随着教育信息化的发展，大学综合门户作为学校各类资源和服务的统一入口，正逐渐与人工智能技术深度融合。通过引入人工智能体（AI Agent），可以提升门户的智能化水平，实现个性化服务、智能推荐和自动化管理。

学生迎新系统

在技术实现上，可以利用自然语言处理（NLP）和机器学习算法来构建智能助手。例如，使用Python中的Flask框架搭建一个简单的Web服务，结合BERT模型进行意图识别，实现用户查询的自动分类和响应。

下面是一个基础示例代码，展示如何在大学门户中集成一个简单的AI助手：

    from flask import Flask, request, jsonify
    import torch
    from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification

    app = Flask(__name__)

    tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
    model = BertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-uncased')

    @app.route('/query', methods=['POST'])
    def handle_query():
        user_input = request.json['input']
        inputs = tokenizer(user_input, return_tensors="pt")
        outputs = model(**inputs)
        prediction = torch.argmax(outputs.logits).item()
        response = "您咨询的是：{}".format("课程信息" if prediction == 0 else "考试安排")
        return jsonify({"response": response})

    if __name__ == '__main__':
        app.run(debug=True)
    

此代码展示了如何使用Bert模型对用户输入进行分类，并返回相应的结果。这种技术可以扩展到更多场景，如学生咨询、课程推荐等。

总之，将人工智能体融入大学综合门户，不仅能提升用户体验，还能提高学校管理效率，是未来教育信息化的重要方向。