🎓 PaperPlay - 论文游戏化学习平台

​

PaperPlay 是一个创新的论文游戏化学习平台，通过AI Agent技术和Injective区块链集成，将复杂的学术论文转化为易于理解的概念和互动式学习体验。

🌟 系统架构

项目采用模块化设计，包含四个核心组件，每个组件都经过精心设计以实现高内聚和低耦合。

1. 🖥️ 前端 (Vue + uni-app)

构建一个响应式、跨平台的学习界面，注重用户体验和互动性。

• 核心功能:
  • 认证系统: 管理用户登录、注册流程，并利用 refresh_token 机制实现令牌的自动续期，保证用户体验的连续性。
  • 学习地图: 以可视化的方式展示学科知识结构，用户可以直观地看到自己的学习路径和进度。
  • 每日任务: 根据用户的学习历史和偏好，动态推荐相关的论文或测验，引导用户进行持续学习。
  • 测验系统: 提供互动式答题体验，支持多种题型，并能即时给出评分反馈和答案解析。
  • 个人中心: 集中展示用户的学习统计数据、已获得的成就徽章和个人信息设置。

2. ⚡ 后端 (Golang)

提供稳定、高效的 API 服务，并处理所有核心业务逻辑。

• 业务模块:
  • 用户系统: 负责用户注册、登录、个人资料更新和学习进度的持久化存储。
  • 学习系统: 管理学科、论文、关卡和题目等核心数据，并处理关卡挑战、答案提交等学习逻辑。
  • 成就系统: 内置一个规则引擎，根据用户行为（如完成关卡、连续登录）实时评估并授予相应成就。
  • 定时任务: 使用 Cron-like 调度器，定期执行数据汇总、生成周报、触发系统事件等后台任务。

3. 🤖 Agent系统 (Python)

利用大语言模型（LLM）实现论文内容的自动化解析和游戏化内容生成。

• Agent组件:
  • 总控 Agent: 作为任务编排的核心，协调论文处理、概念提取和问题生成三大 Agent 的工作流程。
  • 论文处理 Agent: 负责从 PDF 文件中智能提取结构化文本和元数据，并利用向量化技术进行语义存储。
  • 概念抽取 Agent: 调用 LLM 分析论文内容，自动识别核心学术概念，并对其重要性进行评分。
  • 问题生成 Agent: 独创“类比引入+概念深化”的双层问题模式，将抽象知识转化为易于理解的题目。

4. 🔗 Web3集成 (Solidity)

将学习成就与区块链技术结合，提供可验证、可拥有的数字徽章。

• 技术架构:
  • Injective EVM: 选择在 Injective 兼容 EVM 的链上部署，兼顾性能和以太坊生态的兼容性。
  • ERC721 标准: 基于该标准创建独一无二的 NFT 成就徽章，确保每个徽章的唯一性。
  • Hardhat 框架: 用于智能合约的编译、测试和部署，提供了一整套完善的开发工具链。
• 合约功能:
  • NFT 成就: 支持铸造青铜、白银、黄金、钻石等多等级的成就徽章，并支持批量操作以提高效率。
  • 权限控制: 通过 onlyOwner 等修饰符严格控制合约的管理权限，确保只有授权地址才能执行铸造等敏感操作。
  • 数据统计: 在链上记录并提供查询接口，方便统计各等级成就的总量和特定用户的持有情况。