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DeepTutor：终身个性化辅导

功能特性 · 快速入门 · 探索 DeepTutor · CLI · 生态系统：EduHub 技能社区 · 社区

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📦 版本发布

[2026.10.4] https://github.com/HKUDS/DeepTutor/releases/tag/v1.6.13 — 优化读写能力、新增题库练习功能、增强文档解析鲁棒性、支持语音可配置、工作区附件可见、新增波兰语界面及新模型提供商。

一周前发布的历史版本

[2026.9.27] https://github.com/HKUDS/DeepTutor/releases/tag/v1.6.12 — 支持工作区知识库迁移、Kiwix 归档、源文件插图、任务面板、德语界面以及聊天记录恢复。

[2026.9.24] https://github.com/HKUDS/DeepTutor/releases/tag/v1.6.11 — 新增法语和乌克兰语界面、支持带聊天内选择操作的阅读文件夹、可将插图发送至视觉模型、分页式 Office 文件预览、以及自同步知识库。

[2026.9.22] https://github.com/HKUDS/DeepTutor/releases/tag/v1.6.10 — 原生 LightRAG 角色模型，已发布索引可记录并强制遵循其构建配置，PDF 附件将遵循指定解析引擎，截断过程可见，以及无限制的模型提供商选择。

[2026.9.21] https://github.com/HKUDS/DeepTutor/releases/tag/v1.6.9 — 基于文件夹的学习工作区、每日练习、重新设计的设置界面、更清晰的流式对话、持久化用量统计，以及支持显式永久删除的可恢复归档。

[2026.9.14] https://github.com/HKUDS/DeepTutor/releases/tag/v1.6.8 — 已删除聊天的回收站功能、全历史对话搜索、可绕过知识库检索的工具，以及大量静默失败问题的修复。

[2026.9.11] https://github.com/HKUDS/DeepTutor/releases/tag/v1.6.7 — 修复版本：解决书籍仅生成空章节、测验无输出、模型草稿区文本泄漏、公式原始打印、卡片无法提交等问题。

[2026.9.8] https://github.com/HKUDS/DeepTutor/releases/tag/v1.6.6 — 修复版本：解决答案无法提交、复制按钮状态异常、合作伙伴关联知识库、Docker 内 Codex 登录问题，并将首页路由体积缩减 100 KB。

[2026.9.6] https://github.com/HKUDS/DeepTutor/releases/tag/v1.6.5 — 可指向任意文件夹的内容工作区、支持全语言的统一 exec 工具、管控工具权限的精通路径模式，以及可评估就绪度的设置界面。

[2026.9.3] https://github.com/HKUDS/DeepTutor/releases/tag/v1.6.4 — 更快的隔离运行时、可管控的书籍生成、带完整源信息的精通路径与聊天移交、持久化阅读、统一活动界面、可恢复会话，以及各模型独立的 API 能力配置。

[2026.9.2] https://github.com/HKUDS/DeepTutor/releases/tag/v1.6.3 — 前后端大规模重构，支持严格规范路由与流式恢复，新增学习者/监护者账户、沉浸式阅读、WeKnora、更强解析能力、Python 3.14 支持以及 DashScope 媒体能力。

[2026.8.31] https://github.com/HKUDS/DeepTutor/releases/tag/v1.6.2 — 沉浸式 *** 学习、插件驱动的可视化目录、三类全新代理框架、更安全的阅读引用、多格式 MinerU 支持、合作伙伴频道实时状态，以及引导式更新功能。

[2026.8.30] https://github.com/HKUDS/DeepTutor/releases/tag/v1.6.13 — 服务商密钥与对应服务一一绑定、后台任务模型、支持搜索导航的设置界面、可自定义布局侧边栏，以及原生集成 LightRAG。

[2026.8.27] https://github.com/HKUDS/DeepTutor/releases/tag/v1.6.0 — 保真 EPUB 阅读与注释、带小助教和问答功能的课程、受限网页源同步、支持私有学习状态的共享书籍，以及 Serply/原生搜索能力。

[2026.8.25] https://github.com/HKUDS/DeepTutor/releases/tag/v1.5.17 — 成员可自主管理的私有对话合作伙伴、支持 GitHub 仓库作为知识库源、Antigravity CLI、浏览器端微信扫码登录，以及 deeptutor doctor 诊断工具。

[2026.8.22] https://github.com/HKUDS/DeepTutor/releases/tag/v1.5.16 — 支持接入 MarginNote 4 知识库并通过其插件填充内容、修复书籍翻页功能、解决网关后工具调用 ID、嵌入模型及温度参数失效的问题。

[2026.8.20] https://github.com/HKUDS/DeepTutor/releases/tag/v1.5.15 — 可自行部署的 PageIndex OSS 带推理检索能力、支持文件归档的题库、第三方工具/能力插件，以及 Apache Tika 解析支持。

[2026.8.19] https://github.com/HKUDS/DeepTutor/releases/tag/v1.5.14 — 沉浸式阅读：文档与对话线程并排展示、按页引用来源；DeepTutor 支持通过聊天完成自配置；支持 IMA 库浏览与写入；新增笔记本控制台。

[2026.8.17] https://github.com/HKUDS/DeepTutor/releases/tag/v1.5.13 — 书籍编译过程中即可流式访问、跟踪学习进度并可导出为 Markdown；生成书籍骨架前提供费用预估；基于记忆生成首页学习推荐。

[2026.8.13] https://github.com/HKUDS/DeepTutor/releases/tag/v1.5.12 — 重构网页搜索，新增 6 家提供商（豆包、博查、智谱、Firecrawl、千帆、阿里云 IQS）、新增 LiteParse 解析引擎、凭证变更后 MCP 服务器自动重连，以及 CodeBuddy + OrcaRouter 集成。

