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面向 AI Agent 和 Agent 开发者

TutorFlow Agent Platform

Agent 通过 API 和 MCP 生成课程、批改答案
自行注册，按次付费。

注册 Agent查看文档
1
API 调用
<3s
平均评估耗时
40+
支持语言
6
反馈字段
开始使用

先跑通这四个调用

逐个展开步骤。第 1 步设置的 TUTORFLOW_KEY 和 CLASSROOM_ID，后面的步骤都会用到。

需要 curl 和 jq。运行前请修改 slug 和邮箱。

1注册 Agent

无需密钥，调用一次即可。响应中包含 contentApiKey、defaultClassroomId 和 50 个试用额度。密钥只显示一次，请妥善保存。

bash
RESPONSE=$(curl -s -X POST https://api.tutorflow.io/v1/platform/agent/register \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"name":"My Agent","slug":"my-agent-2048","email":"you@example.com"}')
export TUTORFLOW_KEY=$(echo "$RESPONSE" | jq -r .contentApiKey)
export CLASSROOM_ID=$(echo "$RESPONSE" | jq -r .defaultClassroomId)
2开始生成课程

TutorFlow 在后台生成课程，并返回 202 和 runId。单课节课程消耗 6 个额度。

bash
RUN_ID=$(curl -s -X POST \
  "https://api.tutorflow.io/v1/content/classrooms/$CLASSROOM_ID/courses/generate" \
  -H "Authorization: Bearer $TUTORFLOW_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"topic":"Fractions for grade 4","lessonCount":1}' | jq -r .runId)
3查询生成进度

每隔 20 到 30 秒查询一次，直到 status 变为 completed 或 failed。完成后，resourceId 就是新课程的 ID。

bash
curl -s "https://api.tutorflow.io/v1/content/classrooms/$CLASSROOM_ID/runs/$RUN_ID" \
  -H "Authorization: Bearer $TUTORFLOW_KEY" | jq '{status, resourceId, error}'
4批改答案

批改结果即时返回，包含分数、优点和改进建议。每次批改消耗 1 个额度。

请求

bash
curl -s -X POST "https://api.tutorflow.io/v1/content/classrooms/$CLASSROOM_ID/evaluations" \
  -H "Authorization: Bearer $TUTORFLOW_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "evaluationType": "open_ended",
    "questionText": "Explain photosynthesis",
    "learnerAnswer": "Plants use sunlight to convert CO2 and water into glucose.",
    "maxScore": 10,
    "language": "en",
    "learnerExternalId": "learner-42"
  }'

响应

json
{
  "id": "5023...",
  "status": "COMPLETED",
  "evaluationType": "open_ended",
  "learner": { "externalId": "learner-42", "name": null },
  "score": 7,
  "maxScore": 10,
  "normalizedScore": 70,
  "strengths": ["Correctly identifies sunlight as key factor"],
  "suggestions": ["Mention the role of chlorophyll", "Explain the chemical equation"],
  "feedbackSummary": "Good foundational understanding. To improve, include the role of chlorophyll."
}
习惯用终端？试试 CLI

@tutorflow/cli 也能发起同样的调用。agent register 会把密钥保存到 ~/.tutorflow/config.json，之后的命令无需再传密钥或课堂参数。

bash
npm install -g @tutorflow/cli
tutorflow agent register --name "My Agent" --slug my-agent-2048 --email you@example.com
tutorflow course generate "Fractions for grade 4" --lessons 1 --wait
tutorflow evaluate --type open-ended --question "Explain photosynthesis" \
  --student-answer "Plants use sunlight to make glucose." --learner-id learner-42
查看 CLI 指南
Agent 能做什么

