Bàn làm việc học tập dựa trên tác nhân của nhóm HKUDS: tích hợp giải đáp thắc mắc, giải bài tập, ra đề, nghiên cứu, trực quan hóa, đọc sâu và luyện tập mức độ thành thạo trong cùng một môi trường runtime, với cơ sở tri thức và bộ nhớ được chia sẻ xuyên suốt các chức năng.
Số sao 45929 (+1598 / 24h)
Lý do
- Cơ sở tri thức có thể kết nối với nhiều công cụ như LlamaIndex, PageIndex, GraphRAG, LightRAG, Obsidian, Kiwix, kèm theo tính năng quản lý phiên bản
- Trong chế độ Reading, có thể thêm liên kết YouTube hoặc Bilibili, tìm kiếm theo phụ đề, giải đáp theo mốc thời gian và ghi chú
- Trong cuộc trò chuyện, có thể gọi các tác nhân như Claude Code, Codex, Grok CLI, Kimi, DeepSeek làm tác nhân con; bộ nhớ ba lớp (dấu vết L1, tóm tắt L2, tổng hợp L3) có thể xem và chỉnh sửa
- Phiên bản ổn định mới nhất v1.6.15 (ngày 19 tháng 10) bổ sung tính năng xem xét lộ trình học, đánh giá theo nhóm, giọng nói gốc Gemini, v.v.; có bài báo arXiv 2604.26962
Cách dùng
- Trải nghiệm nhanh nhất: docker run --rm -p 127.0.0.1:3782:3782 -v deeptutor-data:/app/data ghcr.io/hkuds/deeptutor:latest, mở http://127.0.0.1:3782 để cấu hình mô hình trong Settings → Providers
- Cài đặt cục bộ: pip install -U deeptutor, sau đó chạy deeptutor init để chọn cổng và dịch vụ mô hình, rồi deeptutor start để khởi động (yêu cầu Python 3.11–3.14 và Node.js 20+)
- Bạn cũng có thể cung cấp prompt từ README cho Codex / Claude Code để tác nhân tự động cài đặt theo docs-for-user/AGENT_SETUP.md
Rủi ro
- Cần có API Key cho mô hình ngôn ngữ lớn của riêng bạn; tìm kiếm trong cơ sở tri thức cần thêm mô hình nhúng, tìm kiếm trên web cần thêm dịch vụ tìm kiếm
- Phạm vi chức năng rất rộng và cập nhật thường xuyên (gần như mỗi tuần một phiên bản), hãy lưu ý các thay đổi gây mất tương thích khi nâng cấp; giấy phép Apache-2.0