[2026.8.10] https://github.com/HKUDS/DeepTutor/releases/tag/v1.5.11 — 修复 DSML 工具调用周围文本丢失问题、截断回复支持续接而非终止、设置界面实时显示内存占用、LightRAG 索引任务脱离事件循环运行。

[2026.8.7] https://github.com/HKUDS/DeepTutor/releases/tag/v1.5.10 — 所有账户均可登录专属 Codex、模型输出语言独立设置、空工具调用直接拒绝而非重试、上传任务不再阻塞事件循环。

[2026.8.4] https://github.com/HKUDS/DeepTutor/releases/tag/v1.5.9 — 原生端点集成 Gemini Embedding 2、各模型独立的 推理强度 控制、新增 Novita AI 网关、查询检索角色优化，以及 Compose 部署保留全部 data/ 目录数据。

[2026.8.2] https://github.com/HKUDS/DeepTutor/releases/tag/v1.5.8 — 内存优化：为开发服务器设置真实堆上限，源码安装默认提供生产构建，限制 LLM 客户端与索引缓存大小，修复保活机制以消除异常 500 错误。

[2026.7.31] https://github.com/HKUDS/DeepTutor/releases/tag/v1.5.7 — 账户独立的 MCP 服务 仓库、支持 101 个 CLI 应用 运行、凭证移出沙箱访问范围，以及移动端适配布局。

[2026.7.29] https://github.com/HKUDS/DeepTutor/releases/tag/v1.5.6 — 远程 Codex 登录已在 SSH 隧道内完成，生成的文件将在活动中心获得独立卡片，非英文语言不再强制转为中文，图书创建过程不再超时。

[2026.7.26] https://github.com/HKUDS/DeepTutor/releases/tag/v1.5.5 — 可通过 OpenAI Codex OAuth 使用你的 *** 套餐登录，新增 Eden AI 提供商，知识库支持上报自身存储内容，rag 引用可追溯，GraphRAG 索引无需额外临时方案即可直接使用。

[2026.7.24] https://github.com/HKUDS/DeepTutor/releases/tag/v1.5.4 — 例行维护优化：修复回答完成后显示“生成中”的卡顿问题，IM 协作伙伴可正确渲染 Markdown 表格，LLM JSON 解析稳定性提升，同时修复了测验、创建知识库表单与数学动画器相关问题。

[2026.7.24] https://github.com/HKUDS/DeepTutor/releases/tag/v1.5.3 — 支持自定义主题代码块，我的代理中新增 4 种编码 CLI（Gemini、Kimi、opencode、MiMo），新增 Atlas Cloud LLM 提供商，全面优化聊天、记忆、嵌入与解析环节的可靠性。

[2026.7.19] https://github.com/HKUDS/DeepTutor/releases/tag/v1.5.2 — 支持自定义聊天附件上限，PageIndex 检索可通过智能体工具调用跨文档推理，扩展对 Anthropic/OpenAI 模型的支持，图书、知识库与聊天 UI 运行更稳定。

[2026.7.9] https://github.com/HKUDS/DeepTutor/releases/tag/v1.5.1 — 无需删除重建整个知识库，即可单独移除知识库中单个上传失败、甚至处于 error 状态的文档。

[2026.7.4] https://github.com/HKUDS/DeepTutor/releases/tag/v1.5.0 — LlamaIndex 数据接入流程现可完全适配你配置的 Document Parsing 引擎，支持多模态图片提取，协作伙伴与专属身份 ID 针对非拉丁名字可保持 URL 兼容性，可选 RAG 扩展组件可在 Python 3.14+ 环境下顺利安装。

[2026.6.30] https://github.com/HKUDS/DeepTutor/releases/tag/v1.4.15 — 为协作伙伴新增原生 Mattermost 频道，同时修复引导学习多选题判分逻辑、保证配置的零块重叠设置可正常生效。

[2026.6.29] https://github.com/HKUDS/DeepTutor/releases/tag/v1.4.14 — 点击已分配的协作伙伴即可一键发起聊天，深度研究功能可标记未完成的部分报告，LightRAG 无需依赖 MinerU 即可完成索引，FAISS 支持非 ASCII 格式路径，PocketBase 会话实现用户级完全隔离。

[2026.6.27] https://github.com/HKUDS/DeepTutor/releases/tag/v1.4.13 — 协作伙伴支持非拉丁名称并可分配给指定用户，修复登录后 Logo 无法正常渲染的问题（#599），极小体积知识库检索可靠性提升，容器可在无根 Podman 环境下正常启动。

[2026.6.24] https://github.com/HKUDS/DeepTutor/releases/tag/v1.4.12 — 新增 LightRAG Server 检索引擎与轻量 PyMuPDF4LLM 解析引擎，FAISS 向量后端可大幅提升大体量知识库的检索速度。

[2026.6.23] https://github.com/HKUDS/DeepTutor/releases/tag/v1.4.11 — 所有符合云原生 OpenAI 兼容规范的提供商均支持原生工具调用，全新设计管理员用户管理页面，支持在测验选项中使用 LaTeX，会话加载状态提示精准显示，可自定义容器主机绑定配置。

[2026.6.21] https://github.com/HKUDS/DeepTutor/releases/tag/v1.4.10 — 新增支持上传头像的自助 Profile 页面，提供适配无根环境的容器部署指南，附带单端口请求时代理，默认对非管理员用户禁用全部 MCP 工具。

[2026.6.19] https://github.com/HKUDS/DeepTutor/releases/tag/v1.4.9 — 设置体验优化：搜索页面仅显示当前提供商所需配置项，连接配置文件支持重命名且可由提供商自动命名，已完成判分的精通路径题目可自动同步到你的题库。

