DeepTutor完整指南：3个命令搭出你的AI导师，个性化知识库与学习记忆一览-育师

DeepTutor完整指南：3个命令搭出你的AI导师，个性化知识库与学习记忆一览

【免费下载链接】DeepTutorDeepTutor: Lifelong Personalized Tutoring. https://deeptutor.info/.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/dee/DeepTutor

DeepTutor 是一个可本地运行的免费开源 AI 导师学习系统。面向备考学生、研究者和自学者这类"需要导师参考自己的资料、记住自己学情"的人，它把对话问答、个人知识库、协作写作和学习记忆装进同一个 Web 应用，解决网页问答机器人回答泛化、不记人情的痛点。

三个典型学习场景

先不看功能清单，看三个真实用法。

一位备考的考生手上有本 200 页的 PDF 教材。把教材传进知识库后提问"解释注意力机制的推导"，导师会引用教材里的对应段落作答，而不是背一段通用定义。

一位写技术报告的人选中 Co-Writer 里的一段文字，说一句"这里补一个例子"。系统生成修改方案并以 diff 形式展示，你点接受或拒绝，原文不会被擅自改写。

你周一学 Transformer、周四学强化学习，记忆图谱会把两天的提问和结论都记下来。下次问相关话题时，导师直接从你的已有水平出发，不需要重复解释基础概念。

这三个场景的共同点：导师的回答基于"你的资料"和"你的历史"，而不是通用模板。

核心能力盘点：4个能力对应4个界面

打开主界面后，左侧导航列出了日常最常用的四类能力。逐一说明：

智能体对话是默认入口。每次回答都走"思考—调用工具—观察—回应"的完整过程，模型可以自行搜索网页、检索你的知识库，遇到模糊问题还会主动停下来向你确认，而不是猜。

个性化知识库配置支持上传 PDF、笔记等文档建立索引，创建时可选 LlamaIndex、GraphRAG 等检索引擎，也能直接挂接现成的 Obsidian 库。提问时挂上对应知识库，回答会带来源引用。

AI 协作写作提供 Markdown 双栏编辑器：左侧编辑、右侧实时预览，数学公式与图表正常渲染。它的特点是"外科手术式编辑"——只修改你选中的部分，每处改动都可以审阅后再接受。

学习记忆分三层：原始对话痕迹、提炼出的事实、综合画像。在记忆图谱页面里，任何一条"关于你的结论"都能追溯到具体哪次提问，个性化是可查证的，不是黑箱。

四类能力共享同一份上下文：对话里选过的知识库、Co-Writer 里写好的笔记、多天积累的记忆，彼此都能互相引用。

最快启动方式：3条命令装好并验证

前提是本机装了 Python 3.11+ 和 Node.js 20+。新建一个专门的工作目录后执行：

pip install -U deeptutor deeptutor init deeptutor start

deeptutor init会依次引导你选择大模型提供商并填写 API key，跳过它也可以在页面里稍后配置。启动后在浏览器打开 http://127.0.0.1:3782，看到主界面即安装成功；随便发一句话，能流式收到回答，说明全链路已经跑通。

如果你要从源码开发或用容器方式部署，先 git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/dee/DeepTutor 获取源码，再按仓库 README 中列出的源码安装、Docker、纯 CLI 等路径择一操作。

实战演示：搭一个知识库，写一篇笔记

挑两个最高频的场景，按"你做什么 → 预期看到什么"走一遍。

场景一：用自己的资料提问。在左侧 Knowledge 入口点"New knowledge base"，上传一两份 PDF，等列表中状态变为 Ready，索引就建好了。回到对话页，在输入框挂上这个知识库，问"总结这份文档的 3 个核心结论"。预期结果：回答带页级来源引用，每条引用都可以点开核对原文。

场景二：把材料变成学习笔记。打开 Co-Writer，输入标题、粘贴几行要点（或直接贴入刚才的总结），选中某一段发送"扩写成两三句并给个例子"的指令。预期结果：右侧预览实时更新，改动以接受/拒绝的形式呈现；完成后保存到笔记本，它就变成后续对话可复用的上下文。

进阶定制与二次开发

跑起来之后，还有四个方向可以深入，都取决于你的使用规模：

随时换模型：设置页的每项配置都对应data/user/settings/下的 JSON 文件，可页面改、也可手工改后重载；容器化部署的细节见 CONTAINERIZATION.md
多用户共享：开启认证后每个用户拥有独立工作区与记忆，管理员负责分配模型和知识库权限
接入自己的工具：添加 MCP 服务、社区技能或命令行工具，导师在对话中可直接调用它们
二次开发：所有模式都跑在同一个智能体循环上，各智能体源码集中在 deeptutor/agents/，新增能力等于新增一个智能体目录和配套提示词