# DeepTutor: Агент-нативное персонализированное обучение

[![Python 3.11+](https://img.shields.io/badge/Python-3.11%2B-3776AB?style=flat-square&logo=python&logoColor=white)](https://www.python.org/downloads/) [![Next.js 16](https://img.shields.io/badge/Next.js-16-000000?style=flat-square&logo=next.js&logoColor=white)](https://nextjs.org/) [![License](https://img.shields.io/badge/License-Apache_2.0-blue?style=flat-square)](../../LICENSE) [![GitHub release](https://img.shields.io/github/v/release/HKUDS/DeepTutor?style=flat-square&color=brightgreen)](https://github.com/HKUDS/DeepTutor/releases) [![arXiv](https://img.shields.io/badge/arXiv-2604.26962-b31b1b?style=flat-square&logo=arxiv&logoColor=white)](https://arxiv.org/abs/2604.26962) [![Discord](https://img.shields.io/badge/Discord-Community-5865F2?style=flat-square&logo=discord&logoColor=white)](https://discord.gg/eRsjPgMU4t) [![Feishu](https://img.shields.io/badge/Feishu-Group-00D4AA?style=flat-square&logo=feishu&logoColor=white)](../../Communication.md) [![WeChat](https://img.shields.io/badge/WeChat-Group-07C160?style=flat-square&logo=wechat&logoColor=white)](https://github.com/HKUDS/DeepTutor/issues/78) [Возможности](#key-features) · [Начало работы](#get-started) · [Обзор](#explore-deeptutor) · [TutorBot](#tutorbot) · [CLI](#deeptutor-cli) · [Многопользовательский режим](#multi-user) · [Сообщество](#community)

--- > 🤝 **Мы приветствуем любые виды вклада!** Стратегия ветвления, стандарты кода и руководство по началу работы — в [Руководстве по вкладу](../../CONTRIBUTING.md). > > 🗺️ **Дорожная карта** ведётся в открытом виде на [`HKUDS/DeepTutor#498`](https://github.com/HKUDS/DeepTutor/issues/498) — комментируйте, чтобы голосовать за пункты или предлагать новые. ### 📦 Релизы > **[2026.5.21]** [v1.4.0-beta](https://github.com/HKUDS/DeepTutor/releases/tag/v1.4.0-beta) — Трёхслойный верстак Memory (L1/L2/L3), все возможности чата перестроены на едином агентном движке, RAG исключительно на LlamaIndex и единый интерфейс Settings + Capabilities. > **[2026.5.10]** [v1.3.10](https://github.com/HKUDS/DeepTutor/releases/tag/v1.3.10) — Восстановление CORS для удалённого Docker, `DISABLE_SSL_VERIFY` для SDK-провайдеров, более безопасные цитаты в блоках кода и опциональное дополнение Matrix E2EE. > **[2026.5.9]** [v1.3.9](https://github.com/HKUDS/DeepTutor/releases/tag/v1.3.9) — Поддержка Zulip и NVIDIA NIM для TutorBot, более безопасная маршрутизация моделей рассуждения, `deeptutor start`, подсказки в боковой панели и согласованность хранилища сессий. > **[2026.5.8]** [v1.3.8](https://github.com/HKUDS/DeepTutor/releases/tag/v1.3.8) — Опциональные многопользовательские развёртывания с изолированными рабочими пространствами, права администратора, маршруты аутентификации и ограниченный доступ во время выполнения.

