HKUDSチームによるエージェント型学習ワークベンチ：質問応答、問題解決、出題、研究、可視化、精読、習熟度練習を同一のランタイムに統合し、ナレッジベースとメモリを機能間で共有します。
スター数 45929（+1598 / 24時間）
理由
- ナレッジベースはLlamaIndex、PageIndex、GraphRAG、LightRAG、Obsidian、Kiwixなど多様なエンジンに対応し、バージョン管理機能を備えています
- Reading機能ではYouTubeやBilibiliのリンクを追加でき、字幕に基づく検索、タイムポイントでの質問応答、メモ作成が可能です
- チャット内でClaude Code、Codex、Grok CLI、Kimi、DeepSeekなどのエージェントをサブエージェントとして呼び出せます。3層メモリ（L1 痕跡、L2 要約、L3 統合）は閲覧および編集可能です
- 最新の安定版v1.6.15（10月19日リリース）では、学習パスのレビュー、グループ評価、Geminiネイティブ音声などが追加されました。arXiv論文 2604.26962 も参照できます
使い方
- 最速での体験：docker run --rm -p 127.0.0.1:3782:3782 -v deeptutor-data:/app/data ghcr.io/hkuds/deeptutor:latest を実行し、http://127.0.0.1:3782 で Settings → Providers からモデルを設定します
- ローカルインストール：pip install -U deeptutor を実行後、deeptutor init でポートとモデルサービスを選択し、deeptutor start で起動します（Python 3.11–3.14 および Node.js 20+ が必要）
- READMEに記載されているプロンプトをCodex / Claude Codeに渡すことで、エージェントが docs-for-user/AGENT_SETUP.md に従ってセットアップを行うことも可能です
リスク
- 独自の大規模言語モデルAPIキーが必要です。ナレッジベースの検索には別途埋め込みモデル、ウェブ検索には別途検索サービスが必要になります
- 機能範囲が広く、更新頻度が高い（ほぼ毎週リリース）ため、アップグレード時には破壊的変更にご注意ください。ライセンスはApache-2.0です