向动态追踪转变。在自然科学研究中，单一智能体系统同样面临挑战：难以整合海量实验数据与先验知识，导致实验方案优化不足、试错成本较高，且在处理大规模复杂数据时效率低下。相比之下，多智能体协同通过智能体之间的协作，优化实验设计，精准预测实验结果，降低试错成本。例如，在数据采集阶段，各智能体实时监控实验过程，智能调整参数，确保数据精准采集；在数据分析阶段，各智能体处理不同数据类型，融合多维度信息，精准解析复杂的自然现象，加速科学发现；在模型构建与验证阶段，多智能体协同构建多尺度、多维度科学模型，推动自然科学从经验向理论、从宏观向微观深化发展。可见，多智能体协同深度融入了科研各环节，打破了学科界限，革新了研究范式，为高等教育科研注入了强大动力，并引领科研迈向智能化、精细化新时代。
3从线性化流转跃向网络化协同的治理机制升级
在高校治理过程中，相较于单一智能体系统，多智能体协同治理模式实现了治理理念、结构与效能的全面革新。单一智能体系统基于集中式、线性思维模式，虽然具有决策的集中性优势，但难以适应高等教育机构治理的多元复杂需求。而多智能体协同治理模式秉持分布式、网络化理念，构建扁平化的治理结构，打破信息孤岛现象，促进不同部门之间的沟通与协作，从而提升治理的灵活性与响应速度。在效能层面，多智能体协同治理模式通过分工协作，优化资源配置，提高任务执行效率，借助数据分析与预测技术为决策提供科学支持，增强治理的科学性。这种协同机制推动高等教育机构治理从“管控”向“赋能”转变，助力治理现代化，为高等教育机构的高质量发展奠定坚实基础。
三多智能体协同的高等教育实践：以“浙大先生”智能体平台为例
为响应国家战略和时代发展需要，浙江大学积极探索人工智能与高等教育的深度融合：在教学模式上，充分匹配学科专业新进展、产业发展新需求、人才培养新目标，积极推动人工智能赋能高等教育教学模式变革；在科研创新上，推进重大科创平台建设，打造算力中心和创新生态，不断赋能科学研究范式创新；在治理体系上，加强校园数字底座建设，提升多跨场景应用，实现管理更加精细化、服务更加人性化。通过打造开放、共享的教育领域智能体平台“浙大先生”，浙江大学利用DeepSeek-R1大模型本地化部署的优势，为全国910所高校师生提供了前沿的人工智能服务，成功覆盖全国百万师生群体，大力推进了人工智能优质资源在高等教育领域的广泛共享。
1教学场景：L·E·A·R·N模式的闭环重构
基于DeepSeek-R1的多智能体协作架构，通过本土化技术适配，课堂实现了教学流程的动态适应性重构。通过与师生的深度交互，DepSeek能够识别并强化个体的优势，同时辅助弥补短板，实现教育主体能力的全面拓展。例如，在语言学习领域，DeepSeek 能够利用先进的自然语言处理技术，对学生的口语表达进行实时评估与反馈，帮助学生迅速提升口语水平。在创新能力培养方面，DeepSeek 能够通过模拟复杂问题情境，激发学生的创新思维与实践能力，为培养未来的创新人才奠定基础；同时，DeepSeek 能够依据学生的学习进度与兴趣偏好，智能推荐学习资源与路径，有效提升学习效率与质量。这种人机共生的教育模式，不仅促进了教育主体的全面发展，也为高等教育的未来走向提供了新的可能。
浙江大学通过以下路径，持续推动人工智能赋能“教”与“学”变革： ① 成立人工智能教育教学研究中心，研制推出《大学生人工智能素养红皮书》，以数智化赋能提升教育教学质量； ② 构建以知识图谱为核心，贯通智慧教室、学在浙大、智云课堂等平台的数智化教学支撑体系，支持汇聚富媒体课程资源6万余门次，满足师生大规模线上线下弹性融合教学的实施； ③ 建设启真算力中心、海量课程数据、“浙大先生”智能体平台，以“ AI+ ”教学应用为着力点，层层递进，形成AI赋能教学的体系化应用场景。
基于DeepSeek-R1的“浙大先生”正全面重塑学校教学范式闭环链路，将生成式人工智能（GenerativeArtificial Intelligence，GenAI）融入 L∙E∙A∙R∙N 教学全过程，形成了贯穿课前、课中、课后全过程交互的教学全过程，如图3所示。具体来说，课前\"浙大先生\"依托人工智能时代需求和成果导向教育（Outcome-Based Education，OBE）理念制定课程目标，重构课程体系，辅助教师产出多模态教学资源，为学习者提供预习、复习资源。课中，作为虚拟教师的“浙大先生”与现场教师协同开展教学，通过自动化管理实现练习测试生成、结果即时反馈、个性化答疑等教学支持，并在课程结束时总结知识要点、生成复习材料。课后，“浙大先生”帮助教师生成课堂报告、布置批阅作业、调整教学计划，分析学习者行为和测试结果，制定个性化学习计划，推荐学习资源，健全课程评价，为教育教学改革和新质人才培养提供新思路。