Предыдущие релизы (более 2 недель назад)

> **[2026.5.4]** [v1.3.7](https://github.com/HKUDS/DeepTutor/releases/tag/v1.3.7) — Исправления моделей рассуждения/провайдеров, видимая история индексов Knowledge, более безопасные очистка и редактирование шаблонов в Co-Writer. > **[2026.5.3]** [v1.3.6](https://github.com/HKUDS/DeepTutor/releases/tag/v1.3.6) — Выбор моделей на основе каталога для чата и TutorBot, более безопасная переиндексация RAG, исправления лимита токенов OpenAI Responses, валидация редактора Skills. > **[2026.5.2]** [v1.3.5](https://github.com/HKUDS/DeepTutor/releases/tag/v1.3.5) — Более гладкие настройки локального запуска, более безопасные RAG-запросы, чище аутентификация локальных эмбеддингов, полировка тёмного режима настроек. > **[2026.5.1]** [v1.3.4](https://github.com/HKUDS/DeepTutor/releases/tag/v1.3.4) — Сохранение чата на страницах книг и потоки восстановления, ссылки чат-книга, усиленная обработка языка/рассуждения, упрочнение извлечения документов RAG. > **[2026.4.30]** [v1.3.3](https://github.com/HKUDS/DeepTutor/releases/tag/v1.3.3) — Поддержка эмбеддингов NVIDIA NIM + Gemini, единый контекст Space (история чата/skills/память), снимки сессий, устойчивость переиндексации RAG. > **[2026.4.29]** [v1.3.2](https://github.com/HKUDS/DeepTutor/releases/tag/v1.3.2) — Прозрачные URL эндпоинтов эмбеддингов, устойчивость переиндексации RAG для невалидных персистентных векторов, очистка памяти от вывода моделей рассуждения, исправление выполнения Deep Solve. > **[2026.4.28]** [v1.3.1](https://github.com/HKUDS/DeepTutor/releases/tag/v1.3.1) — Стабильность: более безопасная маршрутизация RAG и валидация эмбеддингов, персистентность Docker, ввод с поддержкой IME, надёжность в Windows/GBK. > **[2026.4.27]** [v1.3.0](https://github.com/HKUDS/DeepTutor/releases/tag/v1.3.0) — Версионированные индексы KB с рабочим процессом переиндексации, перестроенное рабочее пространство Knowledge, авто-определение эмбеддингов с новыми адаптерами, хаб Space. > **[2026.4.25]** [v1.2.5](https://github.com/HKUDS/DeepTutor/releases/tag/v1.2.5) — Сохраняемые вложения чата с панелью предпросмотра файлов, конвейеры возможностей с учётом вложений, экспорт TutorBot в Markdown. > **[2026.4.25]** [v1.2.4](https://github.com/HKUDS/DeepTutor/releases/tag/v1.2.4) — Текстовые/кодовые/SVG вложения, Setup Tour одной командой, экспорт чата в Markdown, компактный UI управления KB. > **[2026.4.24]** [v1.2.3](https://github.com/HKUDS/DeepTutor/releases/tag/v1.2.3) — Вложения документов (PDF/DOCX/XLSX/PPTX), отображение блоков рассуждения, редактор шаблонов Soul, сохранение Co-Writer в notebook. > **[2026.4.22]** [v1.2.2](https://github.com/HKUDS/DeepTutor/releases/tag/v1.2.2) — Пользовательская система Skills, переработка производительности ввода чата, авто-запуск TutorBot, UI библиотеки книг, полноэкранная визуализация. > **[2026.4.21]** [v1.2.1](https://github.com/HKUDS/DeepTutor/releases/tag/v1.2.1) — Лимиты токенов по этапам, регенерация ответа во всех точках входа, исправления совместимости с RAG и Gemma. > **[2026.4.20]** [v1.2.0](https://github.com/HKUDS/DeepTutor/releases/tag/v1.2.0) — Компилятор «живых книг» Book Engine, многодокументный Co-Writer, интерактивные HTML-визуализации, @-упоминание Question Bank. > **[2026.4.18]** [v1.1.2](https://github.com/HKUDS/DeepTutor/releases/tag/v1.1.2) — Вкладка Channels на основе схемы, консолидация в единый