[2026.6.18] https://github.com/HKUDS/DeepTutor/releases/tag/v1.4.8 — 你可以在「我的代理」下接入自定义 Partners 协作伙伴，并在聊天中实时唤起调用：协作伙伴将以自身人设、内置库与专属能力给出回复，且每个协作伙伴拥有独立私有记忆空间。

[2026.6.18] https://github.com/HKUDS/DeepTutor/releases/tag/v1.4.7 — 支持接入本地 Claude Code / Codex，在对话中途即可实时调用，「我的代理」正式升级为顶级路径 /agents，协作伙伴对话新增分支、恢复、删除功能，所有操作可生成可追溯回放轨迹。

[2026.6.17] https://github.com/HKUDS/DeepTutor/releases/tag/v1.4.6 — 四大核心界面整合完成：新增 Space 学习仪表盘，支持导入「我的代理」与顶级记忆模块，Knowledge Center 集成 GraphRAG / PageIndex / LightRAG / 关联知识库 / Obsidian 能力，设置界面全面开放，新增按模型粒度的能力管控。

[2026.6.14] https://github.com/HKUDS/DeepTutor/releases/tag/v1.4.5 — 引导学习模块基于智能体对话循环完全重构，新增严格的分类精通门槛与 /learning 专属仪表盘，推出全新循环插件框架，同时支持将协作伙伴对话导出为 Markdown 或保存至笔记本。

[2026.6.13] https://github.com/HKUDS/DeepTutor/releases/tag/v1.4.4 — 可通过 deeptutor skill install 命令从 ClawHub 安装社区贡献技能，所有安装操作均受安全管控，同时新增知识库文件的浏览器原生 DOCX/XLSX 预览功能。

[2026.6.12] https://github.com/HKUDS/DeepTutor/releases/tag/v1.4.3 — TutorBot 正式更名为 Partners，基于生产级 IM 管线（支持 15 种频道、实时流式输出）重构，聊天流程统一接入单智能体循环，实现真正的用户级资源隔离，可视化模块完成全面重构。

[2026.5.28] https://github.com/HKUDS/DeepTutor/releases/tag/v1.4.2 — 稳定性与体验优化：解除 Gemini 2.5+ 在可视化与聊天场景下的使用限制，修复认证路由问题（#485），聊天流式输出体验更流畅，新增最近使用侧边栏，新增 Lemonade 本地提供商支持。

[2026.5.27] https://github.com/HKUDS/DeepTutor/releases/tag/v1.4.1 — 安全与稳定性优化：收紧 TutorBot 工具沙箱权限，实现用户级资源完全隔离，新增多模态图片兼容兜底策略，为 TutorBot 提供 HTTP/SSE API，修复 v1.4.0 版本聊天功能的回归问题。

[2026.5.22] https://github.com/HKUDS/DeepTutor/releases/tag/v1.4.0 — v1.4 正式版发布：新增自动模式、三层记忆体系、智能体驱动的深度研究/解题/提问能力，LlamaIndex RAG 完全重构，可视化与动画器功能合并，对话运行时支持重启不丢失进度。

[2026.5.21] https://github.com/HKUDS/DeepTutor/releases/tag/v1.4.0-beta — 三层记忆工作台（L1/L2/L3）上线，所有聊天能力均基于统一智能体引擎重构，RAG 全流程仅依赖 LlamaIndex，设置与能力管控界面完成统一整合。

[2026.5.10] https://github.com/HKUDS/DeepTutor/releases/tag/v1.3.10 — 修复远程 Docker CORS 异常问题，所有 SDK 提供商统一支持 DISABLE_SSL_VERIFY 配置，代码块引用安全性提升，新增可选的 Matrix 端到端加密附加组件。

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[2026.5.9] https://github.com/HKUDS/DeepTutor/releases/tag/v1.3.9 — 新增 TutorBot Zulip 与 NVIDIA NIM 支持，优化思考模型路由安全性，新增 deeptutor start 命令，补充侧边栏提示，实现会话存储一致性。

[2026.5.8] https://github.com/HKUDS/DeepTutor/releases/tag/v1.3.8 — 支持可选多用户部署，包含隔离用户工作区、管理员授权、认证路由与作用域化运行时访问能力。

[2026.5.4] https://github.com/HKUDS/DeepTutor/releases/tag/v1.3.7 — 修复思考模型/服务提供方相关问题，支持查看知识库索引历史，优化协同编辑器清空/模板编辑的安全性。

[2026.5.3] https://github.com/HKUDS/DeepTutor/releases/tag/v1.3.6 — 聊天与 TutorBot 现已支持基于目录的模型选择，优化 RAG 重索引安全性，修复 OpenAI Responses 令牌限制问题，新增技能编辑器校验能力。

[2026.5.2] https://github.com/HKUDS/DeepTutor/releases/tag/v1.3.5 — 本地启动设置体验更流畅，优化 RAG 查询安全性，简化本地嵌入认证流程，完善设置页面暗色模式表现。

[2026.5.1] https://github.com/HKUDS/DeepTutor/releases/tag/v1.3.4 — 支持书籍页面聊天持久化与重建流程，新增聊天到书籍引用能力，强化语言/推理处理能力，加固 RAG 文档提取流程。

[2026.4.30] https://github.com/HKUDS/DeepTutor/releases/tag/v1.3.3 — 新增 NVIDIA NIM + Gemini 嵌入支持，为聊天历史/技能/记忆提供统一 Space 上下文，支持会话快照，提升 RAG 重索引抗扰能力。

