GitHub：https://github.com/HKUDS/DeepTutor

项目简介

你是否有过这样的体验：一本厚厚的PDF教材读了半天，合上就忘？网课视频看了几小时，做题还是不会？DeepTutor就是为了解决这个问题而生的——它由香港大学数据智能实验室开发，是一个Agent-Native的个性化AI学习助手，能将任何文档变成交互式学习体验。

DeepTutor的核心不是简单的"AI问答"，而是一个多Agent协作的学习系统：聊天时调用RAG检索知识库，解题时调度多智能体分步求解，复习时自动生成测验题，学数学时还能生成Manim动画演示。更重要的是，它有持久记忆——跨会话记住你的学习进度、知识水平和偏好，每次交互都在进化。

项目2025年12月首次发布，2026年4月完成v1.0架构重写（约20万行代码），目前GitHub 2.26万Stars，增长迅猛：5天破1.4k，39天破1万，111天破2万。

核心功能

• 六合一聊天工作区：Chat / Deep Solve / Quiz / Deep Research / Math Animator / Visualize，同一线程共享上下文

• Deep Solve：多智能体四阶段解题（Plan→Investigate→Solve→Verify）

• Deep Research：分解子主题，并行调度研究智能体，产出带引用的研究报告

• Quiz Generation：基于知识库批量生成测验题，难度可配置，带内置验证

• Math Animator：基于Manim生成数学概念动画，抽象概念秒变可视化

• AI Co-Writer：多文档Markdown写作，AI是一等协作者，选中文字可Rewrite/Expand/Shorten

• Book Engine：将学习材料编译为结构化"活书"，含14种块类型（文本、测验、闪卡、动画、交互演示等）

• TutorBot：持久化自主导师，拥有独立人格、记忆和技能，支持Heartbeat主动提醒，可连接Telegram/飞书/钉钉等

• 持久记忆：Profile（学习者画像）+ Summary（进度摘要），跨会话跨TutorBot共享进化

技术架构

DeepTutor采用两层插件模型：Tools层（原子能力：RAG检索、Web搜索、代码执行、论文搜索、深度推理）和Capabilities层（工作流编排：聊天、解题、测验、研究、动画、可视化）。用户可在每个Capability中自由选择启用哪些Tools。

快速开始

适用场景

• 自学编程：创建严格编程导师，上传语言教材，Guided Learning模式学习

• 学术研究：Deep Research分解复杂课题，并行检索论文和网络

• 考试备考：Quiz Generation批量生成测验题，间隔复习

• 团队培训：创建共享知识库，为每位新员工创建专属TutorBot

• 数学可视化：Math Animator将抽象概念转化为Manim动画

优点

✅ 唯一完全开源免费的AI辅导系统，LLM提供商30+可自由切换

✅ TutorBot+Heartbeat主动提醒机制，真正的"陪伴式"学习

✅ 持久记忆跨会话进化，比普通ChatGPT对话更有连续性

✅ CLI原生+JSON输出，AI Agent可自主操作DeepTutor

不足

⚠️ 缺乏移动端原生App，仅有Web和CLI

⚠️ 需要用户自行配置LLM API Key，技术门槛较高

⚠️ K-12教育场景覆盖不足，偏学术/研究定位

总结

DeepTutor让我看到了AI教育的正确打开方式——不是简单地"问AI要答案"，而是构建一个持续陪伴、主动引导、能记住你进度的学习伙伴。TutorBot的Heartbeat机制尤其打动我：它会在你该复习时主动提醒，而不是等你想起才打开App。对于自学者和研究人员来说，这是一个值得认真尝试的工具。