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DeepTutor 上手教程：三步任务把你的讲义变成记得住你的 AI 助教

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

你有没有遇到过这种情况：资料刚喂给 AI，追问一句它就答得含糊；上周整理的笔记，这周它早忘了。DeepTutor 是一款开源的 AI 学习助手，聊天、出题、解题、研究都跑在同一套智能代理引擎上，你的资料和记忆在所有功能间共享。读完这篇，你能亲手装好它、接上模型、喂进一份讲义，并拿到一条带引用出处的回答。

任务一：跑起来，三条命令打开学习工作台

这一节只解决一件事：把 DeepTutor 装到本机，并在浏览器里打开它的工作台。

• 环境要求：Python 3.11–3.13 加 Node.js 20+，启动命令会自己拉起前端服务
• pip install -U deeptutor一条命令拿到完整前端、后端和命令行工具，不需要 clone 仓库
• deeptutor init会依次问后端端口（默认 8001）、前端端口（默认 3782）和 LLM 配置，嫌麻烦可以一路回车，之后在设置页再补
• deeptutor start前后端一起启动，在那个终端按Ctrl+C两个都会停

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

更完整的安装路径（含源码安装和 Docker 方式）见 README。完成标志：终端打印出前端地址后，浏览器打开http://127.0.0.1:3782，能看到带输入框的 "New chat" 聊天页，说明装好了。

任务二：变成你的，先接大脑再喂第一份资料

这一节给 DeepTutor 补上两样东西：一个说话的模型，和一个能回答你问题的资料库。

• 进入Settings → Models添加一个 LLM 配置，填 Base URL、API Key 和模型名即可
• 设置页是"先存草稿再应用"的机制：配错点 Save Draft 存下，确认无误再点 Apply，当前会话不受影响
• 想完全离线？本地跑 Ollama，Base URL 填http://127.0.0.1:11434/v1，模型名填你拉下来的模型，断网也能用
• 模型接好后进Knowledge Center新建知识库，把一份 PDF 讲义拖进去，系统自动解析并建立索引；默认引擎是 LlamaIndex（本地向量 + BM25），重新建索引会生成新的版本目录，旧索引不会被破坏

ollama serve ollama pull wizardlm2:7b

回到聊天窗口问一句"请基于这份讲义总结这篇论文的核心主张，并给出关键段落"——回答会逐条对应原文，并附上段落引用。不想用界面也行，终端里deeptutor kb create my-kb --doc textbook.pdf一条命令完成同样的操作。完成标志：聊天回答中出现了知识库的引用标记，且内容与讲义原文对得上，这一节就算过了。

任务三：深入一步，查它记了什么，再把讲义变成书

这一节跑两个场景：看 DeepTutor 是怎么"记住你"的，以及把资料编译成一册互动读物。

场景一：记忆页。打开Memory页面，你会看到三张卡片：

• L1 工作区镜像：实时记录每次交互，是可回溯的事件轨迹
• L2 表面摘要：为聊天、笔记本、题库等每个学习表面整理出精炼事实
• L3 跨表面合成：把不同场景的内容关联起来，形成长期画像

L2 引用 L1、L3 引用 L2，点开记忆图谱可以把任何一条结论追回到最初的原始事件；记错了就直接改。终端里deeptutor memory show也能随时查看当前记忆内容。

场景二：Book 引擎。进入Book页面，选择讲义或聊天记录作为素材创建书：

• 创建时先给出一份章节大纲，你确认结构后它才开始生成内容，不是一锤子盲输出
• 书由类型化模块组成：文字、测验卡片、时间线、代码、交互组件各是一个块，每页还带独立的侧边对话
• 读到哪里问到哪里，整本书也可以导出为 Markdown 继续编辑

完成标志：Memory 页面能看到三层结构和引用链，Book 页面有一本带章节导航的书，你就算正式入门了。

还能这么玩

• 终端党：deeptutor chat进交互式对话，deeptutor run deep_solve "求 x^2=4" --format json一次调用输出结构化结果，方便脚本或别的 Agent 直接驱动，命令全集见 CLI 文档
• 子代理：在My Agents里连接本地的 Claude Code、Codex 等命令行 Agent，聊天中随时@它参与当前回合
• 多用户：开启认证后，每位用户拥有隔离的会话、记忆和知识库，管理员按人分配可用的模型和工具
• 常驻伙伴：Partners 把同一个大脑接到飞书、Telegram、Slack、Discord 等十几个 IM 渠道，AI 助教 24 小时在线

上手自检清单

• 浏览器能打开http://127.0.0.1:3782的聊天工作台
• 在 Settings → Models 配好了至少一个模型（云端或 Ollama 都行）
• 在 Knowledge Center 建了一个知识库并上传了至少一份文档
• 在 Memory 页面看过 L1 / L2 / L3 三层记忆
• 问了一个"基于资料"的问题，并看到了带引用的回答

五件都勾上了，明天就做这一件事：用 Book 引擎把刚喂进去的那份讲义编译成一本互动书 🚀 它会是你在 DeepTutor 里第一个真正属于自己的学习成果。

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