Агентная учебная рабочая среда от команды HKUDS: объединяет ответы на вопросы, решение задач, генерацию заданий, исследования, визуализацию, глубокое чтение и тренировки на усвоение материала в единой среде выполнения, где база знаний и память используются совместно всеми функциями.
Звёзды 45929 (+1598 / 24 ч)
Причины
- База знаний поддерживает подключение к различным движкам, таким как LlamaIndex, PageIndex, GraphRAG, LightRAG, Obsidian и Kiwix, с управлением версиями
- В разделе Reading можно добавлять ссылки на YouTube или Bilibili, выполнять поиск по субтитрам, задавать вопросы по временным меткам и делать заметки
- В чате можно вызывать агентов Claude Code, Codex, Grok CLI, Kimi, DeepSeek и других в качестве субагентов; трёхуровневая память (следы L1, сводки L2, синтез L3) доступна для просмотра и редактирования
- В последней стабильной версии v1.6.15 (выпущена 19 10) добавлены проверка учебных траекторий, групповое тестирование, нативный голосовой ввод Gemini и другие функции; доступна статья на arXiv 2604.26962
Использование
- Самый быстрый способ попробовать: docker run --rm -p 127.0.0.1:3782:3782 -v deeptutor-data:/app/data ghcr.io/hkuds/deeptutor:latest, затем откройте http://127.0.0.1:3782 и настройте модели в разделе Settings → Providers
- Локальная установка: выполните pip install -U deeptutor, затем запустите deeptutor init для выбора порта и сервиса моделей, после чего запустите deeptutor start (требуется Python 3.11–3.14 и Node.js 20+)
- Также можно передать промпт из README агенту Codex или Claude Code, чтобы он установил всё согласно инструкции в docs-for-user/AGENT_SETUP.md
Риски
- Требуются собственные ключи API больших языковых моделей; для поиска по базе знаний дополнительно нужна модель эмбеддингов, а для веб-поиска — сервис поиска
- Широкий функционал и частые обновления (почти еженедельно), при обновлении следите за обратно несовместимыми изменениями; лицензия Apache-2.0