ghcr.io/hkuds/deeptutor:1.5.8

DeepTutor: 终身个性化辅导

功能特性 · 快速开始 · 探索 · CLI · 生态系统 · 社区

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📦 发布版本

[2026.8.2] https://github.com/HKUDS/DeepTutor/releases/tag/v1.5.8 — 内存：开发服务器的实际堆上限，源码安装提供生产构建，受限的LLM客户端和索引缓存，以及修复了零星500错误的保活机制。

[2026.7.31] https://github.com/HKUDS/DeepTutor/releases/tag/v1.5.7 — 每个账户的MCP Services存储，导师可运行的101个CLI应用，凭证移出沙箱访问范围，以及移动设备布局支持。

[2026.7.29] https://github.com/HKUDS/DeepTutor/releases/tag/v1.5.6 — 远程Codex登录通过SSH隧道完成，生成的文件在活动中拥有独立卡片，非英语语言不再默认显示为中文，书籍创建不再超时。

过去的发布版本（超过1周前）

[2026.7.26] https://github.com/HKUDS/DeepTutor/releases/tag/v1.5.5 — 通过OpenAI Codex OAuth使用***计划登录，Eden AI提供程序，可报告内容的知识库，可追溯的rag引用，以及无需变通方法即可进行GraphRAG索引。

[2026.7.24] https://github.com/HKUDS/DeepTutor/releases/tag/v1.5.4 — 维护优化：回答后“生成中”的卡顿问题已解决，即时消息伙伴可忠实渲染Markdown表格，LLM JSON解析更稳定，同时修复了测验、知识库创建表单和数学动画工具的问题。

[2026.7.24] https://github.com/HKUDS/DeepTutor/releases/tag/v1.5.3 — 可主题化的代码块，“我的代理”中新增四个编码CLI（Gemini、Kimi、opencode、MiMo），Atlas Cloud LLM提供程序，以及对聊天、内存、嵌入和解析功能的全面可靠性优化。

[2026.7.19] https://github.com/HKUDS/DeepTutor/releases/tag/v1.5.2 — 可配置的聊天附件限制，通过代理工具调用跨文档推理的PageIndex检索，更广泛的Anthropic/OpenAI模型支持，以及更稳定的书籍、知识库和聊天界面。

[2026.7.9] https://github.com/HKUDS/DeepTutor/releases/tag/v1.5.1 — 从知识库中移除单个失败文档（即使处于错误状态），无需删除并重建整个知识库。

[2026.7.4] https://github.com/HKUDS/DeepTutor/releases/tag/v1.5.0 — LlamaIndex摄入现在支持文档解析引擎的多模态图像提取，伙伴和角色ID对非拉丁名称保持URL安全，可选的RAG扩展可在Python 3.14+上干净安装。

[2026.6.30] https://github.com/HKUDS/DeepTutor/releases/tag/v1.4.15 — 伙伴的原生Mattermost频道，修复了引导式学习多选题的正确评分问题，以及配置的零块重叠设置得到遵守。

[2026.6.29] https://github.com/HKUDS/DeepTutor/releases/tag/v1.4.14 — 点击已分配的伙伴一步进入聊天，深度研究标记部分报告，无需MinerU即可进行LightRAG索引，FAISS支持非ASCII路径，PocketBase会话按用户隔离。

[2026.6.27] https://github.com/HKUDS/DeepTutor/releases/tag/v1.4.13 — 伙伴支持非拉丁名称并可分配给用户，登录后正确显示徽标（#599），小型知识库检索可靠，容器在无root权限的Podman下可干净启动。

[2026.6.24] https://github.com/HKUDS/DeepTutor/releases/tag/v1.4.12 — 新的LightRAG Server检索引擎，轻量级PyMuPDF4LLM解析引擎，以及FAISS向量后端，大幅提升大型知识库的检索速度。

[2026.6.23] https://github.com/HKUDS/DeepTutor/releases/tag/v1.4.11 — 所有云OpenAI兼容提供程序的原生工具调用，重新设计的管理员用户页面，测验选项中的LaTeX支持，真实的会话加载 spinner，以及可配置的容器主机绑定。