RAG-конвейер, вынесенные prompt чата. > **[2026.4.17]** [v1.1.1](https://github.com/HKUDS/DeepTutor/releases/tag/v1.1.1) — Универсальный «Ответить сейчас», синхронизация прокрутки Co-Writer, единая панель настроек, кнопка Stop для стриминга. > **[2026.4.15]** [v1.1.0](https://github.com/HKUDS/DeepTutor/releases/tag/v1.1.0) — Переработка блочной математики LaTeX, диагностический зонд LLM, руководство по Docker + локальной LLM. > **[2026.4.14]** [v1.1.0-beta](https://github.com/HKUDS/DeepTutor/releases/tag/v1.1.0-beta) — Сессии с закладками URL, тема Snow, heartbeat WebSocket и автопереподключение, переработка реестра эмбеддингов. > **[2026.4.13]** [v1.0.3](https://github.com/HKUDS/DeepTutor/releases/tag/v1.0.3) — Тетрадь вопросов с закладками и категориями, Mermaid в Visualize, обнаружение несоответствия эмбеддингов, совместимость Qwen/vLLM, поддержка LM Studio и llama.cpp, тема Glass. > **[2026.4.11]** [v1.0.2](https://github.com/HKUDS/DeepTutor/releases/tag/v1.0.2) — Консолидация поиска с резервом SearXNG, исправление переключения провайдера, исправления утечек ресурсов фронтенда. > **[2026.4.10]** [v1.0.1](https://github.com/HKUDS/DeepTutor/releases/tag/v1.0.1) — Возможность Visualize (Chart.js/SVG), предотвращение дубликатов в quiz и поддержка модели o4-mini. > **[2026.4.10]** [v1.0.0-beta.4](https://github.com/HKUDS/DeepTutor/releases/tag/v1.0.0-beta.4) — Отслеживание прогресса эмбеддингов с повтором при превышении лимита, кросс-платформенные исправления зависимостей, исправление валидации MIME. > **[2026.4.8]** [v1.0.0-beta.3](https://github.com/HKUDS/DeepTutor/releases/tag/v1.0.0-beta.3) — Нативный SDK OpenAI/Anthropic (без litellm), поддержка Windows Math Animator, надёжный парсинг JSON и полная китайская i18n. > **[2026.4.7]** [v1.0.0-beta.2](https://github.com/HKUDS/DeepTutor/releases/tag/v1.0.0-beta.2) — Горячая перезагрузка настроек, вложенный вывод MinerU, исправление WebSocket и минимум Python 3.11+. > **[2026.4.4]** [v1.0.0-beta.1](https://github.com/HKUDS/DeepTutor/releases/tag/v1.0.0-beta.1) — Переписывание агент-нативной архитектуры (~200к строк): плагин-модель Tools + Capabilities, CLI и SDK, TutorBot, Co-Writer, Guided Learning и постоянная память. > **[2026.1.23]** [v0.6.0](https://github.com/HKUDS/DeepTutor/releases/tag/v0.6.0) — Постоянство сессий, инкрементальная загрузка документов, гибкий импорт RAG-конвейера и полная китайская локализация. > **[2026.1.18]** [v0.5.2](https://github.com/HKUDS/DeepTutor/releases/tag/v0.5.2) — Поддержка Docling для RAG-Anything, оптимизация системы логирования и исправления ошибок. > **[2026.1.15]** [v0.5.0](https://github.com/HKUDS/DeepTutor/releases/tag/v0.5.0) — Единая конфигурация сервисов, выбор RAG-конвейера на базу знаний, переработка генерации вопросов и настройка боковой панели. > **[2026.1.9]** [v0.4.0](https://github.com/HKUDS/DeepTutor/releases/tag/v0.4.0) — Поддержка многопровайдерных LLM и эмбеддингов, новая домашняя страница, развязка модуля RAG и рефакторинг переменных окружения. > **[2026.1.5]** [v0.3.0](https://github.com/HKUDS/DeepTutor/releases/tag/v0.3.0) — Единая архитектура PromptManager, CI/CD на GitHub Actions и предсобранные Docker-образы на GHCR. > **[2026.1.2]** [v0.2.0](https://github.com/HKUDS/DeepTutor/releases/tag/v0.2.0) — Развёртывание в Docker, обновление до Next.js 16 и React 19, усиление безопасности WebSocket и исправления критических уязвимостей.

