OpenMAIC: AI-класс с учителем, одноклассниками, тестами, симуляциями и проектным обучением
OpenMAIC — open-source платформа THU-MAIC, которая превращает тему, PDF, Office-документ, презентацию или другой учебный материал не в очередной чат с «репетитором», а в целый интерактивный AI-класс: преподаватель объясняет материал, AI-одноклассники задают вопросы и спорят, появляются слайды, доска, тесты, интерактивные HTML-симуляции и Project-Based Learning (PBL). В версии 1.x к этому добавился Agent Workbench: можно разговаривать с агентом, который сам планирует курс, собирает страницы, принимает дополнительные материалы и позволяет править результат итеративно.
OpenMAIC — не чат с одним AI-учителем, а генератор интерактивной учебной среды
Если обычный AI-репетитор строится вокруг диалога «ученик ↔ одна модель», OpenMAIC пытается воспроизвести больше элементов настоящего класса: преподаватель, ассистент, несколько участников, чередование лекции и обсуждения, визуальная доска, тесты, упражнения и проектная работа.
Курс состоит из сцен: slides, quizzes, interactive HTML, PBL и обсуждений.
Результат можно проигрывать как урок, редактировать и экспортировать.
Model/provider layer отделён от classroom UI и generation pipeline.
Node/Docker deployment, local Ollama и собственные media/search providers.
OpenMAIC решает другую задачу: «собрать урок/курс», а не «постоянно вести одного ученика»
Персональный AI-репетитор может отслеживать долгосрочный прогресс ребёнка, а OpenMAIC — периодически собирать богатые интерактивные занятия по темам, где обычного диалога уже недостаточно.
Учебный сценарий строится как управляемая последовательность действий разных AI-участников
Лекция, слайды, доска, формулы и переход между темами.
Помогает с уточнениями и дополнительными объяснениями.
Задают вопросы, спорят, предлагают другие точки зрения.
Отвечает, участвует в обсуждениях, тестах и проектных заданиях.
Исторически MAIC-архитектура строилась вокруг orchestration, которая решает, кто говорит следующим и какое действие выполняет: сказать, нарисовать на доске, задать вопрос, показать слайд, перейти к quiz или запустить другой interactive scene.
Это программные agent roles внутри orchestrated lesson. Их ценность — в разнообразии взаимодействия, а не в имитации реальных социальных отношений.
Из одного запроса OpenMAIC может собрать несколько разных типов учебной активности
Текст, изображения, диаграммы, charts и LaTeX formulas.
Multiple choice и другие вопросы с feedback.
Физика, алгоритмы, графики, игры, интерактивные модели.
AI может рисовать, писать формулы и строить схемы.
Роли, milestones, deliverables и совместная работа с агентами.
Отдельный render service способен собрать MP4.
Красивый slide или интерактивная simulation не гарантирует фактическую точность, методическую корректность, соответствие возрасту или школьной программе.
Agent Workbench превращает OpenMAIC из one-click generator в редактируемый course-building workflow
В августе 2026 версия 1.0.0 добавила Pro workbench: пользователь не обязан один раз нажать «Generate» и принять результат. Теперь можно вести chat с course-building agent, который планирует curriculum, строит страницы, принимает новые материалы и меняет уже созданный курс.
Agent разбивает задачу на структуру и stages.
Слайды, quiz, interactive, PBL и media.
Можно отменять, продолжать и уточнять направление.
Server-backed runner хранит progress/event transcript.
Документы, изображения, audio/video и web context.
В current README упоминается более 20 встроенных skills.
Для реального преподавателя/родителя возможность исправить план, заменить сцену, добавить материал и перегенерировать только часть курса полезнее, чем полностью автономная «магия одной кнопки».
PDF — только самый простой вариант: current pipeline понимает Office, изображения и часть audio/video
OpenMAIC имеет несколько parsing paths.
Built-in unpdf подходит для обычного PDF.
Для более сложных документов можно подключить MinerU или AliDocMind.
Встроенный parser без отдельного external service.
Формулы, layout, OCR и сложные документы.
PDF, DOCX, PPTX, XLSX и изображения.