[2026.6.21] https://github.com/HKUDS/DeepTutor/releases/tag/v1.4.10 — 带头像的自助式个人资料页面，支持无root权限的容器指南（含单端口请求时代理），以及非管理员用户的默认拒绝MCP工具。

[2026.6.19] https://github.com/HKUDS/DeepTutor/releases/tag/v1.4.9 — 设置优化：搜索仅显示提供程序所需的字段，连接配置文件可重命名并按提供程序自动命名，分级的掌握路径问题流入问题库。

[2026.6.18] https://github.com/HKUDS/DeepTutor/releases/tag/v1.4.8 — 在我的代理下连接自己的伙伴，并在聊天中实时咨询——通过他们自己的角色、库和技能回答——每个伙伴都有独立的私有内存。

[2026.6.18] https://github.com/HKUDS/DeepTutor/releases/tag/v1.4.7 — 连接本地Claude Code / Codex并在对话中实时咨询，我的代理升级为顶级/agents路径，伙伴对话支持分支/恢复/删除功能并带有可回放的跟踪记录。

[2026.6.17] https://github.com/HKUDS/DeepTutor/releases/tag/v1.4.6 — 四界面整合：带可导入我的代理和顶级内存的空间学习仪表板，含GraphRAG/PageIndex/LightRAG/关联知识库/Obsidian的知识中心，开放的设置界面，以及按模型的能力限制。

[2026.6.14] https://github.com/HKUDS/DeepTutor/releases/tag/v1.4.5 — 基于聊天代理循环重建的引导式学习（含按类型的硬性掌握关卡和/learning仪表板），新的循环插件框架，以及伙伴对话的Markdown导出/保存到笔记本功能。

[2026.6.13] https://github.com/HKUDS/DeepTutor/releases/tag/v1.4.4 — 通过deeptutor skill install从ClawHub安装社区技能（受安全门限制），以及知识库文件的浏览器内DOCX/XLSX预览。

[2026.6.12] https://github.com/HKUDS/DeepTutor/releases/tag/v1.4.3 — TutorBot升级为生产级即时消息管道上的伙伴（15个频道，实时流），聊天迁移到单一代理循环，真实的每用户隔离，以及重建的可视化功能。

[2026.5.28] https://github.com/HKUDS/DeepTutor/releases/tag/v1.4.2 — 稳定性与优化：Gemini 2.5+在可视化和聊天功能中全面支持，身份验证路由修复（#485），平滑流聊天体验，最近会话侧边栏，以及Lemonade本地提供程序支持。

[2026.5.27] https://github.com/HKUDS/DeepTutor/releases/tag/v1.4.1 — 安全性与稳定性：TutorBot工具沙箱锁定，每用户资源隔离，多模态图像回退，TutorBots的HTTP/SSE API，以及v1.4.0聊天回归修复。

[2026.5.21] https://github.com/HKUDS/DeepTutor/releases/tag/v1.4.0-beta — 三层记忆工作台（L1/L2/L3），所有聊天功能均基于单一agentic引擎重建，仅基于LlamaIndex的RAG，以及统一的设置+功能界面。

✨ Key Features

DeepTutor 是一个智能体原生的学习工作空间，将辅导、问题解决、测验生成、研究、可视化和精通练习整合到一个可扩展系统中。

• 全模式统一运行时 — 聊天、测验、研究、可视化、解题和精通路径均运行在同一智能体循环上，因此只需切换目标而非引擎，上下文会随学习者同步迁移。
• 互联学习上下文 — 知识库、书籍、协作者草稿、笔记本、题库、角色和记忆在所有工作流中保持可用，而非局限于孤立工具。
• 子智能体与伙伴 — 可从任意对话轮次咨询实时编码命令行界面（Claude Code、Codex、Gemini、Kimi、opencode 或 MiMo）或伙伴（或导入其历史对话），并在同一“大脑”上运行持久化即时通讯伙伴。
• 多引擎知识 — 跨 LlamaIndex、PageIndex、GraphRAG、LightRAG 或关联 Obsidian 库的版本化 RAG 库，支持可插拔文档解析。
• 可扩展工具与技能 — 内置工具、MCP 服务器、命令行应用、图像/视频/语音生成模型，以及可从 EduHub 安装的社区技能。
• 可检查记忆 — L1 追踪、L2 表层摘要和 L3 综合使个性化过程可见且可编辑，记忆图谱可将每个主张追溯至其证据来源。

