DeepTutor 完整指南用智能体循环搭建你的 AI 学习伙伴【免费下载链接】DeepTutorDeepTutor: Lifelong Personalized Tutoring. https://deeptutor.info/.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/dee/DeepTutorDeepTutor 是一个开源的 AI 学习伙伴平台它把你的教材、笔记和提问历史变成一位记得住你的个性化导师。这篇文章从安装讲到进阶帮你在 5 分钟内用一条命令跑起服务并配好知识库和记忆让它真正基于你自己的资料作答。让通用聊天机器人教你学习的三个坑问通用聊天机器人学习问题你很快会遇到三件事它不知道你正在学什么只能根据提问的字面意思猜你上传的教材和它的回答之间没有关联每轮对话都要重新粘贴上下文第二天接着问它把你当完全没听过的新手。再叠加一个更实际的麻烦——学习资料散落在浏览器八个标签页里等你整理完学习的兴致也没了。DeepTutor 针对的就是这些问题资料上传一次建库系统把你学过的内容写进可审计的记忆回答落到你的材料上而不是泛泛的网上信息。下面拆开看它怎么做到以及怎么把整套东西跑起来。它是怎么工作的整体上是三层结构。最上层是交互层Next.js 做的 Web 应用和deeptutor命令行工具走同一套后端中间层是一个单一的智能体循环聊天、出题、研究、解题全部跑在它上面最下层是data/目录知识库、记忆、会话、设置全落盘在这里配置统一放在data/user/settings/下的 JSON/YAML 文件。一个循环跑所有功能deeptutor/agents/chat/ 里的循环逻辑很克制模型按轮次思考需要时调用工具观察工具返回的结果最后用一条不带工具调用的消息收尾。特殊的是ask_user工具——它不硬猜而是暂停这一轮、向你提一个结构化的澄清问题你答完再继续。聊天循环思考、行动、工具调用、观察、响应五个环节Quiz、Research、Solve 等能力都是同一循环上的不同目标为什么坚持单一循环切换功能时你换的是目标不是引擎于是知识库、人物设定、模型这些上下文能跟着学习者一起移动而不是每进一个模块重新配置一遍。多引擎知识库deeptutor/knowledge/ 负责知识库的生命周期deeptutor/services/rag/ 是检索层。每个库绑定一个检索引擎默认的 LlamaIndex本地向量 BM25、PageIndex页面级引用的推理检索、GraphRAG、LightRAG或者直接挂一个现成的 Obsidian 仓库原地读写。重建索引时写入新的version-N目录旧索引完整保留不会出现重建到一半全没了。三层文件记忆deeptutor/services/memory/ 把记忆做成你能直接打开的文件L1 是只追加的事件流水L2 是按场景整理的要点L3 是跨场景的综合画像。L2 引用 L1、L3 引用 L2意味着你画像里的每条结论都能追溯回那条原始记录。刻意不用隐蔽的向量库存记忆原因就一条个性化必须可审计、可编辑。工具与能力都是插件deeptutor/tools/ 里躺着 web_search、paper_search、rag、web_fetch、exec 等几十个工具当一轮对话具备对应上下文时自动挂载不用你手动挑选capabilities/目录则封装 Deep Research、Solve 这类高层能力。加新工具不需要动主循环这是它迭代快的原因之一。功能模块拆解Chat每天用得最多的入口定位主要学习交互入口一条线程里正常聊天、调工具、挂知识库、读附件、生成图片上下文跨轮持续。会话上下文分两种工具栏上的是粘住的知识库、人物设定、模型菜单里的是只供本轮引用的文件、书籍、笔记回答过程中能看到模型思考与工具调用的完整轨迹答案不是黑盒同一入口能切到 Quiz 出题、Research 出带引用的报告、Visualize 画图表动画卡住时可以触发ask_user让代理反过来向你确认细节DeepTutor 聊天界面输入区上方是工具与知识库挂载位右侧是活动面板Knowledge Center把资料变成检索地基定位RAG 背后的文档集合支撑 Chat、Co-Writer、Book、Partner 所有场景的有据可依。建库时二选一上传文档新建索引或链接一个在别处建好的索引原地读取解析引擎可选 Text-only、MinerU、Docling、PyMuPDF4LLM 等在设置里切换单个解析失败的文件可以单独移除不用删库重建CLI 同步支持deeptutor kb list / create / add / search全套操作DeepTutor 知识中心每个知识库显示引擎类型、文档状态与索引版本Memory学过的东西留得下来定位跨场景追踪你在 chat、quiz、book、notebook 各处的痕迹并沉淀成可编辑的画像。