[2026.4.29] https://github.com/HKUDS/DeepTutor/releases/tag/v1.3.2 — 嵌入端点 URL 现已可透明查看，提升无效持久化向量场景下的 RAG 重索引抗扰能力，清理思考模型输出冗余内容，修复 Deep Solve 运行时问题。

[2026.4.28] https://github.com/HKUDS/DeepTutor/releases/tag/v1.3.1 — 稳定性优化：强化 RAG 路由与嵌入校验安全性，完善 Docker 持久化能力，支持 IME 无冲突输入，提升 Windows/GBK 环境兼容性。

[2026.4.27] https://github.com/HKUDS/DeepTutor/releases/tag/v1.3.0 — 支持带重索引工作流的版本化知识库索引，重构知识库工作区，实现嵌入自动发现与新增适配器，新增 Space 中心功能。

[2026.4.25] https://github.com/HKUDS/DeepTutor/releases/tag/v1.2.5 — 支持聊天附件持久化与文件预览抽屉，新增可识别附件的能力流水线，支持 TutorBot Markdown 导出。

[2026.4.25] https://github.com/HKUDS/DeepTutor/releases/tag/v1.2.4 — 支持文本/代码/SVG 附件，新增一键启动设置引导流程，支持 Markdown 格式聊天导出，精简知识库管理 UI。

[2026.4.24] https://github.com/HKUDS/DeepTutor/releases/tag/v1.2.3 — 新增文档附件支持（PDF/DOCX/XLSX/PPTX），支持推理思考块显示，提供个性化模板编辑器，协同编辑器内容可一键保存到笔记本。

[2026.4.22] https://github.com/HKUDS/DeepTutor/releases/tag/v1.2.2 — 新增用户自定义技能系统，全面优化聊天输入性能，支持 TutorBot 自动启动，上线书籍库 UI，可视化组件支持全屏查看。

[2026.4.21] https://github.com/HKUDS/DeepTutor/releases/tag/v1.2.1 — 支持分阶段令牌限制，所有输入点位均可重新生成响应，修复 RAG 与 Gemma 兼容性问题。

[2026.4.20] https://github.com/HKUDS/DeepTutor/releases/tag/v1.2.0 — 上线书籍引擎「活页书籍」编译器，支持多文档协同编辑，新增交互式 HTML 可视化能力，题库支持 @ 提及操作。

[2026.4.18] https://github.com/HKUDS/DeepTutor/releases/tag/v1.1.2 — 提供 Schema 驱动的频道页签，合并 RAG 单流水线流程，将聊天提示词外置。

[2026.4.17] https://github.com/HKUDS/DeepTutor/releases/tag/v1.1.1 — 新增全局「立即回答」功能，实现协同编辑器滚动同步，整合统一切换面板，新增流式输出停止按钮。

[2026.4.15] https://github.com/HKUDS/DeepTutor/releases/tag/v1.1.0 — 全面重构 LaTeX 块公式渲染逻辑，新增 LLM 诊断探针，补充 Docker + 本地 LLM 部署指引。

[2026.4.14] https://github.com/HKUDS/DeepTutor/releases/tag/v1.1.0-beta — 支持会话添加书签，新增 Snow 主题，实现 WebSocket 心跳与自动重连，全面重构嵌入注册表。

[2026.4.13] https://github.com/HKUDS/DeepTutor/releases/tag/v1.0.3 — 推出带书签与分类功能的问题笔记本，可视化组件支持 Mermaid 渲染，新增嵌入不匹配检测能力，兼容 Qwen/vLLM，支持 LM Studio 与 llama.cpp 运行环境，新增 Glass 主题。

[2026.4.11] https://github.com/HKUDS/DeepTutor/releases/tag/v1.0.2 — 整合搜索能力并新增 SearXNG 兜底方案，修复服务提供方切换问题，解决前端资源泄漏缺陷。

[2026.4.10] https://github.com/HKUDS/DeepTutor/releases/tag/v1.0.1 — 上线可视化功能（支持 Chart.js/SVG），新增测验重复内容拦截能力，适配 o4-mini 模型。

[2026.4.10] https://github.com/HKUDS/DeepTutor/releases/tag/v1.0.0-beta.4 — 嵌入任务进度可追踪，支持速率限制场景下自动重试，修复跨平台依赖问题，修复 MIME 类型校验缺陷。

[2026.4.8] https://github.com/HKUDS/DeepTutor/releases/tag/v1.0.0-beta.3 — 改用原生 OpenAI/Anthropic SDK（移除 litellm 依赖），支持 Windows 平台数学动画器，强化 JSON 解析鲁棒性，提供完整中文国际化支持。

[2026.4.7] https://github.com/HKUDS/DeepTutor/releases/tag/v1.0.0-beta.2 — 支持设置热重载，适配 MinerU 嵌套输出格式，修复 WebSocket 问题，最低运行版本要求提升为 Python 3.11+。

[2026.4.4] https://github.com/HKUDS/DeepTutor/releases/tag/v1.0.0-beta.1 — 完成原生 Agent 架构重写（约 20 万行代码）：实现工具 + 能力插件模型，提供 CLI 与 SDK 接口，内置 TutorBot、协同编辑器、引导学习与持久化记忆功能。

[2026.1.23] https://github.com/HKUDS/DeepTutor/releases/tag/v0.6.0 — 支持会话持久化与增量文档上传，灵活支持 RAG 流水线导入，提供完整中文本地化。

[2026.1.18] https://github.com/HKUDS/DeepTutor/releases/tag/v0.5.2 — RAG-Anything 新增 Docling 支持，优化日志系统并修复若干缺陷。