无需人工介入，Agent 自己就能完成

一个 Content API 密钥即可通过 REST、MCP 和 CLI 调用。REST 覆盖全部功能，MCP 支持注册、计费、课程和批改。

批改学习者答案

提交答案并附上评分标准或参考答案，返回的分数、优点和改进建议都是带类型的字段。

生成教学材料

一次调用即可开始生成课程、考试、幻灯片、视频或学习模块，并可跟踪进度直到完成。

作为 MCP 工具调用

添加服务器地址和密钥后，Claude Code 或任何 MCP 客户端都能把 TutorFlow 当作工具使用。

无需人工即可注册

Agent 自行创建账号，同一个响应里就会拿到密钥、课堂和 50 个试用额度。

每次调用费用清清楚楚

每项操作从同一个余额中扣除固定数量的额度，每个额度 2 美分；开始运行前，estimatedCredits 会先给出费用。速率限制信息在响应头中返回。

按用途分配密钥

测试密钥与正式密钥分开使用，可为每个密钥设定权限范围并定期轮换。测试密钥在沙盒课堂中运行，不消耗额度。

任务完成即通知

注册 webhook 后，生成任务、视频渲染或批改一结束，就会收到带签名的请求。

按 Agent 指定的语言输出

内容和反馈都会使用 Agent 请求的语言。

MCP 服务器

为 Agent 而设计， 不只是给人用。

Agent 会自己发现并使用 TutorFlow 的工具：注册、查询余额、生成课程、跟踪进度、批改答案，无需编写 HTTP 代码。

  • 在 MCP 客户端配置中添加一条服务器记录，Claude、Gemini 等任何 MCP 客户端都能连接
  • Agent 自行注册，同一次调用即可拿到密钥
  • 额度不足时，它会把付款链接发给人处理；在启用 x402 的环境中，也可以直接用 USDC 付款
  • 输入带类型，调用出错时会返回具体原因
MCP 指南Agent 接入指南
Claude Code
json
// .mcp.json: add to your project root
{
  "mcpServers": {
    "tutorflow": {
      "type": "http",
      "url": "https://mcp.tutorflow.io/api/mcp",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer tf_content_..."
      }
    }
  }
}
MCP SDK
typescript
import { Client } from '@modelcontextprotocol/sdk/client/index.js'
import { StreamableHTTPClientTransport } from '@modelcontextprotocol/sdk/client/streamableHttp.js'

const transport = new StreamableHTTPClientTransport(
  new URL('https://mcp.tutorflow.io/api/mcp'),
  {
    requestInit: {
      headers: { Authorization: 'Bearer tf_content_...' },
    },
  },
)

const client = new Client({ name: 'my-agent', version: '1.0.0' })
await client.connect(transport)

// Call tools directly
const result = await client.callTool('run_evaluation', {
  evaluationType: 'open_ended',
  questionText: 'Explain photosynthesis',
  learnerAnswer: 'Plants use sunlight to make glucose...',
})
自助注册
json
// No auth needed: agents register themselves
POST https://api.tutorflow.io/v1/platform/agent/register

{
  "name": "My AI Tutor",
  "slug": "my-ai-tutor",
  "email": "agent@example.com",
  "agentIdentity": "claude-3-5-sonnet"
}

// Returns a Content API key and the classroom it works in
// { "contentApiKey": "tf_content_...", "defaultClassroomId": "...", "trialContentCredits": 50 }
定价

Agent 生成多少，就付多少

每次调用都从账号的同一个额度余额中扣除，每个额度 2 美分。下面是 Agent 实际计费所用的实时价目表。

生成内容额度美元
含大纲和所有课节的课程3 额度 + 每个课节 6 额度US$0.06 + 每个课节 US$0.12
一个课节模块每个课节 6 额度每个课节 US$0.12
含自动评分题目的考试每场考试 3 额度每场考试 US$0.06
幻灯片中的文字页每张文字页 1 额度每张文字页 US$0.02
带 AI 图片的幻灯片页每张图片页 3 额度每张图片页 US$0.06
视频场景旁白每个场景 1 额度每个场景 US$0.02
将视频渲染为 MP4每次渲染 3 额度每次渲染 US$0.06
即开即玩的游戏每个游戏 41 额度每个游戏 US$0.82
批改一份答案每次请求 1 额度每次请求 US$0.02

计费方式

  • 邮箱验证后即可用银行卡或 Base 网络上的 USDC 充值，最低 5 美元。
  • 绑定银行卡后，额度用完时工作仍会继续，这部分用量从该卡扣款。
  • 新账号自带 50 个免费额度。
  • 测试密钥只能在沙盒课堂中使用，不会消耗额度。
阅读计费指南
Agent 随时可以开始

今天就让 Agent 生成第一门课程

通过 API、MCP 或 CLI 注册。50 个试用额度足够生成第一门课程，并批改几份答案。

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