MP4/MOV/AVI/MKV/WMV и MP3/WAV/AAC по current docs.
Parser может ошибиться в OCR, таблице или формуле, а генеративная модель затем может дополнительно исказить исходник. Для школьных заданий и технических тем исходные цитаты/формулы стоит проверять.
Русский язык поддерживается и интерфейсом, и generation/runtime flow
Current repository содержит locale ru-RU.
Помимо русского сейчас перечисляются:
zh-CN, zh-TW, en-US, ja-JP, ko-KR, ar-SA, pt-BR,
es-MX, fr-FR, vi-VN и de-DE.
Основные интерфейсные строки локализованы.
OpenMAIC определяет язык курса по входным данным.
Русский был отдельно добавлен в agent/PBL generation paths.
Язык интерфейса и качество голоса — разные вещи.
У разных LLM качество русского, терминологии, математических формулировок и детских объяснений отличается сильнее, чем перевод кнопок интерфейса.
MAIC проверяли на реальных студентах, а PBL-направление имеет отдельную ACL 2026 работу
Авторы связывают OpenMAIC с исследованием “From MOOC to MAIC: Reimagine Online Teaching and Learning through LLM-driven Agents”, опубликованным в Journal of Computer Science and Technology в 2026 году. Официальная страница проекта сообщает о более чем 700 студентах, участвовавших в длительной университетской апробации.
Отдельное направление SimPBL опубликовано в ACL 2026. В статье авторы сообщают о 14% улучшении examination score в их конкретной evaluation setup.
Это результат конкретного исследования, со своей выборкой, задачами, дизайном эксперимента и системой оценки. Он показывает, что подход заслуживает изучения, но не доказывает универсальное «+14% к успеваемости».
Teacher + classmates + orchestration вместо одиночного chatbot.
Многоагентная совместная работа вокруг реального проекта.
Отдельная 2026-линия генерации slides/interactive pages для production OpenMAIC.
Локальная установка OpenMAIC
Current minimum: Node.js ≥22.19 и pnpm ≥10. Этот floor был поднят после проверки реальных dependency engines; старые гайды с Node 20 уже устарели.
git clone https://github.com/THU-MAIC/OpenMAIC.git
cd OpenMAIC
pnpm install
cp .env.example .env.local
В .env.local достаточно настроить хотя бы один LLM provider
либо позже использовать supported local provider.
pnpm dev
# Открыть:
# http://localhost:3000Production build
pnpm build
pnpm startDocker
cp .env.example .env.local
docker compose up --buildЕсли локальная Node-среда вызывает dependency conflicts, Docker часто даёт более воспроизводимый path.
Ollama встроен как provider и не требует API key
Поддержка Ollama появилась ещё в 0.1.1, а current configuration docs прямо отмечают: Ollama и Lemonade относятся к providers без обязательного API key.
OpenMAIC генерирует structured lesson, большие outlines, scene JSON, quiz и agent interactions. Маленькая local model может хорошо отвечать в чате, но ломать strict structure или хуже планировать длинный курс.
Кроме того, в GitHub issues есть отдельные reports по конкретным Ollama/OpenAI-compatible combinations, где endpoint сам по себе работал, но OpenMAIC видел empty response. Это не означает, что Ollama «не поддерживается»; это означает, что конкретную model/provider pair нужно тестировать.
Экспорт: PowerPoint, интерактивный HTML, classroom ZIP и MP4
Слайды с изображениями, charts и LaTeX formulas.
Подходит для симуляций и browser-based exercises.
Backup, перенос и import в другой OpenMAIC.
Отдельный Chromium + FFmpeg render service.
Offline/intranet export умеет inline'ить зависимости interactive scenes — например KaTeX, Three.js, fonts и images — чтобы classroom мог воспроизводиться без публичного CDN после переноса в закрытый сегмент.
Материал можно проверить вручную, сохранить отдельно от runtime и не зависеть от того, будет ли через год существовать тот же provider/API.
OpenClaw, Codex и другие агенты могут вызывать OpenMAIC через стандартный SKILL.md workflow
Repository содержит skills/openmaic/.