[2026.1.15] https://github.com/HKUDS/DeepTutor/releases/tag/v0.5.0 — 实现统一服务配置，支持为每个知识库单独选择 RAG 流水线，全面重构题目生成逻辑，支持侧边栏自定义。

[2026.1.9] https://github.com/HKUDS/DeepTutor/releases/tag/v0.4.0 — 支持多 LLM 与嵌入服务提供方，全新首页上线，RAG 模块解耦，完成环境变量重构。

[2026.1.5] https://github.com/HKUDS/DeepTutor/releases/tag/v0.3.0 — 实现统一 PromptManager 架构，搭建 GitHub Actions CI/CD 流程，在 GHCR 上提供预构建 Docker 镜像。

[2026.1.2] https://github.com/HKUDS/DeepTutor/releases/tag/v0.2.0 — 支持 Docker 部署，升级 Next.js 16 与 React 19，加固 WebSocket 安全性并修复多个高危漏洞。

✨ v1.6.13 现已发布。 执行 pip install -U deeptutor 即可获取最新稳定版本。

📰 动态

• 2026-09-20 🎉 上线9个月收获40k星标！我们会持续扩展 DeepTutor 的学习生态。
• 2026-05-22 🌐 官方文档站点已上线，访问地址为 deeptutor.info — 站点内汇总了使用指南、参考文档与功能演示。
• 2026-04-19 🎉 上线111天收获20k星标！感谢大家对打造真正个性化智能辅导系统的支持。
• 2026-04-10 📄 我们的研究论文已在 arXiv 发布，可阅读https://arxiv.org/abs/2604.26962了解 DeepTutor 背后的设计思路与核心理念。
• 2026-02-06 🚀 上线仅39天收获10k星标！向所有热情的社区用户致以诚挚谢意。
• 2025-12-29 🎓 DeepTutor 正式发布！

✨ 核心特性

DeepTutor 是面向智能体原生设计的学习工作区，将辅导答疑、习题求解、测验生成、研究辅助、可视化与精通练习整合在一个可扩展系统中。

• 全模式统一运行时 — 聊天、提问、测验、研究、可视化、解题、课程学习、精通路径、沉浸式阅读、沉浸式观看功能共享同一能力运行时与会话上下文，同时保留各场景专属的执行流程与流水线。
• 任务看板 — 可按「待办」「进行中」「已完成」分类追踪学习任务，支持添加备注、拖拽排序或通过键盘操作移动任务项，还提供可恢复的归档功能。任务卡片保留在当前工作区内，遵循现有外观与语言设置，无需额外模型配置。
• 连通式学习上下文 — 知识库、书籍、协同写作草稿、笔记、题库、角色设定与记忆内容，均可在获得账户授权且符合学习策略要求的前提下，在所有支持的工作流中复用。
• 沉浸式视频学习 — 粘贴 *** 链接即可启动隐私增强的原生播放功能，支持同步字幕、基于时间戳的定向辅导、时间戳标记保存与进度续传；管理员可在不重新处理素材的前提下，将播放源切换为自托管的 Invidious 实例。
• 子智能体与协作方 — 在聊天界面中，可调用在线智能体框架（Claude Code、Codex、Grok CLI、Antigravity、Kimi、opencode、MiMo、Hermes、OpenClaw 或 DeepSeek）或第三方协作服务，导入历史对话记录，并在同一核心模型上运行持久化的即时通讯伴学功能。
• 多引擎知识库 — 支持基于版本控制的 RAG 库，兼容 LlamaIndex、PageIndex、GraphRAG、LightRAG、远程 LightRAG Server、自托管 WeKnora 知识库、腾讯 IMA 或 MarginNote 4 库、关联的 Kiwix ZIM 归档与已链接的 Obsidian vault，配备可插拔的文档解析模块。如需了解独立提取、查询与视觉设置，以及默认新建、确认重建的相关规则，请参考原生 LightRAG 角色模型说明。
• 可扩展工具与技能 — 内置工具、MCP 服务器、CLI 应用、图像/视频/语音生成模型，以及可从 EduHub 安装的社区技能库。
• 可检视记忆体系 — L1 运行轨迹、L2 表层摘要与 L3 综合整理层让个性化过程完全可见且可编辑；记忆图可将 L2 事实关联至 L1 原始证据，也可将 L3 综合内容关联至对应的来源表层。

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🚀 快速入门

DeepTutor 提供四种安装路径，所有路径均采用统一的运行时目录布局：私有配置存放在启动命令所在目录的 data/user/settings/ 路径下（如果显式设置了 DEEPTUTOR_HOME 环境变量，或使用了 deeptutor start --home 参数，则存放在对应指定路径下）。安装完整应用的推荐流程为 选择运行时目录 → 执行安装 → 运行 deeptutor init → 运行 deeptutor start。

单命令 Docker 试用

如果尚未安装 Docker，请先参考https://docs.docker.com/get-docker/完成安装。之后无需配置 Python 或 Node.js 即可体验完整应用：

docker run --rm --name deeptutor \
-p 127.0.0.1:3782:3782 \
-v deeptutor-data:/app/data \
ghcr.io/hkuds/deeptutor:latest

启动后访问 [*]，在设置 → 服务提供商**页面配置模型提供商即可使用，使用完成后按下 Ctrl+C 即可终止运行。命名卷 deeptutor-data 会保留配置与本地数据，下次启动时可直接复用。

内容工作区

内容工作区与 DeepTutor 的私有运行时目录相互独立，是智能体有权限读取的文件夹，所有生成的文件默认保存在 outputs/ 目录下。自定义工作区会将对话、学习素材、进度与缓存隔离在私有 .deeptutor/data/ 目录树中，普通文件工具无法直接浏览该目录内容。配置、凭证与记忆内容在账户层级全局共享。