三层结构对应文件L1 事件流水JSONL、L2 要点Markdown、L3 综合Markdown记忆图谱按中心是 L3、中环 L2、外圈 L1的金字塔展示点开任一结论能看到背后的原始事件整合器的更新、去重预算在设置里可调嫌它记得太勤或太懒都有开关deeptutor memory show一条命令在终端查看 L2/L3 内容DeepTutor 记忆概览L3 综合画像居中L2 事实与 L1 轨迹层层可追溯Book把资料编译成活书定位从知识库、笔记、题库或聊天历史生成一本交互式活书而不是静态 PDF。生成前先给你一份章节大纲确认结构后再写内容避免一次性盲输出每章编译成类型化块正文、测验卡、闪卡、代码、图表、动画、交互式 HTML每个块可单独插入、移动、重生成或换类型不必重写整章每页自带 Page Chat读到哪问到哪DeepTutor 书籍库章节结构与生成状态一览测验卡、数学动画都是其中的块类型Co-Writer选中一段再决定怎么改定位双栏 Markdown 工作区写报告、教程、长文笔记数学公式 KaTeX 实时渲染。自动保存 右侧实时预览草稿成熟后一键存回笔记本核心玩法是外科手术式编辑选中一段让它改写、扩写或压缩每次修改以 accept/reject 的差异呈现你点头之前内容不会落盘改写可以挂知识库或网络证据工具调用过程全程留痕DeepTutor Co-Writer左侧编辑、右侧预览选区改写结果以待确认差异展示快速上手四条命令完成 DeepTutor 安装推荐 PyPI 路线无需克隆源码前置要求 Python 3.11–3.13 和 Node.js 20mkdir -p my-deeptutor cd my-deeptutor # 先建工作区目录配置都落在这里 pip install -U deeptutor # 安装后端 CLI 打包好的前端 deeptutor init # 交互式设置端口、LLM 提供商、API key deeptutor start # 同时拉起前后端保持终端不关启动后打开终端里打印的前端地址默认是http://127.0.0.1:3782CtrlC一次停掉前后端。想跑 Docker 也可以只需发布 3782 一个端口容器内的 Next.js 中间件会把 API 请求转发给后端。首次配置三件必做项填 LLMSettings → Models 里加一个 LLM 配置Base URL、API key、模型名没有它任何功能都跑不动。需要知识库就加 embedding 模型同一页面补一个 embedding 配置RAG 检索全靠它纯聊天可以跳过。看状态条再开干Settings 顶部的 Backend / LLM / Embedding 状态全部就绪后再开始第一轮对话。用一次对话验证跑通在聊天框问一句用一句话解释向量检索并说明它和关键词搜索的区别观察活动面板把思考、工具调用、结果逐步展示出来接着追问一句确认上下文还在然后到会话列表确认历史已持久化。跑通这三步服务、模型、会话存储就都验证完了可以放心开始建知识库。进阶技巧与高频卡点RAG 查不到内容多半是 embedding 没配场景教材已经传进知识库提问时回答却仍然不引用资料检索结果空。 解法rag工具依赖 embedding profile先回 Settings → Models 补上 embedding 模型解析结果不对的话去 Settings → Knowledge Base 换解析引擎文本型资料选 Text-only 即可扫描件换 MinerU 或 Docling。Docker 里连不上宿主机上的 Ollama场景模型跑在宿主机容器内配置http://localhost:11434/v1一直连不上。 解法容器里的 localhost 指向容器自己。启动命令加--add-hosthost.docker.internal:host-gateway把 Base URL 改成http://host.docker.internal:11434/v1即可macOS/Windows 的 Docker Desktop 通常不需要这个参数。改了 .env 却不生效场景照着别人的.env模板放进项目根目录重启后配置纹丝不动。 解法DeepTutor 有意不读项目根的.env运行期配置全部在data/user/settings/*.json或DEEPTUTOR_HOME指定的位置最省事的编辑入口就是浏览器里的 Settings 页面改完即写盘。收尾DeepTutor 把问一句答一句升级成知道你在学什么、记得你学过什么、答案落在你自己的资料上。装好之后先跑通一次对话再按本文顺序配置知识库和记忆是最短的上手路径。遇到卡点直接在项目里提 Issue想补的功能也可以去 Roadmap 投票或提新条目社区对反馈的响应速度不慢。【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