对于独立开发者来说，快速搭建安全、高效的在线考试工作流既是技术挑战，也是应用价值体现。Arazzo提供的AI监考Agent API（Agent工作流API、AI监考API、在线考试API、Arazzo实战）为开发者提供了完整的工具链，帮助快速实现考试监控与管理。本文将从接口调用、操作示例到实战案例，全方位展示操作流程，帮助开发者快速上手。
一、准备工作
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注册Arazzo账号并获取API Key
独立开发者需要在Arazzo平台注册账号，并申请AI监考Agent API权限，获取API Key用于接口调用。 -
搭建开发环境
示例使用Python，安装必要依赖：pip install requests确保能够访问Arazzo API端点。
二、快速调用API创建考试监控任务
下面示例展示如何创建针对指定考试和学生的监控任务：
import requests
API_URL = "https://api.arazzo.ai/v1/proctor/agent"
API_KEY = "your_api_key_here"
payload = {
"exam_id": "EXAM2025",
"students": ["dev1@example.com", "dev2@example.com"],
"monitoring_mode": "real_time",
"alerts": ["cheating_detection", "suspicious_behavior"]
}
headers = {
"Authorization": f"Bearer {API_KEY}",
"Content-Type": "application/json"
}
response = requests.post(API_URL, json=payload, headers=headers)
if response.status_code == 200:
print("监考任务创建成功：")
print(response.json())
else:
print(f"请求失败，状态码：{response.status_code}")
通过上述操作，开发者可以快速搭建在线考试监控任务，实现实时监控和告警。
三、关键参数说明
- exam_id：考试唯一标识，用于区分不同考试任务。
- students：考试参与者列表，指定被监控对象。
- monitoring_mode：监控模式，可选“real_time”或“replay”。
- alerts：告警类型，如作弊检测、异常行为监控等。
熟悉这些参数，可以帮助开发者灵活配置监控任务，满足不同考试场景需求。
四、实战经验与应用技巧
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批量管理考试任务
对多个班级或考试场次，可使用循环调用API，实现批量管理，提高效率。 -
告警策略优化
根据考试类型和风险等级，调整告警策略，提高监控准确率。 -
集成现有系统
将API与现有教学平台或考试系统对接，实现从考试创建、监控到报告生成的自动化流程。
实践案例：
独立开发者使用Arazzo AI监考Agent API在多个在线考试项目中，实现了实时监控、异常告警和数据分析，显著提升了考试安全性和管理效率。
Arazzo AI监考Agent API（Agent工作流API、AI监考API、在线考试API、Arazzo实战）为独立开发者提供了完整的实践工具，通过本文的接口调用示例、操作步骤和实战经验，开发者可以快速搭建安全、高效的在线考试工作流。
更多详情可查看Arazzo工作坊实践：AI监考Agent API工作流编排指南。