未进行额外配置时，内容工作区默认路径为 /data/user/workspace。通过本地 PyPI 安装、CLI 安装或源码安装的用户，可在设置 → 工作区页面自定义文件夹路径，也可通过以下命令设置默认文件夹：

deeptutor workspace show
deeptutor workspace set /absolute/path/to/my-folder
deeptutor workspace reset

各功能模块会通过内置工作区工具访问所选工作区。模型仅能收到 outputs/... 这类相对路径；当模型调用 workspace_present 工具时，UI 会渲染经过身份验证、可直接打开的快照内容。该相对路径同样适用于普通 Markdown 链接或图片。后续修改源文件不会改变已生成的历史快照。

学习空间用于管理资源库。在设置 → 工作区页面中，你可以为每个工作区分配技能、MCP 服务与知识库，也可保留其原有访问规则。已存在的工作区会沿用当前访问权限，直至你手动保存新的分配规则。资源分配仅关联原始资源，不会复制凭证或知识库索引；特定工作区的专属技能可以覆盖全局共享版本。更多细节请参考工作区资源分配说明。

执行操作时，系统对 outputs/ 目录以外的区域保持只读限制。如果需要将生成的文件复制到内容工作区的其他位置，必须针对该源路径与目标路径的组合显式点击仅允许一次确认。系统沙箱或 Docker 运行环境会在可用时强制实施该边界规则；本地受限子进程模式作为兜底方案，在工作区设置中标记为「尽力保障」级别。

选项 1 — 从 PyPI 安装 · 完整本地 Web 应用 + CLI，无需克隆源码

安装后即可获得完整本地 Web 应用与 CLI 能力，无需手动克隆项目代码。要求环境 PATH 中已配置 Python 3.11–3.14 与 Node.js 20+ 运行时（打包后的 Next.js 独立服务器会通过 deeptutor start 命令自动拉起）。

mkdir -p my-deeptutor && cd my-deeptutor
pip install -U deeptutor
deeptutor init # 交互式提示配置端口、LLM 提供商与可选的嵌入/搜索服务
deeptutor start # 同时启动后端与前端服务，请勿关闭运行命令的终端

deeptutor init 命令会交互式提示配置后端端口（默认值 8001）、前端端口（默认值 3782）、LLM 提供商/基础 URL/API 密钥/模型、用于知识库/RAG 的可选嵌入提供商，以及用于网页搜索的可选搜索提供商。

执行 deeptutor start 后，打开终端中输出的前端 URL — 默认地址为 [***]。在该终端中按下 Ctrl+C 即可同时停止后端与前端。快速试用时可以跳过 deeptutor init 步骤；应用会以默认端口和空模型设置启动，后续可在 设置 → 服务提供商 和 语言模型 页面中完成配置。

浏览器麦克风转录功能： 兼容 OpenAI 的 STT 适配器会将浏览器音频直接转发给服务商，无需在本地进行格式转换。原生的 DashScope 和火山引擎 STT 适配器需要将浏览器传输的 WebM/Opus 音频转换为 16 kHz WAV 格式，因此要求 DeepTutor 的 PATH 环境变量中包含可用的 ffmpeg 可执行文件。使用标准 16 kHz 单声道 PCM WAV 音频时可绕过该转换流程。对于使用任意一种原生适配器的 Windows PyPI 安装版本，请先安装 FFmpeg，将其 bin 目录添加到服务的 PATH 中，再重启 DeepTutor。转换失败的提示会显示在聊天输入框下方。

方案 2 — 源码安装 · 基于代码仓库进行开发

适用于基于本地仓库副本的开发场景。请使用与 CI 和 Docker 环境一致的 Python 3.11–3.14 和 Node.js 22 LTS 版本。

git clone https://github.com/HKUDS/DeepTutor.git
cd DeepTutor

# 创建虚拟环境（macOS/Linux）。Windows PowerShell 环境执行：
# py -3.11 -m venv .venv ; .\.venv\Scripts\Activate.ps1
python3 -m venv .venv && source .venv/bin/activate
python -m pip install --upgrade pip

# 安装后端 + 前端依赖
python -m pip install -e .
( cd web && npm ci --legacy-peer-deps )

deeptutor init
deeptutor start --dev

deeptutor start 会将本地 web/ 下的前端代码构建一次生产版本并复用；加上 --dev 参数后会启动带 HMR（热模块替换）的 Next.js 开发服务。配置布局、端口定义和 Ctrl+C 行为均与方案 1 保持一致。

使用 Conda 环境（替代 venv）

conda create -n deeptutor python=3.11
conda activate deeptutor
python -m pip install --upgrade pip

可选安装扩展组件 — RAG 引擎 / 开发工具 / 合作方组件 / Matrix 支持 / 数学动画器

pip install -e ".[rag-lightrag]" # 内置 LightRAG 引擎（已适配对应版本的 SDK）
pip install -e ".[graphrag]" # Microsoft GraphRAG 引擎（支持 Python 3.11–3.13）
pip install -e ".[dev]" # 测试与代码检查工具
pip install -e ".[partners]" # 合作方即时通讯渠道 SDK
pip install -e ".[video-learning]" # 兼容性扩展；字幕相关组件已内置在完整安装与 CLI 安装包中
pip install -e ".[matrix]" # 不含 E2EE/libolm 的 Matrix 渠道支持
pip install -e ".[matrix-e2e]" # Matrix 端到端加密支持；依赖 libolm 库
pip install -e ".[math-animator]" # Manim 动画扩展组件；依赖 LaTeX、ffmpeg 及相关系统库

