DeepTutor 三步跑起来从安装到接上知识库的 AI 导师【免费下载链接】DeepTutorDeepTutor: Lifelong Personalized Tutoring. https://deeptutor.info/.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/dee/DeepTutor问 AI 问题总被当成第一次见面上次发的笔记这次对话里已经没了。DeepTutor 是一个开源的 AI 学习工作台把辅导、解题、刷题、深度研究和可视化连在同一套引擎里还能跨对话记住你的学习轨迹。它和传统做法差在哪常见用法是一个聊天窗口 一个 RAG 插件 一个出题工具各管一摊切个场景上下文就丢。DeepTutor 走的是 agent 原生路线Chat、Quiz、Research、Visualize、Solve、Mastery Path 全部跑在同一个 agent 循环上你切换的是目标而不是引擎上下文跟着学习者走。引擎分两层一层是模型按需调用的单发工具网页搜索、arXiv 搜索、知识库检索、沙箱代码执行等一层是多阶段的能力管线接管整个回合比如 deep_solve 按规划 → 推理 → 写作走。每一轮里模型思考、调工具、看结果最后以一条不带工具调用的消息收尾。另一个区别在记忆。它不是藏在向量库里的黑盒而是三层可读、可编辑的文件结构L1 追加式事件轨迹L2 按场景整理的结论L3 跨场景合成。L2 引用 L1、L3 引用 L2Memory Graph 里每条合成结论都能回溯到原始事件。 5 分钟跑起来一键安装命令最快的路径是从 PyPI 装官方包需要 Python 3.11–3.13 和 Node.js 20mkdir -p my-deeptutor cd my-deeptutor pip install -U deeptutor deeptutor init deeptutor startdeeptutor init会依次问端口、LLM 提供商、模型和可选的 embedding。跳过它也能以默认配置启动之后在Settings → Models里补模型配置即可。启动后打开终端打印的地址默认http://127.0.0.1:3782先在聊天里问一句用一句话解释傅里叶变换或者点 Solve / Research 入口试一次带引用的深度回答。终端保持开着CtrlC同时停掉前后端。另外两条路Docker 单容器部署或纯 CLI 装在终端里用deeptutor chat进交互 REPL。都写在仓库 README 的 Get Started 一节。三个上手场景场景一喂自己的资料让回答有据可依你要做什么让 AI 基于你的教材和笔记作答而不是泛泛而谈。 怎么做进 Knowledge Center 新建知识库并上传文档系统自动分块、索引检索引擎按库绑定——默认 LlamaIndex也支持 GraphRAG、LightRAG、PageIndex、PageIndex 托管检索和直接链接 Obsidian 库。 你会看到什么聊天输入区挂上这个知识库后回答开始引用你的原文某个文件解析失败只删这一个文件就行不用推倒重建。终端一条命令等价于界面操作deeptutor kb create my-kb --doc textbook.pdf场景二把资料编译成一本活书你要做什么把一堆笔记或一个知识库变成结构化、能交互的课程。 怎么做在 Book 里选素材来源知识库、笔记本、题库或聊天历史先生成章节大纲让你审结构确认后再逐章生成而不是一次性吐全文。 你会看到什么每章编译成一堆带类型的块——正文、测验卡、闪卡、代码、交互 HTML、数学动画——每个块都能单独移动、重生成或切换类型每页还挂一个 Page Chat就着当前章节继续追问。场景三用 Co-Writer 精修文稿你要做什么写报告、教程时只想局部改写不想推翻重来。 怎么做在 Co-Writer 里选中一段文字要求重写、扩写或压缩编辑 agent 可以引用知识库或网页证据。 你会看到什么所有修改以 diff 形式给出逐条接受或拒绝没经你批准的内容不会落进文档文稿自动保存、支持数学公式渲染还能存回笔记本当作后续可复用的上下文。少走弯路的 5 个细节别在项目根目录写.env。DeepTutor 刻意不读它运行配置全部在data/user/settings/下的 JSON/YAML 里推荐直接用浏览器 Settings 页改。默认端口是后端 8001、前端 3782。以终端打印的 URL 为准deeptutor init改过端口后容器场景要同步改-p映射的右侧端口。Docker 里的localhost是容器自己。模型服务跑在宿主机上时加--add-hosthost.docker.internal:host-gateway再把 provider 的 Base URL 指向http://host.docker.internal:11434/v1以 Ollama 为例。重建索引不会毁掉旧索引。re-index 写入新的 version-N 目录并保留旧版新索引出问题随时回退。让模型执行代码是个信任决策。内置的 docx/pdf/xlsx 生成默认走沙箱运行模型写的脚本不想让它动本机就把system.json里的sandbox_allow_subprocess设为false代价是办公文件技能不再产出文件。想再深一点配置入口与扩展位置有开发背景的话三个位置先看配置层能力与工具的温度、token 参数在agents.yaml模型与 embedding profile 在model_catalog.json代码侧默认值集中在 deeptutor/config/。扩展层新工具放 deeptutor/tools/多阶段能力放 deeptutor/capabilities/预置的智能代理管线在 deeptutor/agents/。代理互通deeptutor run capability message --format json输出 NDJSON每行一个事件且带session_id可以把多回合串进同一个会话仓库根目录的SKILL.md专门用来教任意工具型模型如何驱动整个产品例如deeptutor run deep_solve Solve x^24 --tool rag --kb my-kb --format jsonDeepTutor 把和 AI 聊天变成一套可积累的学习资产知识库、书、记忆都落在你自己的data/目录里换模型不丢上下文。完整的安装矩阵、命令表和分模块导览见仓库 README 与 AGENTS.md。【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 DeepTutor 三步跑起来：从安装到接上知识库的 AI 导师