Это не глубокая жёсткая интеграция:
maintainers прямо описывают её как SOP skill,
который ведёт агента по setup/generation flow.
OpenClaw
clawhub install openmaicДля Codex, DeepSeek и других совместимых workbenches можно импортировать папку/ZIP skill package.
Skill использует access code, локальная установка не нужна.
Skill знает repo path и URL OpenMAIC.
Можно попросить собрать курс прямо из Telegram/Slack/другого channel.
Для одного пользователя можно начать локально, для durable Agent Workbench нужен PostgreSQL
OpenMAIC умеет хранить course/runtime state в browser,
а для server-backed persistence использует PostgreSQL.
Durable Agent Runtime версии 1.x также требует
DATABASE_URL.
DATABASE_URL=postgres://openmaic:strong-password@postgres:5432/openmaic
NEXT_PUBLIC_PERSISTENCE=1
NEXT_PUBLIC_PERSISTENCE_TOKEN=replace-this
docker compose --profile server-persistence up --buildREADME прямо говорит: development token подходит localhost/trusted-network single-user deployment. Для production нужно заменить его реальной server-side identity/session model.
Если OpenMAIC доступен по сети, использовать старую 1.0.0 нельзя
После большого v1.0.0 проект быстро получил серию security-hardening releases. Latest v1.0.3 содержит исправления v1.0.1 и v1.0.2 плюс новые fixes.
GHSA-p2wh-m28m-c5xw
Path traversal при записи classroom
Исправлено в 1.0.1.
GHSA-7rhf-2798-mvcj
Stored slide HTML без sanitization
Исправлено в 1.0.1.
GHSA-6xff-rgjg-v33f
Cloud metadata SSRF bypass
Исправлено в 1.0.2.
GHSA-23xq-m3mm-3j49
DNS rebinding через media proxy
Исправлено в 1.0.2.
GHSA-qpmr-534w-hhpg
ACCESS_CODE tokens не истекали
В 1.0.3 введён server-enforced 7-day lifetime.
GHSA-vqq3-22q7-289w
Render service network access из untrusted HTML
В 1.0.3 добавлены CSP/network controls.
1.0.3 также обновляет Next.js
с 16.2.11 до 16.3.3,
закрывая critical RCE
CVE-2026-75604
на Windows-hosted servers.
ACCESS_CODE
# .env.local
ACCESS_CODE=use-a-long-random-secret-at-least-16-chars
Current .env.example прямо предупреждает:
middleware пропускает всех,
включая API routes.
Для localhost это удобно,
но перед публикацией в LAN/VPN/internet access code или нормальная auth обязательны.
Rate limiting проверки ACCESS_CODE по клиентскому IP работает только
за корректно настроенным trusted reverse proxy
при TRUST_PROXY_HEADERS=true.
Без него приложение не может надёжно атрибутировать попытки конкретному клиенту.
Если OpenMAIC должен обращаться к локальному Ollama/SearXNG/медиа endpoint,
после security-hardening может потребоваться
ALLOW_LOCAL_NETWORKS=true.
Включайте его только если понимаете, какие server-side URL fetch paths это расширяет.
Интерактивность делает ошибки убедительнее, а не автоматически менее вероятными
LLM может уверенно сгенерировать неправильное объяснение, test key или формулу.
Материал может быть слишком сложным, слишком поверхностным или не соответствовать возрасту.
Красивый interactive HTML не является доказательством правильной физики/математики.
LLM, image/video generation, TTS, ASR и web search могут создавать отдельные счета.
Слабая LLM хуже соблюдает DSL/JSON и длинный course plan.
Node, Docker, Postgres, render service, providers и security нужно обслуживать.
Для постоянного персонального tutoring нужен отдельный learner-memory/progress layer.
Три security release после 1.0.0 за девять дней — хороший пример быстрого взросления проекта.
Родитель/педагог задаёт тему и материалы, проверяет outline, ключевые факты и ответы quiz, а уже затем ребёнок проходит интерактивный урок.
Как из параграфа учебника сделать полноценное занятие
PDF/страницы/конспект по конкретной теме.