前端依赖调整与开发服务器排障

修改前端依赖： 运行 npm install --legacy-peer-deps 刷新 web/package-lock.json，然后将 web/package.json 和 web/package-lock.json 一并提交。

开发服务器卡顿： 如果 deeptutor start --dev 提示已存在未响应的前端服务，终止提示中输出的对应 PID 即可。如果实际不存在运行中的 Next.js 进程，则说明锁文件已过期，删除后重试即可：

rm -f web/.next/dev/lock web/.next/lock
deeptutor start --dev

方案 3 — Docker · 单自包含容器

单个容器即可运行完整 Web 应用。GitHub 容器注册表中的可用镜像：

• ghcr.io/hkuds/deeptutor:latest — 最新稳定版本
• ghcr.io/hkuds/deeptutor:<版本号> — 对应正式版本号（不带前缀 v，例如 :1.6.3）；预发布版本仅对应版本号标签

查看 CONTAINERIZATION.md 了解 podman、无根模式、只读根文件系统的部署方式，以及完整的安装配置指南。

docker run --rm --name deeptutor \
-p 127.0.0.1:3782:3782 \
-v deeptutor-data:/app/data \
ghcr.io/hkuds/deeptutor:latest

如果需要在容器启动时指定主机侧的内容存储文件夹，可以将其挂载到容器内的固定路径，并将 DeepTutor 锁定到该路径：

mkdir -p "$PWD/deeptutor-workspace/outputs"
docker run --rm --name deeptutor \
-p 127.0.0.1:3782:3782 \
-v deeptutor-data:/app/data \
-v "$PWD/deeptutor-workspace:/workspace" \
-e DEEPTUTOR_WORKSPACE_ROOT=/workspace \
-e DEEPTUTOR_WORKSPACE_ALLOWED_ROOTS=/workspace \
ghcr.io/hkuds/deeptutor:latest

如果使用 Compose 部署，运行 python scripts/docker_compose.py up -d 之前设置环境变量 DEEPTUTOR_WORKSPACE_HOST=/absolute/host/folder 即可，未设置时默认使用 ./data/user/workspace。Docker 的路径配置在容器启动时生效，因此在 Web 设置页面中会显示为锁定状态。

[!IMPORTANT] 仅需对外发布 3782 端口。浏览器仅与前端源通信，Next.js 中间件（web/proxy.ts）会在容器内部将 /api/* 和 /ws/* 请求转发给 FastAPI 后端。发布 8001 端口（添加参数 -p 127.0.0.1:8001:8001）为可选操作，仅在需要直接通过 curl 或脚本调用 API 时方便使用。

访问地址 [***] 即可使用。容器首次启动时会自动创建 /app/data/user/settings/*.json 配置文件，可通过 Web 设置页面配置模型服务商信息。配置项、API 密钥、日志、默认内容工作区、内存数据和知识库都会持久化保存在 deeptutor-data 卷中；单独挂载的内容工作区则会持久化保存在指定的主机路径下。如需安装可选扩展组件，请在部署时直接配置，不要通过 docker exec 进入容器手动执行安装命令：设置 DEEPTUTOR_EXTRAS（如需安装系统库还需设置 DEEPTUTOR_APT_PACKAGES），后续所有基于该镜像启动的容器都会自动应用这些配置，手动执行的 docker exec … pip install 操作会在下次执行 compose down 时丢失。

• 自定义主机端口： 修改每个 -p 主机端口:容器端口 映射的左侧值即可，例如 -p 127.0.0.1:8088:3782。如果在 /app/data/user/settings/system.json 中修改了容器侧的端口配置，请先重启服务，再同步更新端口映射的右侧值保持一致。
• 后台运行模式： 添加 -d 参数即可后台启动容器，使用 docker logs -f deeptutor 查看实时日志，执行 docker stop deeptutor 停止服务，下次复用同名容器前请先执行 docker rm deeptutor。deeptutor-data 卷会在重启过程中保留私有运行数据和默认内容工作区；单独挂载的内容工作区会持久化保存在其指定的主机路径下。

远程 Docker / 反向代理部署： 浏览器仅与前端源（端口 :3782）通信，容器内的 Next.js 中间件会在服务端将 /api/* 和 /ws/* 请求转发给后端。对于常规单容器部署场景，完全不需要额外配置 API 基础地址，只需将反向代理 / TLS 终止器直接指向 :3782 即可。仅当使用分离部署架构（后端运行在独立容器或独立主机上）时才需要配置 API 基础地址：在 data/user/settings/system.json 中设置 next_public_api_base，值为前端服务用于访问后端的内网地址（该配置仅在服务端读取，永远不会发送到浏览器）。

{
"next_public_api_base": "http://backend:8001"
}

系统也会接受优先级更低的回退配置项 next_public_api_base_external（及其别名 public_api_base）。CORS 配置基于前端源生效，而非 API 地址。在未启用身份验证的场景下，DeepTutor 默认允许所有常规 HTTP/HTTPS 浏览器源访问。启用身份验证后，请添加精确的前端源列表：

{
"cors_origins": ["https://deeptutor.example.com"]
}

连接运行在主机上的 Ollama / LM Studio / llama.cpp / vLLM / Lemonade 服务

在 Docker 环境中，localhost 指向的是容器自身，而非你的宿主机。如需访问运行在宿主机上的模型服务，推荐使用宿主机网关，命令如下：

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

随后在 设置 → 提供商 页面中，将提供商的 Base URL 指向 host.docker.internal：

• Ollama 大语言模型：http://host.docker.internal:11434/v1
• Ollama 嵌入模型：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

macOS/Windows 平台的 Docker Desktop 通常无需添加 --add-host 参数即可自动解析 host.docker.internal。在 Linux 平台下，该参数是在新版 Docker Engine 中创建该主机名的通用兼容方式。