连接主机上的Ollama / LM Studio / llama.cpp / vLLM / Lemonade

在Docker内部，localhost指的是容器本身，而非您的主机。要访问在主机上运行的模型服务，请使用主机网关（推荐）：

docker run --rm --name deeptutor \
-p 127.0.0.1:3782:3782 -p 127.0.0.1:8001:8001 \
--add-host=host.docker.internal:host-gateway \
-v deeptutor-data:/app/data \
ghcr.io/hkuds/deeptutor:latest

然后在设置 → 模型中，将提供商的Base URL指向host.docker.internal：

• Ollama LLM：http://host.docker.internal:11434/v1
• Ollama嵌入：http://host.docker.internal:11434/api/embed
• LM Studio：http://host.docker.internal:1234/v1
• llama.cpp：http://host.docker.internal:8080/v1
• Lemonade：http://host.docker.internal:13305/api/v1

Docker Desktop（macOS/Windows）通常无需--add-host即可解析host.docker.internal。在Linux上，该标志是在现代Docker Engine上创建该主机名的可移植方式。

聊天也是更深入功能的起点：Quiz（题目生成）、Research（带引用的报告）、Visualize（图表/diagrams/动画），以及在“更多功能”下的Solve（解题推理过程）和Mastery Path（学习计划流程）。

🤝 Partner — 同一大脑中的持久伙伴

伙伴是具有自己灵魂、模型策略、库、记忆和渠道的持久伙伴。它们不是独立的机器人引擎：每条传入的网络或即时通讯消息都会成为伙伴作用域工作区内的正常 ChatOrchestrator 轮次。伙伴是“具有个性和电话号码的聊天”。

学习空间与多用户功能

学习空间（Learning Space）—— 库与个性化层

学习空间是库和个性化层——持久化内容的存储地。对话与资料（Conversations & Materials） 包含您的聊天历史、笔记本和题库（每个保存的问题包含您的答案、参考答案和解释）。个性化（Personalization） 包含掌握路径、角色（行为预设，如 peer、research-assistant、teacher）、技能（模型按需读取的 SKILL.md 操作手册）、MCP 服务（MCP Services）——精选的托管 MCP 服务器商店，可一键为自己安装，以及通过 URL 配置的任何远程服务器——和 命令行应用（CLI Apps），即来自 https://github.com/HKUDS/CLI-Anything 目录的命令行工具，聊天代理可直接调用，每个应用的使用指南会按需加载。此处的所有内容均可在聊天、伙伴、协作者和书籍功能中复用。

您无需自行编写所有技能——从 EduHub 导入（Import from EduHub） 可浏览社区目录，并通过安全网关将技能直接下载到您的库中（参见 生态系统）。

🧠 记忆（Memory）—— 可检查的个性化

记忆是文件支持的三层系统，您可以读取、整理和审计——特意设计为非隐藏向量存储。L1 是工作区镜像加上仅追加事件跟踪（trace/ / .jsonl）；L2 是每个界面的整理事实（L2/ .md）；L3 是跨界面综合信息（L3/ .md）。由于 L2 引用 L1，L3 引用 L2，您个人资料中的所有内容均可追溯。

记忆图谱（Memory Graph）展示整个金字塔结构——中心是 L3 综合信息，中间环是 L2，外层是 L1 跟踪，因此您可以将任何综合信息追溯到其背后的确切原始事件。记忆跨 chat、notebook、quiz、kb、book、伙伴和 cowriter 界面进行跟踪；整合器的更新/审计/去重预算可在 设置 → 记忆（Settings → Memory） 中调整。

⚙️ 设置（Settings）—— 统一控制平面

设置是操作控制平面，包含实时状态条（Backend、LLM、Embedding、Search）和每个区域的卡片：外观（Appearance）（主题、UI 语言、代码块样式）、网络（Network）（API 基础地址、端口、CORS）、模型（Models）（LLM、Embedding、Search、Text-to-Speech、Speech-to-Text、Image Generation、Video Generation）、知识库（Knowledge Base）（文档解析引擎）、聊天（Chat）（工具、各功能参数、附件限制）、伙伴与代理（Partners & Agents）（可在对话轮次中咨询的子代理），以及 记忆（Memory）（整合器的预算）。

