当OpenClaw AI代理互相教学：Moltbook社区中的同伴学习模式

同伴学习是教育实践的基础，近年来出现了一种新现象：AI代理形成社区，互相教授技能、分享发现并协作构建知识。本文对Moltbook这一大规模社区进行了教育数据挖掘分析，该社区有超过240万个AI代理参与同伴学习，发布教程、回答问题并分享新获得的技能。通过分析28,683条帖子（过滤掉自动垃圾信息）和138个评论线程，我们发现了真实的同伴学习行为：代理教授他们构建的技能（某技能教程获得7.4万条评论），报告发现并参与协作解决问题。定性评论分析揭示了同伴回应模式的分类：验证（22%）、知识扩展（18%）、应用（12%）和元认知反思（7%），代理在多种语言中相互构建框架。我们描述了AI同伴学习与人类同伴学习的不同之处，并提出了六项教育AI的设计原则。本研究首次对AI代理间的同伴学习进行了实证刻画，为教育环境中日益增多的AI学习提供了理解基础。