DeepTutor把资料、进度与记忆接进同一套对话的本地学习助手【免费下载链接】DeepTutorDeepTutor: Lifelong Personalized Tutoring. https://deeptutor.info/.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/dee/DeepTutorDeepTutor 是一个可在本地完整运行的学习工作台解题、出题、资料整理、深度研究与长期记忆共用同一套运行时。面向需要管理大量学习资料、并希望助手记得自己进度的个人学习者。一次备考流程里资料变成了什么场景从一堆散落的 PDF 开始课件在 A 文件夹论文在 B 文件夹笔记在 C 文件夹。把课件拖进知识中心选定解析引擎后文档会被解析、切片、向量化并建好索引之后基于它提问DeepTutor 不会直接凭印象作答而是按思考—行动—观察循环执行——先判断这一轮需要哪些工具再调用知识库检索、网页搜索或记忆读取拿到证据后才组织答案引用随回复给出。同一个引擎还支撑着出题与解题针对知识库内容生成问题并做多轮校验答题结果进入 Mastery Path未过关的知识点会重新排进练习队列直到通过才放行。学完即测、测完即补这条线在系统内部是连通的。和单轮问答的三处不同答案与证据绑定检索到的片段和记忆事实都挂在回复上可点查而不是纯模型生成。记忆以文件落盘而非封闭向量库L1 原始轨迹、L2 事实、L3 综合归纳三层都可读、可整理、可审计。知识库引擎可选LlamaIndex、PageIndex、GraphRAG、LightRAG 之外还能关联 Obsidian 库资料规模不同可选的检索路径不同。本地最短启动路径mkdir -p my-deeptutor cd my-deeptutor pip install -U deeptutor[full] deeptutor init deeptutor start浏览器打开默认的http://127.0.0.1:3782模型提供商与 API Key 在deeptutor init时填写或之后在 Settings → Providers 里配置。跳过初始化也能先跑起来只是模型为空后续在设置页补上即可。智能体循环的实现见 deeptutor/agents/记忆层实现见 deeptutor/services/memory/。三层记忆各存什么L1 是各表面chat、notebook、quiz、kb、book 等按日期追加的原始事件轨迹对应trace/surface/date.jsonlL2 把事实按表面整理成 Markdown并引用回 L1 实体L3 做跨表面的综合归纳记录参与归纳的 L2 来源。Memory Graph 把三层连成金字塔L3 综合在中心L2 事实居中L1 轨迹在外圈每条 L2 → L1 的证据边都可见。也就是说任何一条它记得的结论都能顺着边查到出处。继续往下可以折腾什么工具、技能、MCP 服务与 CLI 应用均可扩展个性化页面支持从 EduHub 社区目录安装SKILL.md技能包Partners 模式把同一套大脑接进飞书、Telegram、Slack、Discord、钉钉、QQ、企业微信等 IM 频道群成员各占一个隔离工作区共享知识库与记忆。偏好容器化部署的参考 CONTAINERIZATION.md 用单容器跑起完整应用模块化安装deeptutor module enable/disable则允许按需裁剪功能面。pip install -U deeptutor[full] deeptutor init deeptutor start【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