2科研场景：从经验驱动到智能驱动
在科研场景中，DeepSeek-R1能协助科研人员快速定位研究方向与潜在合作对象，并精确捕捉师生需求及环境变化，能够实时调整教学策略与科研路径，为师生提供更加个性化、高效的学习与研究体验，加速科研成果的产出与转化。这种动态适应性的场景重构，不仅提升了教学与科研的效率和质量，更为高等教育的创新发展提供了有力支撑。
浙江大学积极探索人工智能赋能科学研究新范式的实践：一方面，全国师生可以利用DeepSeek-R1模型的推理能力更准确地领悟知识、提升教学科研效率；另一方面，“浙大先生”为全国师生提供了开放、安全的智能体开发平台，鼓励全国师生进行个性化人工智能应用，并在教学、科研、学习等多个场景中探索 AI的应用潜力，激发创新思维，开展跨学科合作。目前，“浙大先生”智能体开发平台已承载师生自建共创智能体3500余个，涵盖课程辅导、实验模拟、学术协作等多个教学科研场景，涉及人文社科、统计应用、机械制造、计算机科学、生物医学等多个细分和交叉领域，其相关功能界面如图4所示。
“浙大先生”依托“西湖之光”算力联盟超1000PFLOPS算力支持，突破了传统高校的算力瓶颈，支撑大规模模型训练与推理。既保障数据隐私，又通过模型微调接口实现垂直领域优化。“浙大先生”智能体平台不仅支持智能文献分析、实验设计优化，还开放智能体开发接口，允许师生基于校内数据库自主构建 AI工具，如“AI科学家”模块可辅助生成研究假设。通过上述举措，浙江大学正系统性地推动科学研究从经验驱动向数据与智能驱动转型，构建人机协同的创新生态，助力实现高水平科技创新。
3治理场景：从分散管理到生态协同
在学校治理中，DepSeek-R1通过构建智能治理系统，推动校务生态的智能化与可持续演进。“浙大先生”AI校园智能体的使用场景如图5所示，具体表现为：通过深度整合各类教育资源与技术手段，DeepSeek-R1能够实现学校信息的智能匹配与高效流通，为校内师生与组织机构提供更加高效的交流平台;同时，DeepSeek-R1能够帮助校情数据的挖掘与分析，并通过对大量数据的深度挖掘，精准把握学校发展的趋势与规律，为校务决策提供科学依据。此外，DeepSeek-R1还积极推动了技术的持续创新与应用，不断探索新的治理模式与方法，以适应时代发展的需要。这种智能化的校务治理生态演进，不仅提升了学校办学的质量与效率，更为高等教育的长远发展奠定了坚实基础。
1 校园百事通发布 对话型 草最后保存于2025-02-1210：29：44 编排 统计 概览 0 发布编排配置 单Agent模式 AI一键生成配置 调试与预览C Doubao-functioncallTHL ΣΣ* 技能 对话设置 调试提示词① 自动优化 选择模板 技能 出国成绩证明如何办理角色大百事通，支持浙江大学教职工信息直询和校园服务流程， 量 + 福 校园百事通#功能（Sils） 变量key① 变量描述① 必填 操作 已完成##功能1（Skill1））：校园服务事项查询step1根要用户间器，识查询出来的知识内容，向用户进一步提 SYS_USERID 平台用户ID 9 心 O 很抱歉，没有查询到出国成绩证明办理的相关信息。你可以告诉我一些更详细的情间 况吗？比如你是本科生还是研究生？是要办理哪种类型的出国成绩证明（例如学期step3：提问后再次汇总上下文信息查询知识库，直到只剩下一个办事事 SYS_USERN... 平台用户名 9 . 成绩证明、学位成绩证明等）？项。返回事项需要包含以下字段：事项名称、事项编号、服务性质、办 1.892s341 Tokens 甲电C市理模式、办件类型、办件对象、受理机构、受理地点、受理时间、岗位责任人、咨询电话、监督电话、事件办理地址。###输出示例： 插件 +输入：如何办理出国成绩证明 插件允许智能体调用外部工具，例如搜素信息、浏览网页等，以此扩输出：请问你是本科生还是其他身份？ 展智能体的功能。 输入问题，可通过shift+enter换行输入：本科生以下是关科办理（服务事项）*； 工作流 + 日 口**办理模式**：线上办理 工作流通过可视化界面支持插件、大语言模型、代码块和其他功能的**办件类型**：即办件 组合，从而实现协调复杂而稳定的业务流程。 内容由AI生成，无法确保估息的真实准确，仅供参考。
