随着教育信息化的发展，学工管理系统的应用日益广泛。为了提高系统的智能化水平，本文提出了一种集成AI助手功能的学工管理系统设计方案。

首先，我们使用Python语言开发了系统的后端服务，采用了Flask框架作为Web应用的基础。Flask提供了轻量级且灵活的路由机制，便于快速搭建RESTful API接口。例如，学生信息查询接口可以定义如下：

from flask import Flask, jsonify

app = Flask(__name__)

@app.route('/student/', methods=['GET'])
def get_student(student_id):
    # 模拟数据库操作
    student_info = {"id": student_id, "name": "张三", "major": "计算机科学"}
    return jsonify(student_info)

其次，AI助手模块通过自然语言处理（NLP）技术实现了对学生问题的理解与响应。我们利用spaCy库进行文本解析，能够识别用户输入中的关键实体并作出相应反馈。例如：

import spacy

nlp = spacy.load("zh_core_web_sm")

def process_query(query):
    doc = nlp(query)
    for ent in doc.ents:
        if ent.label_ == "PERSON":
            return f"您提到的是{ent.text}同学的信息吗？"
    return "抱歉，未能理解您的问题。"

此外，前端界面采用HTML+JavaScript技术栈，结合AJAX异步请求与后端交互。同时，系统还集成了邮件通知功能，当有新的成绩发布或活动通知时，系统会自动发送提醒邮件给相关用户。

综上所述，本系统不仅提升了传统学工管理的效率，还借助AI助手增强了人机交互体验。未来的工作将聚焦于优化对话逻辑及引入更多智能算法，进一步丰富系统的应用场景。