UniGuide：AI驱动的大学行政流程自动化助手

UniGuide是UMHackathon2026获奖项目，基于Z.AI GLM构建的智能工作流助手，专为大学行政场景设计。它解决高校行政流程碎片化、效率低的痛点，实现从自然语言指令到自动化执行的端到端闭环，将大语言模型理解能力与高校行政系统结构化数据深度结合。

大学行政流程涉及多部门、复杂审批链条和繁琐表格填写，学生办理事务时需在不同系统反复跳转，耗时且易出错。UniGuide针对此痛点，作为获奖作品探索AI在垂直场景落地，结合大语言模型与高校行政系统数据。

基于Z.AI GLM大模型，采用Agentic Workflow理念，核心三层架构：

自然语言理解层：GLM解析自然语言指令，识别意图提取参数，映射业务流程； 工作流编排层：内置预定义工作流模板，覆盖UM常见行政场景，包含表单填充、文件上传等原子操作； 系统对接层：通过API集成教务、财务系统及邮件服务，实现真正端到端自动化。

UniGuide覆盖多个高校行政场景：

成绩单申请：学生说出需求，系统自动完成填表、地址选择、支付及进度跟踪，耗时从30分钟缩至3分钟； 奖学金管理：整合项目信息，智能提醒材料准备并协助提交； 学籍事务：处理休学/复学/转专业等，生成文件清单指导步骤，避免遗漏。

核心竞争力在于实现从理解到执行的闭环：

上下文记忆：维护长期会话上下文，处理跨步骤复杂查询； 异常处理：遇系统故障、材料缺失等主动通知用户并提供替代方案； 安全隐私：细粒度权限控制与审计日志，确保操作可追溯。

UniGuide验证垂直领域Agent潜力：

• 更准确理解领域术语与业务逻辑；
• 与现有IT基础设施深度集成；
• 提供可衡量、可追踪的业务价值。

模式为AI落地新范式：大模型作为智能编排层串联分散流程，为其他高校和组织提供架构参考。

未来行政助手将增强多模态能力，处理表格、证件照片、手写签名等输入；架构预留扩展点支持持续演进。

高校行政自动化只是起点，Agentic Workflow模式可延伸至企业HR、财务、IT运维等场景，成为数字化转型核心驱动力。