大多数部分采用草稿-应用流程，因此您可以在提交前测试提供商。内置四种主题——Default、Cream、Dark 和 Glass。项目根目录的 .env 文件会被特意忽略；运行时配置存储在 data/user/settings/*.json 下，除非 DEEPTUTOR_HOME 或 deeptutor start --home 将应用指向其他位置。

OpenAI Codex OAuth（实验性）

在 模型 → LLM（Models → LLM） 下选择 OpenAI Codex 会将 API 密钥字段替换为基于您自己的 *** 计划运行的浏览器登录，因此无需 OPENAI_API_KEY。令牌仅存储在 data/system/user-secrets/ /private/openai-codex/ 中——位于执行沙箱可访问的所有目录之外——且 DeepTutor 从不读取或修改您的 ~/.codex 命令行登录信息。模型列表来自该账户的实时目录；登录会发布个人资料，但仅在尚未配置 LLM 时才成为活动模型。由于令牌仅授权个人计划，个人资料无法通过用户授权共享——每个账户需自行登录。

对于远程部署，浏览器的 localhost 和服务器的 localhost 是不同机器，因此仅靠普通反向代理无法将浏览器的本地回调传递到服务器。使用 SSH 隧道作为回调桥接。隧道连接到已发布的 Web 端口；Next.js 仅将确切的回调路径重写到公共回调代理，代理在路由到原始 OAuth 操作前验证 state。回调监听器保持在后端回环，端口 1455 和 1457 不对外发布，此路径支持默认 Docker 桥接网络。

ssh -N -L 1455:127.0.0.1:3782 @

如果 DeepTutor 报告备用回调端口 1457，请使用：

ssh -N -L 1457:127.0.0.1:3782 @

仅运行与实际回调端口匹配的命令；切勿同时运行两个。3782 仅为示例 Web 端口：它是配置的前端/容器端口，报告为 callback_forward_port。该值不保证 SSH 主机的 127.0.0.1 上监听相同端口。如果 Docker 或 Podman 发布了不同的主机端口，或反向代理监听不同端口，只需将右侧目标端口（上述 3782）替换为 SSH 主机 127.0.0.1 上实际监听的 Web 端口；保持左侧回调端口为 1455 或 1457。 是其回环拥有该监听端口的 SSH 主机。如果浏览器 URL 指向反向代理或负载均衡器，请将其替换为正确的 SSH 前端主机。

命令行会打印隧道命令，然后立即尝试打开浏览器。在远程部署中，保持授权页面打开但不完成授权，在另一个终端中建立打印的隧道，然后再继续授权。

远程拓扑检测存在本地边界。如果 Web 本身通过 SSH 或 IDE 本地转发访问，浏览器无法判断服务器是远程的。对于当前 Web 操作，保持其授权页面未完成，读取该操作授权 URL 中的 redirect_uri 以确定回调端口 1455 或 1457，并从该本地端口创建到实际 Web 端口的第二个隧道。或者，取消该 Web 操作并通过命令行启动新操作；命令行输出属于新操作，不得用于现有 Web 操作。配额错误和目录故障按原样报告，从不回退到付费提供商。此兼容路径为实验性：上游接口可能变更。

👥 多用户（Multi-User）—— 共享部署 · 可选认证，用户工作区隔离

认证默认关闭——DeepTutor 以单用户模式运行。启用后，一个 data/ 目录树同时托管管理员工作区、隔离的每个用户工作区和伙伴工作区：

data/
├── user/ # 管理员工作区 + 全局设置
├── users/ / # 每个用户范围：聊天历史、记忆、笔记本、知识库
├── partners/ /workspace/ # 伙伴（合成用户）范围
├── cli-apps/ # 已安装的 CLI 应用，以只读方式挂载到沙箱
└── system/ # 认证 · 授权 · 审计 · user-secrets/（OAuth 令牌）

第一个注册用户成为管理员，拥有模型目录、提供商凭证、共享知识库、技能和用户授权。其他用户获得隔离的工作区和经过编辑的设置页面——管理员分配的模型、知识库和技能显示为限定范围的只读选项，而非原始 API 密钥。