浙江大学在人工智能赋能学校治理实践中，聚焦于以智能化驱动治理现代化、以开放协同构建治理共同体、以人为本导向优化智能服务三个方面，具体的治理举措包括： ① 构建数字底座与数据治理体系。浙江大学自主研发了能力开放平台，制定了统一的数据接口标准，打通了41个部门的264个系统，汇聚了公共数据总量达2.3亿条，并提供数据接口576个，累计调用超3.2亿次。 ② 推进多跨场景应用。浙江大学实施“智慧财务”“智慧总务”“校园数字化医疗”等11个多跨场景，可以实现智能报销、师生“关键小事”速办等，提升了治理效率。 ③ 打造智能体生态与开放平台。浙江大学开发了“浙大先生”AI智能体平台，连接了校内公共数据库，支持教学、科研等场景的智能体开发与整合，促进了资源互通。
“浙大先生”智能体平台的实践成效，在智能体广场版块中得到了集中体现。通过“浙大先生”的智能体广场，DeepSeek-R1被广泛应用于高校的多个场景，包括AI校园生活、新生小助手、慧学外语等。同时，智能体广场还汇集了师生及生态伙伴共同创建的优质智能体。通过上述举措，浙江大学正系统性打造整体智治体系，以实现从传统管理向智能化、协同化治理的跨越。
4“浙大先生”实践契合三大趋势
“浙大先生”自发布以来，便广受关注。以2025年2月26日的数据为例，当天总用户数为106258人，日总会话数172387次，日峰值活跃用户数（5分钟）4906人。截至2025年3月31日，累计访问1701774人次，总用户人数481210人，近期每天访问人次约5万人次，日均消耗token3.5亿。从数据表现来看，“浙大先生”的快速增长与高活跃度契合了当前教育数字化转型与人工智能技术落地的三大趋势：一是爆发增长的用户规模与增长速率验证了教育人工智能风口的到来，反映了高校群体对GenAI工具的迫切需求；二是大模型本地化部署的合规性与效能标杆得到验证，依托 DeepSeek 等国产模型优化与算力调度，突破“卡脖子”风险，响应国家人工智能安全可控政策；三是广泛的覆盖度促进了教育公平的数字化实践，打破资源壁垒，以近乎“零边际成本”实现优质人工智能服务下沉，体现了对国家“十四五”教育数字化战略中“东西部高校结对”“虚拟教研室搭建”等工程的积极响应。
四建议：利用多智能体系统推动高等教育改革
当前，高等教育正处于技术范式重构与教育形态革新的关键转型期。本研究以DeepSeek-R1模型为技术基础，在教学、科研、治理三大场景进行了多智能体协同的高等教育实践。围绕“如何利用多智能体系统推动高等教育改革”的问题，本研究提出以下建议：
1构建学习者画像驱动的个性化教育体系
高校可依托多智能体系统，根据学生的学习进度、兴趣偏好及能力水平，为其量身定制个性化的学习路径。智能体通过分析学生的学习行为数据，精准识别其优势与短板，进而推荐适合的学习资源与课程内容。这种个性化的学习支持，有助于提高学生的学习效率与质量，激发其学习潜能，培养自主学习能力。
2打造跨学科科研协作的智能创新平台
借助多智能体平台，高校科研团队可以整合不同学科领域的专家知识和数据资源，实现跨学科的科研协作。智能体能够协助科研人员快速定位研究方向、挖掘潜在合作对象，并实时跟踪科研热点和前沿动态，为科研项目提供精准的情报支持。在实验设计、数据分析、模型构建等环节，多智能体系统可以充分发挥其分布式协作优势，提高科研效率，加速创新成果的产出。
3建立校务治理的智能体协同决策网络
高校应利用多智能体系统优化校务治理流程，提升管理效率和服务质量；同时，要构建智能体驱动的校务管理系统，以实现对校园内各类资源的高效调配和管理。多智能体系统不仅可以自动处理日常的行政事务、减轻管理人员的工作负担，而且能够提高事务处理的速度和准确性。此外，多智能体系统还能对校务数据进行实时监测和分析，为管理层提供决策支持，助力学校治理的科学化和精细化。
新技术的应用不仅需要在理念层面贯彻“以人为本”的原则，而且需要聚焦教学模式智能化转型、科研动态优化与校务治理创新三重维度。需要说明的是，本研究还缺乏对于智能体的长效应用分析，随着人工智能技术的持续演进，我国高等教育将面临智能体技术迭代适应性、应用场景可持续性及伦理风险防控等问题。对此，后续研究应着力构建包含动态评估体系、多主体协同机制和技术治理框架的长效发展路径，通过人才链与创新链的有机对接，推动形成教学、科研、治理深度融合的智能生态，最终实现高等教育的可持续、高质量发展。
参考文献
[1]中共中央，国务院.教育强国建设规划纲要（2024-2035年）[OL].
