调研日期：2026-09-25
适用版本：v1.4.11+

摘要

DeepTutor 是由香港大学数据智能实验室（HKUDS）推出的开源 AI 学习助手，采用多 Agent 协作架构，集成了文档问答、知识可视化、练习生成和深度研究等功能。它不是简单的聊天机器人，而是一个完整的"个人 AI 学习操作系统"，支持本地化部署，数据完全掌握在自己手中。

一、DeepTutor 是什么？

1.1 产品定位

DeepTutor 是一个 Agent-native（智能体原生） 的学习工作台，核心理念是：

• 不只是问答：不是"问一句答一句"的聊天工具
• 完整学习流程：对话 → 检索 → 研究 → 出题 → 写作 → 学习计划 → 长期记忆
• 个性化辅导：能记住你的学习进度、习惯和薄弱环节
• 本地化部署：支持完全离线运行，数据不出本地

1.2 核心特点

二、八大功能模块

DeepTutor 提供 8 个 interconnected（相互关联）的功能模块，共享同一上下文：

2.1 Home（主页 - 对话工作台）

功能： 默认的智能体对话界面，集成工具调用、检索、附件和记忆

使用场景：
- 理解难点概念
- 解答具体问题
- 切换 Solve、Quiz 等能力模式

特点：
- 支持上传文件作为上下文
- 可调用知识库检索
- 自动记录对话历史

2.2 Partners（伙伴）

功能： 创建持久化的 AI 导师，拥有独立人格、记忆和技能

使用场景：
- 长期学习陪伴
- 特定领域专家咨询
- 个性化辅导

特点：
- 每个 Partner 有独立的"灵魂"（Soul）
- 可连接到微信、飞书、Discord 等 IM 渠道
- 跨会话保持记忆

2.3 My Agents（我的智能体）

功能： 连接本地 Claude Code / Codex 等智能体，导入历史对话

使用场景：
- 整合多个 AI 工具
- 咨询实时问题
- 复用历史对话上下文

2.4 Co-Writer（协同写作）

功能： 选择感知的 Markdown 工作区，支持基于知识库或网络的 AI 编辑

使用场景：
- 写论文、做读书笔记
- 文档扩写和润色
- 基于知识库的写作

特点：
- 可选择文本进行 AI 编辑
- 支持知识库引用
- 支持网络搜索辅助

2.5 Book（交互式书本）

功能： 将知识库和笔记本编译成交互式活页书

使用场景：
- 系统学习新领域
- 整理学习资料
- 创建个人教材

特点：
- 章节导航
- 概念标注
- 互动学习

2.6 Learning Space（学习空间）

功能： 可复用的技能、人格、笔记本和问题中心

使用场景：
- 组织学习项目
- 管理学习资源
- 跟踪学习进度

2.7 Memory（记忆）

功能： 可检查的三层记忆系统，保持个性化可审计

使用场景：
- 查看 AI 记住的内容
- 管理学习画像
- 调整个性化策略

三层记忆：
1. 短期记忆：当前会话上下文
2. 长期记忆：跨会话的学习摘要
3. 学习者画像：个人偏好、习惯、薄弱环节

2.8 Knowledge Center（知识中心）

功能： 版本化的多引擎检索库，用于 RAG

使用场景：
- 处理大量 PDF / PPT / 文档
- 建立个人知识库
- 跨文档检索

特点：
- 支持多种文件格式
- 多引擎检索
- 版本管理

三、安装部署

3.1 方式一：Setup Tour（推荐新手）

这是官方最推荐的方式，适合第一次使用：

# 1. 克隆仓库
gitclonehttps://github.com/HKUDS/DeepTutor.git
cdDeepTutor

# 2. 创建并激活 conda 环境
condacreate-ndeeptutorpython=3.11
condaactivatedeeptutor

# 3. 运行安装脚本
pythonscripts/install_all.py

安装脚本会自动完成：
- 依赖安装
- 环境配置
- 连接测试
- 启动流程

3.2 方式二：pip 安装（快速体验）

# 1. 创建学习目录
mkdir-pmy-learning-space&&cdmy-learning-space

# 2. 安装 DeepTutor
pipinstall-Udeeptutor

# 3. 启动服务
deeptutorstart

启动后，用浏览器打开默认地址（通常是 http://localhost:8000）

3.3 方式三：Docker 部署（稳定生产）

适合需要稳定部署的场景：

# 拉取镜像
dockerpulldeeptutor/deeptutor:latest

# 运行容器
dockerrun-d\
--namedeeptutor\
-p8000:8000\
-v$(pwd)/data:/app/data\
deeptutor/deeptutor:latest

3.4 方式四：云平台（零配置）

使用 OpenBayes 等云平台：

1. 点击「公共教程」，找到「DeepTutor：个人学习助手」
2. 点击右上角「克隆」，克隆至自己的容器
3. 等待资源分配（2-3 分钟）
4. 点击「打开工作空间」

