读取当前掌握状态
结合近期练习表现与历史状态，识别稳定掌握、待巩固和未覆盖的知识点。
LingXi 根据知识掌握度、近期错误与学习目标动态生成训练，并在每次作答后更新下一轮题型、难度和反馈策略。
根据掌握度选择训练目标
先判断当前最值得练的知识点与能力，再决定题型、难度和训练数量。
动态调整难度
避免长期停留在舒适区，也避免连续给出超出当前基础的任务。
针对性生成训练
围绕目标知识点组织不同表述和不同情境的练习，减少机械重复。
作答之后立即进入下一轮判断
每次结果都被用来更新诊断、反馈和下一题，而不是等一整套练习结束后才总结。
错误后给针对性反馈
区分偶发失误与稳定薄弱点；需要时先提示，再决定是否降低难度或回到知识讲解。
在练习、讲解与复习之间切换
根据实时状态重新规划下一步，让 Agent 能结束一条无效路径并选择更合适的教学动作。
保留训练与调整记录
展示题目选择、反馈和难度变化的关键记录，让自适应过程可以复盘。
少刷一点，多练真正薄弱的地方
从当前掌握状态开始，让每一道练习都有明确目的。