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方案 4 — 仅 CLI 模式 · 无 Web UI，基于源码编译安装

当你不需要 Web UI 时，可以通过源码克隆的方式安装仅包含 CLI 的软件包，该包不通过 PyPI 分发：

git clone https://github.com/HKUDS/DeepTutor.git
cd DeepTutor

# 创建虚拟环境（macOS/Linux）。Windows PowerShell 执行命令：
# py -3.11 -m venv .venv-cli ; .\.venv-cli\Scripts\Activate.ps1
python3 -m venv .venv-cli && source .venv-cli/bin/activate
python -m pip install --upgrade pip

python -m pip install -e ./packaging/deeptutor-cli
deeptutor init --cli
deeptutor chat

deeptutor init --cli 会沿用与完整应用一致的 data/user/settings/ 目录结构，但会跳过后端/前端端口的提示步骤。该命令仍会提供嵌入模型和搜索功能的选择器（不需要时请选择跳过），写入核心运行时文件（system.json、auth.json、integrations.json、interface.json、model_catalog.json、main.yaml、agents.yaml），并引导你选择当前启用的大语言模型提供商和对应模型。

常用命令

deeptutor chat # 交互式 REPL 对话
deeptutor chat --capability deep_solve --tool rag --kb my-kb
deeptutor run chat "讲解傅里叶变换"
deeptutor run deep_solve "求解 x^2 = 4" --tool rag --kb my-kb
deeptutor kb create my-kb --doc textbook.pdf
deeptutor memory show
deeptutor config show

本地的 deeptutor-cli 安装包不包含任何 Web 静态资源或服务端依赖。请保留克隆的源码目录，可编辑安装模式会直接关联该目录。后续如需补充安装 Web 应用，只需安装 PyPI 发布包（即方案 1），并在同一工作目录下执行 deeptutor init + deeptutor start 即可。

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代码执行沙箱（办公技能）· 运行模型生成的 docx / pdf / pptx / xlsx 处理代码

内置的办公文档处理技能（docx / pdf / pptx / xlsx）的工作逻辑为：让模型生成简短的 Python 脚本（依赖 python-docx、reportlab、openpyxl 等库），通过统一的 exec 工具执行脚本，最终返回保存后的工作区文件。所有这些工具都会在沙箱后端处于可用状态时自动加载。DeepTutor 会按以下优先级顺序选择当前已配置的最强沙箱后端：

• Runner 边车容器：通过环境变量 DEEPTUTOR_SANDBOX_RUNNER_URL 将执行请求路由到由 Dockerfile.runner 构建的加固型最小权限服务。
• Linux bubblewrap：当系统中安装了 bwrap 工具时，使用它隔离执行进程和关联文件。
• 受限子进程降级方案：本地安装和单容器部署仅在允许的情况下使用该降级方案；在 Docker 环境中，容器本身仍会作为额外的安全边界。

位于 data/user/settings/system.json 中的 sandbox_allow_subprocess 配置项（默认值为 true）仅用于控制最后这个降级方案的开关。你可以将其设置为 false（或导出环境变量 DEEPTUTOR_SANDBOX_ALLOW_SUBPROCESS=0），使得在没有可用的 Runner 或 bwrap 后端时直接拒绝子进程执行；该设置不会禁用前面两个强度更高的沙箱后端。

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配置参考 — data/user/settings/ 目录下的配置文件（JSON/YAML）

data/user/settings/ 目录下的所有文件均为标准 JSON/YAML 格式。推荐通过 Web 端的设置页面编辑这些配置；工作区注册信息则独立存储在 data/user/.runtime/workspaces.sqlite3 中。

网页搜索结果默认会经过过滤：仅展示不包含内嵌凭证、且使用非特殊端口的公开 http/https URL。部署方可以在 data/user/settings/system.json 中添加面向教育场景的域名过滤策略：

{
  "web_search_source_filtering": {
    "enabled": true,
    "blocked_domains": ["spam.example"],
    "trusted_domains": ["edu.cn", "arxiv.org"]
  }
}

当 trusted_domains 列表非空时，网页搜索结果将仅限定为列表内域名及其子域名的内容；blocked_domains 的优先级始终更高。

项目根目录下的 .env 不会被作为应用配置文件读取。如需完成最基础的模型配置，只需在 设置 → 提供商 页面填写 Base URL 和 API 密钥，随后在语言模型页面添加并选择一个大语言模型即可。仅当你计划使用知识库/RAG 功能时，才需要额外添加嵌入模型配置。

如需使用 API Route 服务，请在 设置 → 提供商 中选择 API Route 选项并输入你的 API Route 密钥。预设配置默认使用 https://global.api-route.com/v1，随后你可以在语言模型页面使用 API Route 提供的模型 ID 添加对应模型。密钥和模型配置操作可参考 API Route 快速入门。

对于支持多 API 格式选择的提供商，大语言模型和任务模型的配置页面会显示 API 格式设置项。常规场景下建议保留 Auto 模式以获得自动路由和降级兼容能力，也可以手动选择 OpenAI Chat Completions、OpenAI Responses 或 Anthropic Messages 模式；强制使用 Responses 模式时系统将采用故障闭包策略。该配置持久化存储为 api_format 字段，可选值为 auto、openai_chat、openai_responses 和 anthropic；wire_api 字段会自动导出推导后的兼容性状态。针对单个模型，你还可以配置 Auto / 支持 / 不支持 的覆盖规则，覆盖范围包括工具调用、图像输入、JSON 输出和推理控制。

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卸载与清理