四、基础配置

4.1 配置 API 密钥

# 复制配置文件模板
cp.env.example.env

# 编辑 .env 文件，填入 API 密钥
nano.env

需要配置的 Provider：
- LLM Provider：OpenAI、Claude、本地 Ollama 等
- Embedding Provider：用于向量化检索

4.2 接入本地模型（可选，实现离线）

DeepTutor 对 Ollama 支持很好：

# 1. 启动 Ollama
ollamaserve

# 2. 拉取模型
ollamapullwizardlm2:7b
# 或
ollamapullqwen2.5:7b

然后在 DeepTutor 设置中：
- 把 LLM 提供商切换成 Ollama
- 系统会自动探测本地服务

优势：
- 完全离线运行
- 数据不出本地
- 隐私安全

4.3 界面语言设置

进入界面后，第一件事：
1. 点击设置（Settings）
2. 切换为中文
3. 界面立即变成中文

五、使用教程

5.1 第一步：验证基础功能

按照官方推荐的顺序：

1. 打开 Web 前端，确认 Chat 正常
2. 测试对话：问一个简单问题，看是否正常响应
3. 检查记忆：问"你还记得我刚才说了什么吗？"

5.2 第二步：导入知识库

# 准备文档
mkdirknowledge-base
# 放入你的 PDF、Markdown、TXT 文件

在 Web 界面：
1. 进入 Knowledge Center（知识中心）
2. 点击"新建知识库"
3. 上传文件
4. 等待索引构建

建议： 第一次只导入一个小知识库，测试检索效果

5.3 第三步：知识库问答

在 Chat 界面：
1. 选择你的知识库
2. 提问："根据知识库，XXX 是什么？"
3. 查看 AI 是否引用了正确的文档

5.4 第四步：体验高级功能

使用 Book 模式

1. 进入 Book 模块
2. 选择知识库
3. 系统自动生成交互式书籍
4. 可以标注、高亮、生成复习大纲

使用 Co-Writer 模式

1. 进入 Co-Writer 模块
2. 创建新文档
3. 选择文本，让 AI 扩写或润色
4. 可以引用知识库内容

使用 Quiz 模式

1. 在 Chat 中切换到 Quiz 能力
2. 让 AI 根据知识库生成测验题
3. 答题后查看解析
4. 系统记录错题，后续复习

5.5 第五步：创建 TutorBot

1. 进入 Partners 模块
2. 点击"新建 Partner"
3. 设置人格（Soul）：
4. 名字
5. 专业领域
6. 教学风格
7. 配置记忆和技能
8. 保存并激活

示例配置：

name:材料学导师
domain:聚氨酯材料、高分子化学
style:耐心、善于举例、注重实践
memory:长期记忆 + 学习者画像

六、实际应用场景

6.1 学生自学

场景： 准备考试，需要系统复习

使用流程：
1. 上传教材 PDF 到知识库
2. 使用 Book 模式生成交互式教材
3. 用 Chat 模式理解难点
4. 用 Quiz 模式生成自测题
5. 系统记录错题，生成复习计划

效果：
- 把被动阅读变成主动学习
- AI 根据你的薄弱环节调整重点
- 长期记忆帮你追踪进度

6.2 教师教学

场景： 准备课程，生成教学材料

使用流程：
1. 上传教学资料到知识库
2. 用 Co-Writer 生成教学大纲
3. 用 Quiz 生成随堂测验
4. 创建 TutorBot 作为助教
5. 学生可以通过 IM 渠道提问

效果：
- 自动生成教学材料
- 24/7 回答学生问题
- 跟踪学生学习情况

6.3 职场技能提升

场景： 学习新技术、新工具

使用流程：
1. 收集技术文档、教程
2. 建立知识库
3. 用 Chat 模式边学边问
4. 用 Book 模式整理笔记
5. 用 Quiz 模式检验掌握程度

效果：
- 碎片化时间也能高效学习
- AI 帮你梳理知识体系
- 实践导向的学习路径

6.4 研究人员

场景： 文献调研、论文写作

使用流程：
1. 上传大量论文 PDF
2. 用 Knowledge Center 建立文献库
3. 用 Chat 模式快速检索和总结
4. 用 Co-Writer 辅助论文写作
5. 用 Book 模式整理研究思路