Например: 2 класс, понять тему и потренироваться без терминов выше программы.
Не генерировать 40 сцен, пока структура не устраивает.
Объяснение + мини-quiz + простая interactive exercise.
Особенно числа, орфографию, определения и формулы.
Оценить pacing и сложность.
«Слишком сложно», «добавь пример», «замени этот вопрос».
PPTX/HTML/ZIP для повторного использования.
Актуальная лицензия repository — MIT, несмотря на устаревшие страницы в интернете
Некоторые старые/зеркальные страницы всё ещё пишут AGPL-3.0. Это было верно для ранних версий. Changelog официального repository фиксирует relicensing AGPL-3.0 → MIT в v0.3.0 от 28 июня 2026 года.
Root LICENSE и GitHub repository сейчас — MIT.
При этом bundled third-party components могут сохранять собственные лицензии;
например packages/mathml2omml отдельно указан как LGPL-3.0-or-later.
OpenMAIC 1.0.3: features, setup, Russian, research и security
Latest release — v1.0.3 от 15 сентября.
GitHub показывает около 38.2 тыс. stars и 6 тыс. forks.
Для сетевого deployment версии до 1.0.3 использовать не стоит.
OpenMAIC интересен не как «ещё один бот для учёбы», а как конструктор полноценной учебной среды
Лучший use case здесь — тема, которую хочется не просто обсудить, а прожить как занятие: посмотреть объяснение, увидеть схему, ответить на quiz, попробовать simulation, услышать разные точки зрения и перейти к проектному заданию.
Для домашнего использования особенно ценны русский интерфейс, импорт собственных материалов, возможность local Ollama, Agent Workbench с итеративным редактированием и экспорт в PPTX/HTML/ZIP.
Но OpenMAIC не отменяет проверку педагога/родителя. Чем визуально убедительнее и интерактивнее generated course, тем важнее проверить факты, возрастную сложность и правильность quiz до того, как ребёнок начнёт по нему учиться.
Частые вопросы про OpenMAIC
Что такое OpenMAIC простыми словами?
Open-source платформа THU-MAIC, которая превращает тему или учебные материалы в интерактивный multi-agent classroom с AI-учителем, AI-одноклассниками, слайдами, тестами, симуляциями и PBL.
Поддерживает ли OpenMAIC русский язык?
Да. В current repository есть ru-RU, а Russian support был добавлен и для interface, и для AI-agent/generation flows.
Можно ли использовать локальную модель?
Да. Ollama является built-in provider без обязательного API key; также доступны custom OpenAI-compatible endpoints. Качество structured course generation зависит от конкретной модели.
Можно ли загрузить свой PDF?
Да. Для простого PDF есть built-in parsing; для сложных PDF/OCR/Office можно подключить MinerU или AliDocMind.
Можно ли сделать презентацию PowerPoint?
Да. OpenMAIC экспортирует editable PPTX; также есть interactive HTML, classroom ZIP и video export.
Можно ли пользоваться через Telegram?
Сам OpenMAIC — web platform, но через его standard skill можно связать generation workflow с OpenClaw, а уже OpenClaw работает с Telegram и другими мессенджерами.
Нужна ли видеокарта?
Для самого web-приложения — нет. GPU нужен только если вы запускаете локальные LLM/media/TTS providers, которым он требуется.
Можно ли использовать OpenMAIC для школьника?
Да, особенно как генератор интерактивных занятий по проверенным материалам. Но факты, тесты и уровень сложности нужно проверять взрослому.
Какая лицензия у OpenMAIC?
Current official repository — MIT. Старые материалы с AGPL относятся к состоянию до relicensing в v0.3.0.
Какая версия актуальна?
На 21 сентября 2026 года latest release — OpenMAIC v1.0.3 от 15 сентября.
Хотите собрать локальный учебный стенд: OpenMAIC + Ollama + свои учебники + отдельный AI-репетитор?
Практичная схема — разделить роли: персональный agent хранит прогресс ученика, OpenMAIC генерирует интерактивные занятия, а локальная LLM используется там, где её качества действительно хватает.
