DeepTutor 完整指南在本地跑一个带知识库的 AI 辅导系统【免费下载链接】DeepTutorDeepTutor: Lifelong Personalized Tutoring. https://deeptutor.info/.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/dee/DeepTutorDeepTutor 是 HKUDS 团队开源的 AI 辅导系统Apache 2.0把知识库检索、分步解题、测验生成、文档写作和掌握度跟踪放进同一个 agent 运行时可以完整部署在本地。它的核心体验一句话说完把你自己的材料喂进去之后它基于你的材料来辅导你而不是给泛泛的通用回答。它能做什么先看核心能力界面左侧的入口就是日常功能Home对话、Partners、My Agents、Co-Writer、Book、Learning Space、Memory、Knowledge Center、Settings。底层的设计点是这些功能跑在同一个 agent 循环上核心逻辑在 deeptutor/agents/切换功能时切换的是目标而不是引擎知识库、笔记本、题库、记忆这些上下文原样跟随。对话与能力切换同一会话里可以在 chat、quiz、research带引用报告的调研、visualize、分步解题、mastery path 等能力间切换。模型按轮次思考、按需调用工具信息不足时会用ask_user暂停这一轮向你提一个结构化的澄清问题而不是直接猜。多引擎知识库Knowledge Center 支持 LlamaIndex默认本地向量 BM25 混合、PageIndex、GraphRAG、LightRAG也可以直接挂载已有的 Obsidian vault。文档解析引擎在 Settings 里可选 MinerU、Docling、PyMuPDF4LLM 等。Book从知识库、笔记或聊天历史生成一本交互式的活页书——先给章节大纲让你确认再生成内容。每个页面由文本、测验、闪卡、Manim 数学动画、交互式 HTML 等分类型块组成块可以插入、移动、重新生成或换类型每页还有独立的页面级聊天。Co-Writer分栏 Markdown 工作区KaTeX 公式和 Mermaid 实时渲染。选中一段文字让它改写、扩写或缩写它会先取证可基于知识库或网页再以 diff 形式展示修改你逐条接受或拒绝。Mastery Path把一个主题拆成若干目标按概念/流程等类型分别设硬门槛答对对应类型的题才算掌握界面给出进度条和下一个待复习的题。Memory三层文件式记忆——L1 追加式事件轨迹、L2 按功能区的归纳事实、L3 跨区综合。全部是可打开的纯文本Memory Graph 能把任意结论追溯到来源。Partners / My Agents可以创建有独立人格SOUL.md、独立记忆和工具策略的常驻伴侣接入飞书、Telegram、Slack、Discord、钉钉、QQ、企业微信等 IM 渠道也可以把本机的 Claude Code、Codex、Gemini 等编码 CLI 接进来在对话轮次里当子代理实时咨询或把它们的过往会话导入作为可检索的上下文。 3 种方式跑起来环境要求Python 3.11–3.13方式一和三还需要 Node.js 20。启动后前端默认 3782 端口浏览器打开 http://127.0.0.1:3782。当前版本 v1.5.8发布节奏比较密。方式一pip 安装最快mkdir -p my-deeptutor cd my-deeptutor pip install -U deeptutor deeptutor init # 交互式选端口、LLM 提供商、API key跳过也可稍后在界面里配 deeptutor start # 同时启动前后端CtrlC 停止方式二克隆源码适合读代码、参与开发git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/dee/DeepTutor cd DeepTutor python3 -m venv .venv source .venv/bin/activate pip install -e . cd web npm ci --legacy-peer-deps cd .. deeptutor init deeptutor start --dev # --dev 让前端走 HMR 热更新方式三Docker适合服务器、长期运行docker run --rm --name deeptutor \ -p 127.0.0.1:3782:3782 \ -v deeptutor-data:/app/data \ ghcr.io/hkuds/deeptutor:latest只需要暴露 3782 端口——容器内的 Next.js 中间件会把/api/*和/ws/*转发到后端反向代理也只需指向 3782。