效果：
- 快速定位关键信息
- 自动生成文献综述
- 辅助学术写作

七、高级功能

7.1 个性化学习路径

DeepTutor 能根据你的学习目标和进度，自动规划最佳学习路径：

1. 设定学习目标（如"掌握聚氨酯材料基础"）
2. 系统评估当前水平
3. 生成个性化学习路径
4. 根据学习进度动态调整

7.2 多智能体协作

系统内部由多个专业智能体协同工作：

• 对话智能体：负责理解和回答
• 检索智能体：负责知识库检索
• 规划智能体：负责学习路径规划
• 评估智能体：负责出题和评估

7.3 工具集成

系统内置多种学习工具：

• Python 执行器：运行代码、生成可视化
• 网络搜索：实时获取最新信息
• 论文数据库：检索学术文献
• 可视化引擎：生成图表、思维导图

7.4 CLI 命令行接口

适合自动化和高级用户：

# 查看帮助
deeptutor--help

# 启动服务
deeptutorstart

# 导入知识库
deeptutorimport--path./docs

# 生成测验
deeptutorquiz--topic"聚氨酯材料"

# 查看记忆
deeptutormemoryshow

八、常见问题

Q1：完全离线真的能用吗？

答： 能。接入 Ollama 本地模型后，聊天、知识库检索、记忆功能都不依赖外网。

策略建议：
- 有网时更新模型和资料
- 离线时正常学习

Q2：对电脑配置要求高吗？

答： 取决于你选的本地模型大小。

• 小参数模型（7B）：中低配置笔记本就能跑
• 大参数模型（13B+）：需要更好的配置
• 云端 API：无本地配置要求

Q3：支持哪些文件格式？

答： 支持主流格式：
- PDF（最常用）
- Markdown
- TXT
- Word（部分支持）
- HTML

Q4：如何备份数据？

答： 数据存储在本地：
- 知识库：./data/knowledge/
- 记忆：./data/memory/
- 配置：./data/config/

定期备份这些目录即可。

Q5：能否多人共用？

答： 支持多用户和权限管理：
- 管理员可以创建多个用户
- 每个用户有独立的知识库和记忆
- 可以共享部分资源

九、最佳实践

9.1 高效使用技巧

1. 从小开始：先导入一个小知识库，熟悉流程
2. 定期复习：利用记忆系统，定期回顾
3. 主动提问：不要被动阅读，多问"为什么"
4. 利用可视化：让 AI 生成图表，帮助理解
5. 创建多个 Partner：不同领域用不同导师

9.2 知识库建设建议

1. 质量优先：上传高质量、权威的文档
2. 分类管理：按主题建立多个知识库
3. 定期更新：保持知识库的时效性
4. 标注来源：记录文档来源，便于追溯

9.3 学习路径规划

1. 明确目标：设定清晰的学习目标
2. 分解任务：将大目标分解为小任务
3. 循序渐进：从基础到进阶
4. 定期评估：用 Quiz 检验掌握程度

十、总结

10.1 DeepTutor 适合谁？

最适合：
- 想把聊天、知识库、学习路径和写作整合在一起的人
- 想长期维护"个人 AI 导师"的人
- 想同时要 Web 和 CLI 两套入口的人
- 想搭建学习型 agent 工作台的人

不太适合：
- 只想要极简聊天网页的人
- 完全不想配 .env 和 provider 的人
- 不需要知识库、不需要持久记忆的人

10.2 核心价值

DeepTutor 的核心价值不只是"功能多"，而是它把这些东西放在一套连续学习流程里：

对话 → 检索 → 研究 → 出题 → 写作 → 学习计划 → 长期记忆 → 自治导师 Bot

它不是一个点状 AI 工具，而是一套面向学习和研究的 agent-native 工作台。

10.3 快速开始

如果你想快速试用：

1. 首选 Setup Tour：最完整的体验
2. 想稳一点部署：用 Docker
3. 想嵌入自动化流程：用 CLI only

10.4 资源链接

• GitHub：https://github.com/HKUDS/DeepTutor
• 官网：https://deeptutor.info
• 文档：https://docs.deeptutor.info
• 社区：GitHub Discussions

附录：快速命令参考

# 安装
gitclonehttps://github.com/HKUDS/DeepTutor.git
cdDeepTutor
condacreate-ndeeptutorpython=3.11
condaactivatedeeptutor
pythonscripts/install_all.py

# 启动
deeptutorstart

# 导入知识库
deeptutorimport--path./docs

# 生成测验
deeptutorquiz--topic"主题"

# 查看记忆
deeptutormemoryshow

# 停止服务
deeptutorstop

本文基于 DeepTutor v1.4.11 版本整理，如有更新请参考官方文档。

作者：章勇 | 日期：2026-09-25