在奥里萨邦，一名学生想用AI辅导工具学习物理，却不得不先把问题组织成英语，再提交给系统。开发者认为，这不该是学生承担的负担。Mo Saathi是一款面向奥里亚语学生的AI教育助手，核心思路是“奥里亚语优先”。系统允许学生在日常交流中自然混用奥里亚语与英语术语，比如学生可以说：“ଆଜି ଆମେ Physics ବିଷୟରେ ପଢ଼ିବା?”（今天我们读Physics好吗？），系统会直接理解并进入辅导，而不是先把整句话翻译成规范英语。 大多数教育AI工具将印度地区语言当作事后补充，依赖通用翻译API，速度慢且容易丢失语境。Mo Saathi在架构上将实时传输与应用逻辑分成两层，以支持本土语言的低延迟对话交互。该项目诞生于“10 Days of Voice Agents —— VoiceForBharat Edition”。开发中遇到的第一个挑战，是让智能体自然“听”和“说”奥里亚语。技术方案上，Mo Saathi接入Sarvam AI实现印度本土语言语音识别，使用Murf Falcon完成快速语音合成；开发者还编写了严格的系统提示词，确保AI以教师身份逐层解释概念，而不是像搜索引擎一样直接抛答案。前端则采用Next.js构建手绘风格、纸质质感的界面。 对辅导工具而言，忘记学生或编造事实是无法接受的。Mo Saathi使用本地SQLite数据库保存学生档案，再次会话时能想起学生的名字和过去的薄弱点。为防止大模型幻觉，系统内建本地RAG流水线，基于sentence-transformers将奥里萨邦九、十年级科学与数学课程内容注入大模型上下文，再给出回答。数学题同样不能被随意生成。Mo Saathi为此配置了get_next_exercise函数工具：当学生请求练习时，大模型调用该工具，从本地题库中取出结构化题目，并评估学生的作答。 从一段简单脚本到带状态的辅导平台，Mo Saathi在10天内完成了演进。它试图回答一个朴素的问题：当学生用母语提问时，AI应当直接听懂，而不是先要求他们翻译。
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