### 📰 Новости > **[2026.4.19]** 🎉 Мы достигли 20 тысяч звёзд за 111 дней! Спасибо за невероятную поддержку — мы привержены непрерывной итерации к по-настоящему персонализированному, разумному обучению для каждого. > **[2026.4.10]** 📄 Наша статья теперь доступна на arXiv! Прочитайте [препринт](https://arxiv.org/abs/2604.26962), чтобы узнать больше о замысле и идеях, стоящих за DeepTutor. > **[2026.4.4]** Давно не виделись! ✨ DeepTutor v1.0.0 наконец-то здесь — агент-нативная эволюция с полным переписыванием архитектуры с нуля, TutorBot и гибким переключением режимов под лицензией Apache-2.0. Начинается новая глава! > **[2026.2.6]** 🚀 Мы достигли 10 тысяч звёзд всего за 39 дней! Огромное спасибо нашему невероятному сообществу за поддержку! > **[2026.1.1]** С Новым годом! Присоединяйтесь к нашему [Discord](https://discord.gg/eRsjPgMU4t), [WeChat](https://github.com/HKUDS/DeepTutor/issues/78) или [Discussions](https://github.com/HKUDS/DeepTutor/discussions) — давайте вместе формировать будущее DeepTutor! > **[2025.12.29]** DeepTutor официально выпущен! ## ✨ Ключевые возможности **Рабочие поверхности** - Chat — Chat, Solve, Quiz, Research и Visualize разделяют одну сессию, базу знаний и историю цитирования, что позволяет вам эскалировать в середине разговора без потери контекста. - Co-Writer — Markdown-рабочее пространство с разделённым видом, где любое выделение можно переписать, расширить или сократить, опционально с привязкой к вашей KB или вебу. Черновики сохраняются прямо в notebooks. - Book Engine — мультиагентный конвейер компилирует ваши материалы в интерактивные «живые книги» с 13 типами блоков: викторины, флэш-карты, временные шкалы, графы концепций, встроенный просмотрщик GeoGebra, анимации и многое другое. Страницы маркируются отпечатком KB, что позволяет обнаруживать дрейф. **Ваша библиотека** - Knowledge Bases — версионированные RAG-готовые коллекции, end-to-end на LlamaIndex. Каждая (пере)индексация отслеживается, сравнима и откатываема. - Space — личная библиотека для повторения, объединяющая историю чата, notebooks, банк вопросов и пользовательские skills (`SKILL.md`), которые переключают личность DeepTutor. - Трёхслойная память — append-only трассы L1, L2 факты, курируемые по поверхности с цитированием, и L3 межповерхностный синтез. Инспектируемый верстак и граф памяти позволяют вам аудировать *почему* DeepTutor знает то, что он знает. **Расширяемость и контроль** - Композируемые инструменты — RAG, веб-поиск, выполнение кода, рассуждение, мозговой штурм, поиск статей, анализ GeoGebra и помощники чата (`ask_user`, `web_fetch`, `write_note`, `list_notebook`, `github_query`). Серверы MCP подключаются наряду со встроенными. - Персональные TutorBots — постоянные, автономные тьюторы, каждый со своим рабочим пространством, soul, skills и каналами (Telegram, Discord, Slack, Matrix, Zulip, …). Построены на [nanobot](https://github.com/HKUDS/nanobot). - Единые Settings — один черновик / Apply верстак для внешнего вида, моделей, эмбеддингов, поиска, возможностей, памяти, MCP-серверов и инструментов, с общим отслеживанием стоимости по вызову. - Агент-нативная CLI — каждая возможность, KB, сессия и TutorBot в одной команде; богатый вывод для людей, структурированный JSON для агентов. Передайте [`SKILL.md`](../../SKILL.md) любому LLM с доступом к инструментам, и он сможет управлять DeepTutor автономно. - Опциональная аутентификация — отключена по умолчанию; включите для многопользовательских развёртываний с bcrypt + JWT, панелью администратора и опциональным sidecar PocketBase / OAuth. --- ## 🚀 Начало работы DeepTutor теперь имеет четыре параллельных пути установки. Все они используют один и тот же макет