当大模型成为教育行业的“基础设施”，几乎所有玩家都在思考同一个问题：AI 能否真正改变学习效果。而在刚刚投身AI教育赛道两年的”能力工场“看来，这个问题可以简化为一个更为实际而重要的目标——在“学得好”之前，更重要的是“是否愿意学”。

这个拥有腾讯、小米、优酷产品经验的创始团队以背单词这一最典型、也最容易引发厌学情绪的学习场景作为入口，能力工场试图从一个长期被忽视的变量切入：学习动机、心理体验与“元能力”，并尝试对传统教育技术路径进行重构。

App 是承载，Agent 是骨骼；在更长期的规划中，公司更是提出“AIIP”概念，希望构建具备情感链接能力的 AI 学习伙伴团队，而非单一工具。

从教育问题出发，而非从模型能力出发

能力工场创始人卢学裕的职业背景，横跨互联网平台与教育行业。本硕毕业于武汉大学，曾就职于腾讯、优酷、小米，并在 2016 年开启首次创业，历时 7 年后被上市公司并购。

真正促使其再次创业的，并非单一的技术突破，而是三条长期交织的现实线索。

首先是大模型的出现，让“低成本 + 大规模 + 个性化”这一教育不可能三角首次具备现实可行性；而作为家长的切身体验，引发其对 AGI 时代“应培养何种能力”的系统性反思；尤其是被家长们越来越重视的中学生心理问题更让卢学裕有了投身这个赛道的紧迫性：初中心理问题检出率已超过 30%，在卢学裕看来，这与学习挫败感高度相关。

（能力星球的界面都追求卡通化，愿意学体现在细节里）

现有教育产品与 AI 教学工具大多围绕“知识与分数”展开，而真正被长期忽视的，是学生是否愿意进入学习状态本身。卢学裕说，能力工场要解决的，是‘愿意学’的问题。”

反对“背单词”，却从背单词入手

从产品策略上看，能力工场的选择显得颇具张力。

一方面，团队明确反对将“背单词”“错题本”作为核心学习方法，认为其是造成学生自信受损和学习厌恶的关键诱因；另一方面，能力星球却以背单词作为产品切入口。

这一看似矛盾的决策，背后是一种现实判断：在英语课时持续压缩的背景下，背单词已成为学生几乎无法回避的日常任务，也是“愿意学”这一问题的第一道门槛。

截至目前，能力星球已累计覆盖超过 50 万名学生用户，部分家长反馈显示，产品在降低记忆痛苦感方面取得了一定效果。但公司并未将此视为终点，而是将其定义为“以单词为圆心”的第一阶段。

“有趣”并非游戏化，而是心理学工程

在能力星球的产品逻辑中，“有趣”并不等同于游戏化。

卢学裕指出，学习的痛苦并不主要来自体力消耗，而来自持续的心理挫败：听不懂、做不会、被否定、被纠正。这类体验难以通过简单激励解决，甚至会因“花式鼓励”而进一步失效。

能力星球引入的，是一套基于 AI 的“学习心流调节机制”：通过个性化学习路径，减少无效重复；以“小胜任务”与“挑战任务”交替，动态对冲挫败感与无聊感；将核心优化指标，从“时长、点击”转向“微微出汗、学有所获”的过程体验。

其底层逻辑，与内容平台的推荐系统相似，但目标并非用户沉浸，而是学习效率与心理体验的平衡。

超越艾宾浩斯：从“记忆管理”到“体验管理”

在具体的记忆机制上，能力星球并未简单复刻艾宾浩斯遗忘曲线。

卢学裕认为，传统间隔重复模型对学优生可能无感，对学困生却可能成为心理负担。因此，团队在此基础上进行了多轮优化，并计划推进“无感版间隔重复算法”，将记忆强化嵌入学习流程本身，而非作为显性任务存在。

同时，能力星球大量采用 AI 生成内容，并辅以人工审核，逐步引入图像、视频等多模态形式，用以构建更高效的语境连接。其核心目标并非内容规模，而是帮助新信息与学习者既有认知网络建立关联，从而降低记忆成本。

商业模式与数据资产：订阅制下的“慢变量”

在商业层面，能力工场目前采用 订阅制会员模式，核心收入来源为用户会员费用。与多数教育公司不同，其并未将用户行为数据视为“公司资产”，而强调数据所有权属于用户本身，公司价值在于如何利用脱敏数据持续优化学习引擎。这一定位，也构成其在未成年人数据保护问题上的基本态度。

在获客方面，面对高昂的教育流量成本，能力工场更强调通过产品体验提升 NPS，以降低 CAC，而非依赖重营销投入。

面对多邻国等国际产品，以及国内教育大厂的 AI 化转型，能力工场并未选择正面资源竞争。

其自我定位为“AI 原生教育应用”，而非在既有教学范式上叠加模型能力。教育目标从“知识学习”转向“元能力构建”，成为其与传统玩家的根本分野。

在卢学裕看来，大模型厂商与教育应用并非直接替代关系。正如 ChatGPT 冲击了搜题工具，却反而利好多邻国，真正的护城河不在模型本身，而在长期沉淀的学习体验与关系网络。

从 App 到 Agent，再到 AIIP

展望未来，能力工场并未将能力星球视为一个功能型 App，而是一个由 AI 驱动的动态学习环境。

在形态上，App 是承载，Agent 是骨骼；在更长期的规划中，公司提出“AIIP”概念，希望构建具备情感链接能力的 AI 学习伙伴团队，而非单一工具。

短期内，能力工场仍将专注语言学习这一高频场景；中长期，则逐步扩展至更广泛的综合素养与能力培养领域。

在当前 AI 教育赛道中，能力工场并不追求“效率最优”或“功能最全”的叙事，而是选择了一条更慢、也更难验证的路径：先解决学习中的心理变量，再谈能力提升。

这种路径是否能规模化、是否能穿越周期，仍有待时间检验。但至少，它为 AI 教育提供了一种不同于“解题机器”的可能性样本。

在大模型愈发强大的时代，或许真正稀缺的，不是答案，而是让人愿意继续学习的理由。

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