DeepTutor AI学习助手3条命令跑通本地开源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/DeepTutorDeepTutor 是一个开源的 AI 学习助手对话答疑、知识库检索、把资料编译成交互式学习书籍、协作文档全部跑在你自己的机器上。它面向自学者、教师和需要沉淀个人知识的团队解决资料散落在各处、问过的问题记不住、工具互不相通三个问题。先跑起来3条命令本地部署环境要求 Python 3.11–3.13 和 Node.js 20。在打算长期存放学习数据的目录里执行pip install -U deeptutor deeptutor init # 按提示填端口、LLM 提供商和 API Key deeptutor start # 同时启动前后端启动后打开终端打印的地址默认是http://127.0.0.1:3782。init可以跳过先用默认配置跑起来再进 Settings → Models 补模型。不想装 Python 的可用 Docker 单容器部署只需暴露 3782 端口指南见 CONTAINERIZATION.md要改源码的git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/dee/DeepTutor后建 venv、pip install -e .再启动。拿到手你能做这几件事在对话里问难懂的题Chat 是默认入口但它不是问答机器人而是一个代理循环模型按轮次思考需要时自动调用网络搜索、知识库检索、数学推理等工具观察结果后再作答。信息不够时它会先停下来、用结构化问题向你确认而不是硬猜。输入栏还能把知识库、人设、模型设为持久上下文整轮对话共享。适用备考学生、遇到卡点的自学者——把题目或概念丢进去让它分步讲思路。把PDF和网页灌进个人知识库在 Knowledge Center 新建知识库上传 PDF、DOCX 等文档文档经可挑选的解析引擎MinerU、Docling、Tika、markitdown 等在设置里选处理后建立索引。检索引擎可插拔默认 LlamaIndex 本地向量 BM25也可切 GraphRAG / LightRAG 图谱检索或挂载已有的 Obsidian 库。重建索引写入新版本目录并保留旧索引不会弄坏现有检索还支持把 GitHub 仓库、文档站登记为来源并差量同步。适用资料多、要反复查的人——建一次库之后对话、写书、写作都能引用它。让一堆资料变成会交互的书从知识库、笔记本、题库或聊天记录里挑来源编译成一本活书生成前先给出章节大纲让你审。每章编译成可编辑的类型化区块——测验卡、闪卡、Manim 数学动画、交互 HTML、概念图——每个区块旁都有 Page Chat 可以追问区块能插入、移动、换类型重写。进度、书签、测验记录按读者隔离全书可导出 Markdown。适用想系统吃透一个主题的人——比静态笔记多了测验和动画两个抓手。写作时圈选一段让它改Co-Writer 是左编辑、右实时预览的 Markdown 工作区。核心是手术式编辑圈选一段话让它改写、扩写或压缩也可以要求它基于知识库或网页证据来改。每次改动都以 diff 呈现逐条接受或拒绝不点头就不落盘。适用写报告、课程材料、学习笔记的人——改局部不破坏整篇结构。让它记住你而且每条都能审计记忆是文件化的三层结构不是隐藏向量库L1 是逐条事件轨迹L2 是各场景提炼的关键事实L3 是跨场景综合。因为 L2 引用 L1、L3 引用 L2学习档案里的任何结论都能回溯到原始对话。记忆图谱把整棵金字塔可视化方便你检查 AI 到底记住了什么。适用长期使用、希望跨会话连贯的人——这些文件你随时可以读、改、删。它是怎么做到的所有能力跑在同一个代理运行时上模型按轮思考必要时调工具、看结果直到产出一条不再需要工具的消息为止。Chat、出题、深度研究、解题、可视化只是这个运行时上的不同循环配置共享同一套会话上下文、知识库、记忆和工具所以从提问切到研究报告不会丢上下文知识库、记忆、笔记本、题库、人设都挂在同一运行时上任何工作流都能引用。DeepTutor系统架构图进阶与二次开发配置文件全部在data/user/settings/下是明文 JSON/YAML模型在 model_catalog.json端口与 CORS 在 system.json浏览器 Settings 页是推荐入口。CLI 即接口deeptutor chat是交互式 REPLdeeptutor run 能力 消息跑单轮加--format json得到逐行 NDJSON 事件带 session_id方便把 DeepTutor 当工具接进另一个 agent。给其他 AI 的说明书仓库根目录的 SKILL.md 能让任意会用工具的 LLM 一次读懂全部操作面Claude Code、Codex 这类 agent 可直接识别。技能扩展技能采用开放的 Agent-Skills 格式一个含 SKILL.md 的文件夹内置 EduHub 目录可搜索安装也支持自己发布所有导入都过同一道安全闸门。常见问题环境要求是什么Python 3.11–3.13 Node.js 20或者直接用 Docker 单容器只暴露 3782 端口。AI 模型怎么配Settings → Models 里填提供商的 Base URL、API Key 和模型名即可。Embedding 只在用知识库/RAG 时才需要配Ollama 等本地模型服务也能接。数据存在哪里全部在启动目录下的data/配置、会话、知识库、记忆、笔记本Docker 部署则是挂载卷数据留在自己的机器上。支持哪些文档格式PDF、DOCX、XLSX、PPTX、EPUB、Markdown 等解析引擎可选 Text / MinerU / Docling / Tika / markitdown / PyMuPDF4LLM / LiteParse。支持多人部署吗支持。在 auth.json 开启认证后首个注册者成为管理员之后每个用户有隔离的工作区可按人授予模型、知识库和技能。什么许可证Apache 2.0完全开源没有付费在线产品。谁适合谁不需要如果你想长期沉淀个人知识、不想让资料和对话记录离开自己的机器、还要求 AI 记住你的一切可审计DeepTutor 值得部署——尤其是系统学习某个主题的自学者和想把教学材料变成交互书籍的教师。反过来如果只是偶尔随便问个问题、不在乎知识沉淀或手上没有能装 Python/Docker 的机器普通云 AI 助手更省事DeepTutor 的价值要等知识库和记忆真正积累起来才体现。【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
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