конфигурации времени выполнения: - Настройки находятся в `data/user/settings/` под вашим текущим рабочим пространством или под `DEEPTUTOR_HOME` / `deeptutor start --home`, когда вы выбираете его явно. - `model_catalog.json` хранит профили провайдеров моделей, базовые URL, API-ключи, активные модели, настройки эмбеддингов и поиска. - `system.json` хранит порты запуска, публичную базу API, CORS, TLS и параметры вложений. - `auth.json` хранит опциональный переключатель аутентификации и хеш загрузочных учётных данных. - `integrations.json` хранит опциональные sidecar, такие как PocketBase. - Корневой `.env` проекта больше не используется как файл конфигурации приложения. Для полного локального приложения рекомендуемый порядок: **выберите рабочее пространство → установите → `deeptutor init` → `deeptutor start`**. ### Вариант 1 — Установить DeepTutor Используйте, когда вам нужно полное локальное веб-приложение и CLI без клонирования репозитория. ```bash mkdir -p my-deeptutor cd my-deeptutor pip install -U deeptutor deeptutor init deeptutor start ``` > 🧪 **Пробуете v1.4.0 beta?** PyPI нормализует `1.4.0-beta` в `1.4.0b0`, так что `pip install -U deeptutor` останется на последней стабильной версии. Включите пре-релиз с помощью: > > ```bash > pip install --pre -U deeptutor # последний пре-релиз > pip install -U deeptutor==1.4.0b0 # точно зафиксировать на v1.4.0-beta > ``` `deeptutor init` записывает конфигурацию в `data/user/settings/` в каталоге, где вы её запускаете. Он спрашивает: - Порт backend, по умолчанию `8001` - Порт frontend, по умолчанию `3782` - Провайдер LLM, базовый URL, API-ключ и имя модели - Опциональный провайдер эмбеддингов для Knowledge Base / RAG После `deeptutor start` откройте URL frontend, напечатанный в терминале. С портами по умолчанию это URL [http://127.0.0.1:3782](http://127.0.0.1:3782). Держите терминал `deeptutor start` открытым. Нажмите `Ctrl+C` в этом терминале, чтобы остановить и backend, и frontend. Примечания: - `deeptutor start` запускает FastAPI backend и упакованный Next.js frontend вместе. - Упакованное веб-приложение не требует `git clone` или `npm install`, но ему всё ещё нужен локальный Node.js 20+ для выполнения автономного сервера Next.js. ### Вариант 2 — Установить из исходного кода Используйте, когда разрабатываете DeepTutor или хотите запускать прямо из checkout. Используйте Python 3.11+ и Node.js 22 LTS для наилучшего соответствия CI и Docker. **1. Клонировать репозиторий** ```bash git clone https://github.com/HKUDS/DeepTutor.git cd DeepTutor ``` **2. Создать окружение Python** macOS / Linux с `venv`: ```bash python3 -m venv .venv source .venv/bin/activate python -m pip install --upgrade pip ``` Windows PowerShell с `venv`: ```powershell py -3.11 -m venv .venv .\.venv\Scripts\Activate.ps1 python -m pip install --upgrade pip ``` Conda / Miniconda: ```bash conda create -n deeptutor python=3.11 conda activate deeptutor python -m pip install --upgrade pip ``` **3. Установить локальный пакет и зависимости frontend** ```bash python -m pip install -e . cd web npm ci --legacy-peer-deps cd .. ``` **4. Настроить и запустить** ```bash deeptutor init deeptutor start ``` Если `deeptutor start` сообщает о существующем frontend, который не отвечает, удалите устаревшие файлы блокировки и запустите снова: ```bash rm -f web/.next/dev/lock web/.next/lock deeptutor start ``` Полезные дополнения для разработчиков: ```bash pip install -e ".[dev]" # инструменты тестов/lint pip install -e ".[tutorbot]" # движок TutorBot + SDK каналов pip install -e ".[matrix]" # канал Matrix без E2EE/libolm pip install -e ".[matrix-e2e]" # Matrix E2EE; требует libolm pip install -e ".