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10 分钟装好 DeepTutor：开源 AI 私教快速上手，把散落资料变成带引用的私人导师

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

周一早上，你把一份 PDF 讲义贴进聊天框，让 AI 给你讲讲里面的内容。它答得很流畅，却全是泛泛的常识；你追问一句，它已经忘了你刚才贴了什么。问题多半不在模型，而在这个工具从没"认识"你的资料。DeepTutor 是一个开源的 AI 原生学习助手，自带知识库和可审计的记忆，聊过、学过、记过的东西都能沉淀下来。读完这篇快速上手指南，你能在自己的电脑上把它跑起来，让回答带上资料出处。

它和普通聊天工具差在哪

DeepTutor 的定位是一个代理原生的学习工作台：聊天、出题、解题、研究、可视化跑在同一套运行时上，知识库、书籍、笔记、记忆在所有功能之间共享。

• 一个运行时跑所有模式：聊天、测验、研究、解题切换的是目标，上下文跟着你的学习进度走，不用在每个工具里重新交代一遍背景；
• 上下文随处可用：知识库、互动书、写作草稿、笔记本、题库、记忆在任何工作流里都能被调用，不是各存各的孤岛；
• 记忆可检视：L1 交互轨迹、L2 表面摘要、L3 跨场景合成，每一句"记住的"都能追溯到原始事件，看得到也改得动。

跑起来：三条命令搭好你的工作台

最短路径只有三条命令（需要 Python 3.11–3.13 和 Node.js 20+，DeepTutor 安装步骤如下）：

mkdir -p my-deeptutor && cd my-deeptutor pip install -U deeptutor

pip install -U deeptutor一条命令装下完整的前后端和 CLI，不需要 clone 仓库；装好后deeptutor init会依次问后端端口（默认 8001）、前端端口（默认 3782）、LLM 提供商与模型，嫌麻烦可以全部回车跳过，之后在设置页补。

deeptutor init deeptutor start

deeptutor start一次性拉起前后端，保持终端不关。验证信号：终端打印出前端地址后，浏览器打开http://127.0.0.1:3782，看到聊天工作台即算成功；想停服务，在那个终端按Ctrl+C即可。

模型在Settings → Models里配：填 Base URL、API Key、模型名，保存就生效。想彻底离线，用 Ollama 起一个本地模型：

ollama serve ollama pull wizardlm2:7b

然后把 Base URL 填成http://127.0.0.1:11434/v1，模型名填你拉取的那个，推理全程不出内网。配置文件都在工作目录的data/user/settings/下，改错了重存一遍就能覆盖。

资料入库：每个回答都带引用出处

效果先说：资料入库之后，你问"结合资料解释梯度下降的收敛条件"，回答里会出现具体的段落引用，而不是泛泛而谈。

操作三步：

1. 打开Knowledge Center，新建一个知识库；
2. 把 PDF、DOCX、PPTX、Markdown 拖进去，系统自动解析并建立索引；
3. 回到聊天页，在输入框的上下文区勾选这个知识库，提问。

验证信号：回答下方出现引用标注，点进去能看到对应原文段落。索引是带版本的——重建会生成新的version-N目录，旧索引保持可用，出问题时能直接回退。终端党也可以一条命令完成同样的事：

deeptutor kb create my-kb --doc textbook.pdf

创建、添加、检索、设默认、删除的完整生命周期，CLI 都有对应命令，和界面是同一套数据。

沉淀成书：把讲义编译成带测验的互动读物

效果先说：Book 引擎把你的资料和对话编译成一册"活书"——每页由类型化内容块组成，测验卡片、时间线、代码、概念图各占一块，每页旁边还有一个侧边对话，读到哪里问到哪里。

操作三步：

1. 打开Book，选择素材来源：知识库、笔记本、题库或历史对话都行；
2. 先确认它给出的章节大纲，结构满意后再触发内容生成，不会一次性盲目输出；
3. 等编译完成，逐页阅读，不满意的块可以单独重写或换类型。

验证信号：翻到一章，看到测验卡片、图解或代码块混排，且能直接在页面侧边发问。配套的Co-Writer负责精修：左栏编辑、右栏实时预览（支持数学公式和 Mermaid 图表），选中一段让 AI 改写，改动以"接受/拒绝"的差异对比呈现，落不落盘由你定。

进阶玩法：同一套引擎，多几种入口

• 终端调用：deeptutor chat进入交互式对话；deeptutor run deep_solve "求 x^2=4" --format json一次调用输出结构化 JSON，方便脚本或别的 Agent 驱动；
• 子代理：在My Agents里连接本机已有的 Claude Code、Codex 等命令行 Agent，聊天时@调用，让另一个 AI 参与当前回合；
• 多用户：开启认证后，每位成员的会话、记忆和知识库完全隔离，管理员按人授权可用的模型、知识库和工具，适合小团队共建；
• 常驻伙伴：Partners 把同一个"大脑"接到飞书、Telegram、Slack、Discord 等 IM 渠道，导师 24 小时在线；
• 记忆查看：终端里随时deeptutor memory show，不用进页面就能看当前记忆内容。

自检清单：五件事，做完就算入门

• 浏览器打开http://127.0.0.1:3782，看到聊天工作台；
• Settings → Models 里配好至少一个模型（云端或 Ollama 都行）；
• 创建了一个知识库，并上传了至少一个文档；
• 在聊天里勾选知识库问了一个问题，看到带引用的回答；
• 终端跑过deeptutor memory show，看到记忆输出。

五个勾都打上，DeepTutor 就从"装过了"变成"用上了"。明天可以做的一件事：挑一份讲义丢给 Book 引擎，生成你的第一册互动读物 📚

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