[2]曹培杰，谢阳斌，武卉紫，等.教育大模型的发展现状、创新架构及应用展望[J].现代教育技术，2024，（2）：5-12.
[3]骆飞，马雨璇，焦丽珍.迭代驱动转型：DeepSeek的技术特质如何赋能教育数字化转型[OL].
[4]De Winter JCF， Dodou D，Eisma YB.System 2 thinking in OpenAI's o1-preview model： Near-perfect performanceonamathematics exam[J]. Computers，2024，（11）：278-290.
[5]魏钰明，贾开，曾润喜，等.DeepSeek 突破效应下的人工智能创新发展与治理变革[J].电子政务，2025，（3）：2-39.
[6]王飞跃.我国生成式人工智能的发展现状与趋势[J].人民论坛，2025，（2）：21-26.
[7]胡航，董玉琦.技术促进深度学习：\"个性化-合作\"学习的理论构建与实证研究[J].远程教育杂志，2017，（3）：48-61.
[8]张辉，刘鹏，姜钧译，等.ChatGPT：从技术创新到范式革命[J].科学学学研究，2023，（12）：2113-2121.
[9]李国杰.DeepSeek引发的AI发展路径思考[J].科技导报，2025，（3）：14-19.
[10]韩雪雯，车尚锟，杨梦晴，等.多模态数据驱动的AI智能体模式设计[J].图书情报工作，2024，（24）：27-37.
[11]丁季时雨，孙科武，董博，等.基于元课程强化学习的多智能体协同博弈技术[J].现代防御技术，2022，（5）：36-42.
[12]翟雪松，季爽，焦丽珍，等.基于多智能体的人机协同解决复杂学习问题实证研究[J].开放教育研究，2024，（3）：63-73.
Agent-empowered Transformation of Higher Education： Paradigm Reconstruction Based on DeepSeek-R1 and the Practical Exploration of “Zhejiang University Great Master”
CHEN Mo1 YANG Yu-Hui1 YANG Qing-Yuan1 CHEN Juan-Juan1，2 CHEN Wen-Zhi1[Corresponding Author] （1. Information Technology Center， Zhejiang University，Hangzhou，Zhejiang， China ; 2.College ofEducation， ZhejiangUniversity，Hangzhou， Zhejiang， China ）
Abstract： With therapid advancement of artificial intellgence technologyreasoning models representedbyDeepSeek-R1 haveinjectednewmomentumintohighereducationtransformation.Againstthisbackground，thispaper firstreviewed the technological evolution process from a single-agent tomulti-agentcolaboration，and analyzedtheposible scenariosand potential advantages ofagent-empowered transformation of highereducation.It was found that multi-agentcollaborationcan efectivelycompensateforthelimitations ofasingle-agent whenfacingcomplexandchangeable educationalscenariosthrough technological integrationandstrategicoptimization，therebyenablingsophisticatedtask processngineducationalsenarios. Subsequently，taking theagent platform named“Zhejiang UniversityGreat Master”asacase study，this paper carriedout the higher eucation practiceofmulti-agentcollaboration，and explainedits practical innovations insenariossuchas eucation， scientific researchand goverance.Finallsuggestions were proposedaroundtheisseof\"howtoutilze multi-gentstems to drive highereducationreform”，aiming toprovidereferene foragents toempowerthe transformationofhighereducation， promotig the cultivationof newquality talents，and contributing tothe sustainableandhigh-quality developmentof higher education.
Keywords： DeepSeek; agent; higher education; AI empowerment; multi-agent collboration