[math-animator]" # дополнение Manim; требует LaTeX/ffmpeg/системные библиотеки ``` ### Вариант 3 — Docker Используйте, когда вам нужно полное веб-приложение в одном контейнере. Образы публикуются в GitHub Container Registry: - `ghcr.io/hkuds/deeptutor:latest` — стабильный релиз - `ghcr.io/hkuds/deeptutor:pre` — пре-релиз, когда доступен ```bash docker pull ghcr.io/hkuds/deeptutor:latest docker run --rm --name deeptutor \ -p 127.0.0.1:3782:3782 \ -p 127.0.0.1:8001:8001 \ -v deeptutor-data:/app/data \ ghcr.io/hkuds/deeptutor:latest ``` Затем откройте [http://127.0.0.1:3782](http://127.0.0.1:3782). Конфигурация, API-ключи, логи, файлы рабочего пространства, память и базы знаний хранятся в томе `deeptutor-data` под `/app/data`. #### Подключение к Ollama или другим хост-сервисам Внутри Docker-контейнера `localhost` ссылается на сам контейнер, а не на ваш хост. Если вы запускаете Ollama, LM Studio, llama.cpp, vLLM или другой сервис моделей на хосте, используйте один из этих подходов. Вариант A — host gateway, рекомендуется для обычных запусков Docker: ```bash docker run --rm --name deeptutor \ -p 127.0.0.1:3782:3782 \ -p 127.0.0.1:8001:8001 \ --add-host=host.docker.internal:host-gateway \ -v deeptutor-data:/app/data \ ghcr.io/hkuds/deeptutor:latest ``` Затем в **DeepTutor Settings → Models** установите базовый URL провайдера на `host.docker.internal`: - Ollama LLM endpoint: `http://host.docker.internal:11434/v1` - Ollama embedding endpoint: `http://host.docker.internal:11434/api/embed` - LM Studio: `http://host.docker.internal:1234/v1` - llama.cpp: `http://host.docker.internal:8080/v1` Вариант B — host networking, только Linux: ```bash docker run --network=host \ -v deeptutor-data:/app/data \ ghcr.io/hkuds/deeptutor:latest ``` Для запуска в фоне: ```bash docker run -d --name deeptutor \ -p 127.0.0.1:3782:3782 \ -p 127.0.0.1:8001:8001 \ -v deeptutor-data:/app/data \ ghcr.io/hkuds/deeptutor:latest docker logs -f deeptutor ``` ### Вариант 4 — Только CLI Используйте, когда вам не нужен веб-интерфейс. ```bash git clone https://github.com/HKUDS/DeepTutor.git cd DeepTutor python3 -m venv .venv-cli source .venv-cli/bin/activate python -m pip install --upgrade pip python -m pip install -e ./packaging/deeptutor-cli deeptutor init --cli deeptutor chat ``` Windows PowerShell: ```powershell py -3.11 -m venv .venv-cli .\.venv-cli\Scripts\Activate.ps1 python -m pip install --upgrade pip python -m pip install -e ./packaging/deeptutor-cli deeptutor init --cli deeptutor chat ``` `deeptutor init --cli` использует тот же макет `data/user/settings/`, что и полное приложение, но меняет поведение мастера: - Пропускает запросы портов backend/frontend, потому что использование только CLI не запускает веб-приложение. - По-прежнему записывает файлы по умолчанию `system.json`, `auth.json`, `integrations.json`, `model_catalog.json`, `main.yaml` и `agents.yaml`. - По-прежнему запрашивает активный провайдер и модель LLM. - Спрашивает, настраивать ли эмбеддинги; ответ по умолчанию — `Нет`; выберите `Да`, если планируете использовать `deeptutor kb ...` или RAG-инструменты. Распространённые команды CLI: ```bash deeptutor chat deeptutor chat --capability deep_solve --tool rag --kb my-kb deeptutor run chat "Объясните преобразование Фурье" deeptutor run deep_solve "Решите x^2 = 4" --tool rag --kb my-kb deeptutor kb create my-kb --doc textbook.pdf deeptutor kb list deeptutor memory show deeptutor config show ``` ### Справочник конфигурации | Файл | Назначение | |:---|:---| | `data/user/settings/model_catalog.json` | Профили провайдеров LLM, эмбеддингов и поиска; API-ключи; активные модели | | `data/user/settings/system.json` | Порты backend/frontend, публичная база API, CORS, проверка