配置、API key、知识库、记忆都落在deeptutor-data卷里重启不丢。用本地模型的话在 Settings → Models 里把 Base URL 指向 Ollama、LM Studio、llama.cpp 或 vLLM 即可无需任何云 API。方式适合备注PyPI第一次试用只用成品不用克隆仓库前端随包分发源码读代码、贡献、只用 CLI前端需要 Node.js 构建deeptutor init --cli可跳过 Web 部分Docker服务器、无人值守单容器自包含只暴露 37823 个典型用法场景一把散落的 PDF 变成能问答的知识库一个研究生手里有一堆课程 PDF、课件和论文扫描件想问问题但不想每次把文件重新贴给聊天机器人。在 Knowledge Center 点 New knowledge base上传文档选 LlamaIndex索引建完就能用。之后在对话里挂载这个知识库问某个公式或某段材料的含义回答会引用来源。两个细节对长期使用很重要单个文档解析失败时只删那一个文件不用推倒重建重建索引是写入新的 version-N 目录旧索引不会被中途破坏。场景二把一套课程资料编译成交互式学习书一个自学者看完一本教材想把内容系统地过一遍。在 Book 里以知识库或聊天历史为来源新建一本书系统先给章节大纲让你确认再生成章节内容。页面里嵌了测验卡、闪卡、概念图和 Manim 动画动画需要安装 math-animator 扩展依赖哪个块不满意就单独重新生成或者在页面上直接追问。如果产出需要变成可复用的文档用 Co-Writer选中一段让 AI 改写它给出带取证的修改 diff公式和代码在右侧实时渲染你逐条批准后才落盘。场景三用 Mastery Path 做有门槛的学习开始学一个新框架前在 Learning Space 建一条 Mastery Path。主题被拆成若干目标分 CONCEPT 和 PROCEDURE 等类型每类有自己的答题门槛答不对不标记 mastered进度条停在原地界面直接告诉你下一题是什么也可以点Continue tutoring in Chat回到对话里继续。批改过的题目会流入 Question Bank之后在聊天里 引用或编进书里都能复用。和一般 AI 聊天工具的区别在哪记忆是可读、可审计的。三层记忆不是隐藏向量库L1 就是按日期追加的 jsonl 事件文件L2、L3 是可编辑的 Markdown。Memory Graph 把三层画出来任何一条 L3 综合结论都能追到背后那条原始事件——它为什么这么认为你这个问题有明确答案。知识检索引擎可换。同一套知识库管理界面底下可以是向量、BM25 混合、知识图谱或页级推理检索核心管道在 deeptutor/services/rag/。材料形态不同比如需要页级引用的长 PDF或者本来就是 Obsidian 笔记库不必迁就一种引擎。Agent-native 是双向的。CLI 不是 Web 的附属品任意run命令加--format json就流式输出 NDJSON 事件每行带 session_id其他 agent 可以把 DeepTutor 整个当工具用deeptutor run deep_solve Find d/dx[sin(x^2)] --tool reason --format json仓库根目录还有一份 SKILL.md 交接文档给会用工具的编码 agent 读一遍就能覆盖全部命令面。反过来DeepTutor 也能把 Claude Code、Codex 等接进来当子代理咨询。本地优先、没有锁定。整个系统一个容器或一台机器就能跑多用户模式可选开启认证后每个用户有隔离的工作区管理员通过 grants 分配模型、知识库和技能普通用户看到的是脱敏后的设置页。项目方也明确目前没有任何付费线上产品。下一步想试的话按上面方式一装完deeptutor跑deeptutor init填一个 LLM providerdeeptutor start打开页面。建议先做两件事用你手头已有的材料建一个知识库然后挂载它问一个只有你的材料里才有的问题——这一步跑通就是 DeepTutor 和普通聊天助手的分界线。想写 skill、接 IM 渠道或改代码就按方式二克隆源码pip install -e .[partners]之类的可选依赖在 README 里有完整列表。【免费下载链接】DeepTutorDeepTutor: Lifelong Personalized Tutoring. https://deeptutor.info/.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/dee/DeepTutor创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考