DeepTutor 三步跑起来从安装到接上知识库的 AI 导师【免费下载链接】DeepTutorDeepTutor: Lifelong Personalized Tutoring. https://deeptutor.info/.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/dee/DeepTutor问 AI 问题总被当成第一次见面上次发的笔记这次对话里已经没了。DeepTutor 是一个开源的 AI 学习工作台把辅导、解题、刷题、深度研究和可视化连在同一套引擎里还能跨对话记住你的学习轨迹。它和传统做法差在哪常见用法是一个聊天窗口 一个 RAG 插件 一个出题工具各管一摊切个场景上下文就丢。DeepTutor 走的是 agent 原生路线Chat、Quiz、Research、Visualize、Solve、Mastery Path 全部跑在同一个 agent 循环上你切换的是目标而不是引擎上下文跟着学习者走。引擎分两层一层是模型按需调用的单发工具网页搜索、arXiv 搜索、知识库检索、沙箱代码执行等一层是多阶段的能力管线接管整个回合比如 deep_solve 按规划 → 推理 → 写作走。每一轮里模型思考、调工具、看结果最后以一条不带工具调用的消息收尾。另一个区别在记忆。它不是藏在向量库里的黑盒而是三层可读、可编辑的文件结构L1 追加式事件轨迹L2 按场景整理的结论L3 跨场景合成。L2 引用 L1、L3 引用 L2Memory Graph 里每条合成结论都能回溯到原始事件。 5 分钟跑起来一键安装命令最快的路径是从 PyPI 装官方包需要 Python 3.11–3.13 和 Node.js 20mkdir -p my-deeptutor cd my-deeptutor pip install -U deeptutor deeptutor init deeptutor startdeeptutor init会依次问端口、LLM 提供商、模型和可选的 embedding。跳过它也能以默认配置启动之后在Settings → Models里补模型配置即可。启动后打开终端打印的地址默认http://127.0.0.1:3782先在聊天里问一句用一句话解释傅里叶变换或者点 Solve / Research 入口试一次带引用的深度回答。终端保持开着CtrlC同时停掉前后端。另外两条路Docker 单容器部署或纯 CLI 装在终端里用deeptutor chat进交互 REPL。都写在仓库 README 的 Get Started 一节。三个上手场景场景一喂自己的资料让回答有据可依你要做什么让 AI 基于你的教材和笔记作答而不是泛泛而谈。 怎么做进 Knowledge Center 新建知识库并上传文档系统自动分块、索引检索引擎按库绑定——默认 LlamaIndex也支持 GraphRAG、LightRAG、PageIndex、PageIndex 托管检索和直接链接 Obsidian 库。 你会看到什么聊天输入区挂上这个知识库后回答开始引用你的原文某个文件解析失败只删这一个文件就行不用推倒重建。终端一条命令等价于界面操作deeptutor kb create my-kb --doc textbook.pdf场景二把资料编译成一本活书你要做什么把一堆笔记或一个知识库变成结构化、能交互的课程。 怎么做在 Book 里选素材来源知识库、笔记本、题库或聊天历史先生成章节大纲让你审结构确认后再逐章生成而不是一次性吐全文。 你会看到什么每章编译成一堆带类型的块——正文、测验卡、闪卡、代码、交互 HTML、数学动画——每个块都能单独移动、重生成或切换类型每页还挂一个 Page Chat就着当前章节继续追问。场景三用 Co-Writer 精修文稿你要做什么写报告、教程时只想局部改写不想推翻重来。 怎么做在 Co-Writer 里选中一段文字要求重写、扩写或压缩编辑 agent 可以引用知识库或网页证据。 你会看到什么所有修改以 diff 形式给出逐条接受或拒绝没经你批准的内容不会落进文档文稿自动保存、支持数学公式渲染还能存回笔记本当作后续可复用的上下文。少走弯路的 5 个细节别在项目根目录写.env。DeepTutor 刻意不读它运行配置全部在data/user/settings/下的 JSON/YAML 里推荐直接用浏览器 Settings 页改。默认端口是后端 8001、前端 3782。以终端打印的 URL 为准deeptutor init改过端口后容器场景要同步改-p映射的右侧端口。Docker 里的localhost是容器自己。模型服务跑在宿主机上时加--add-hosthost.docker.internal:host-gateway再把 provider 的 Base URL 指向http://host.docker.internal:11434/v1以 Ollama 为例。重建索引不会毁掉旧索引。re-index 写入新的 version-N 目录并保留旧版新索引出问题随时回退。让模型执行代码是个信任决策。内置的 docx/pdf/xlsx 生成默认走沙箱运行模型写的脚本不想让它动本机就把system.json里的sandbox_allow_subprocess设为false代价是办公文件技能不再产出文件。想再深一点配置入口与扩展位置有开发背景的话三个位置先看配置层能力与工具的温度、token 参数在agents.yaml模型与 embedding profile 在model_catalog.json代码侧默认值集中在 deeptutor/config/。扩展层新工具放 deeptutor/tools/多阶段能力放 deeptutor/capabilities/预置的智能代理管线在 deeptutor/agents/。代理互通deeptutor run capability message --format json输出 NDJSON每行一个事件且带session_id可以把多回合串进同一个会话仓库根目录的SKILL.md专门用来教任意工具型模型如何驱动整个产品例如deeptutor run deep_solve Solve x^24 --tool rag --kb my-kb --format jsonDeepTutor 把和 AI 聊天变成一套可积累的学习资产知识库、书、记忆都落在你自己的data/目录里换模型不丢上下文。完整的安装矩阵、命令表和分模块导览见仓库 README 与 AGENTS.md。【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