SSL, каталог вложений | | `data/user/settings/auth.json` | Опциональный переключатель аутентификации, имя пользователя, хеш пароля, настройки токенов/cookies | | `data/user/settings/integrations.json` | Настройки интеграции PocketBase и опциональных sidecar | | `data/user/settings/interface.json` | Настройки языка/темы/боковой панели UI | | `data/user/settings/main.yaml` | Значения по умолчанию поведения времени выполнения и инъекция путей | | `data/user/settings/agents.yaml` | Настройки температуры и токенов возможностей/инструментов | ## 📖 Обзор DeepTutor

Рефакторинг v1.4.0-beta реорганизует DeepTutor вокруг **пяти основных поверхностей** — Chat, Co-Writer, Book, Knowledge, Space — плюс **трёхслойная Memory**, которая находится под ними всеми, и единый верстак **Settings**, открывающий все параметры. Возможности (Solve / Quiz / Research / Visualize) и инструменты (RAG, веб, код, рассуждение, мозговой штурм, поиск статей, `ask_user`, `web_fetch`, `write_note`, `list_notebook`, `github_query`) свободно компонуются поверх. ### 💬 Chat — Единое интеллектуальное рабочее пространство

Один поток, пять режимов, любой инструмент. Выбор возможности находится в композиторе; одна и та же сессия, база знаний, вложения и ссылки путешествуют с вами между режимами — переключайтесь с непринуждённого вопроса на многоагентное решение, на викторину, на полный исследовательский отчёт, не теряя контекста. | Режим | Что делает | Построен на | |:---|:---|:---| | **Chat** | Гибкий разговор с любым инструментом; выбирайте из RAG, веб-поиска, выполнения кода, глубокого рассуждения, мозгового штурма, поиска статей, анализа GeoGebra. | RAG на LlamaIndex + реестр инструментов | | **Solve** | Многошаговый план → исследовать → решить → проверить, с точными цитатами источников. | Агентный движок (`deep_solve`) | | **Quiz** | Автоматически валидируемая генерация вопросов, привязанная к вашей KB; создаёт композитор чата для каждого вопроса. | Агентный движок (`deep_question`) | | **Research** | Разлагает тему на подтемы, отправляет параллельные агенты через RAG / веб / arXiv и производит цитируемый отчёт с итеративными доработками в режиме append. | Перестроенный `pipeline.py` (~45% меньше, цитаты + итеративные отчёты сохранены) | | **Visualize** | Генерирует SVG-диаграммы, диаграммы Chart.js, графы Mermaid, интерактивные HTML-страницы **или** видео/раскадровки Manim — анализатор выбирает правильный `render_type`. | Конвейер Visualize (Animator интегрирован) | **Новые инструменты чата**, выпущенные с рефакторингом: `ask_user` (задаёт структурированный уточняющий вопрос в середине хода), `web_fetch` (втягивает конкретный URL в контекст), `write_note` / `list_notebook` (сохраняет и перечисляет записи notebook с поверхности чата) и `github_query` (поиск по issue / PR / репозиториям). Инструменты остаются **развязанными от рабочих процессов** — каждый режим позволяет вам включать или отключать инструменты по ходу. Сессия также несёт **накопленный инвентарь источников** между ходами, так что цитаты из ранних RAG / веб-обращений остаются повторно используемыми позже в том же разговоре. ### ✍️ Co-Writer — Многодокументное рабочее пространство ИИ-письма

Co-Writer — это верстак Markdown с разделённым видом (необработанный редактор слева, живое превью справа) для заметок, отчётов, руководств и черновиков с помощью ИИ. Каждый документ живёт в своём собственном рабочем пространстве с автосохранением, скачиваемым Markdown и **Сохранить в Notebook** одним кликом. Выделите любой текст и выберите **Переписать**, **Расширить** или **Сократить** — каждое действие выполняется как отслеживаемое редактирование агента, которое опционально может извлекать из базы знаний или веба. ### 📖 Book Engine — Интерактивные «живые книги»

Дайте DeepTutor тему, укажите ему вашу базу знаний, и он произведёт структурированную, интерактивную книгу — не статический экспорт, а живой документ, который вы можете читать, проверять себя по нему и обсуждать в контексте. За кулисами многоагентный конвейер занимается тяжёлой работой: предлагает план, извлекает соответствующие источники из вашей KB, синтезирует дерево глав, планирует каждую страницу и компилирует каждый блок. Вы остаётесь под контролем — просмотрите предложение, переупорядочите главы и общайтесь рядом с любой страницей. Страницы собираются из 13 типов блоков — текст, выноска, викторина, флэш-карты, код, рисунок, глубокое погружение, анимация, интерактивное демо (теперь включающее **просмотрщик GeoGebra**), временная шкала, граф концепций, секция и пользовательская заметка. ### 📚 Knowledge Bases — Готовые для RAG библиотеки документов

Выделенное рабочее пространство для коллекций документов, питающих RAG. Каждая база знаний имеет четыре вкладки: - **Files** — просматривайте загруженные источники, просматривайте PDF-файлы встроенно и видите размер/статус по файлу. - **Add documents** — добавляйте PDF, файлы Office (DOCX / XLSX / PPTX), Markdown, обычный текст и широкий спектр типов файлов кода/данных. Документы автоматически маршрутизируются к подходящему экстрактору. - **Index versions** — каждая (пере)индексация — это отслеживаемая версия. Откатывайтесь к более раннему индексу, сравнивайте модели эмбеддингов или инспектируйте статистику chunking, не теряя предыдущую сборку. - **Settings** — выбирайте провайдера/модель эмбеддингов, параметры chunking и reranker для KB. Индексация построена на **LlamaIndex** end-to-end, с переиндексацией с защитой от повторов, обнаружением несоответствия эмбеддингов и устойчивой обработкой повреждённых персистентных векторов. ### 🌐 Space — Ваша персональная библиотека обучения

Space — это аналог **чтения / повторения** активных поверхностей. Там, где Chat / Co-Writer / Book — это где вы *производите*, Space — это место, где живёт всё, что вы производите, доступное для поиска и воспроизведения. - **Chat History** — каждый разговор по каждому режиму, с переименованием заголовка, удалением и возобновлением. - **Notebooks** — сохраняйте вывод из Chat, Research и Co-Writer в категоризированные, цветокодированные notebooks. - **Question Bank** — каждый автоматически сгенерированный вопрос викторины, доступный для добавления в закладки и @-упоминания в чате. - **Skills** — пользовательские файлы `SKILL.md`, определяющие персоны обучения (имя, описание, триггеры, тело). Когда skill активен, он внедряется в системный prompt чата. ### 🧠 Memory — Трёхслойная архитектура

Память DeepTutor теперь — это **трёхслойный конвейер** с инспектируемым верстаком на `/memory`. | Слой | Роль | Хранение | |:---|:---|:---| | **L1 · Зеркало рабочего пространства** (LIVE) | Append-only трасса каждого взаимодействия, по поверхности, по дню. Беспотерьная запись того, что действительно произошло. | `trace//.jsonl` | | **L2 · Сводки по поверхностям** (CURATED) | Специфичные для поверхности факты, извлечённые консолидатором. Каждый факт несёт цитаты-сноски обратно к трассам L1. | `L2/.md` | | **L3 · Межповерхностное знание** (SYNTHESIS) | Межповерхностный синтез: ваш `profile`, временная шкала `recent`, `scope` знаний и `preferences`. Хеджированные утверждения, каждое поддержано доказательствами L2. | `L3/.md` | Семь поверхностей питают конвейер: **chat, notebook, quiz, kb, book, tutorbot, cowriter**.

**Memory Graph** (`/memory/graph`) отрисовывает все три слоя одновременно: синтез L3 в центре, факты L2 в среднем кольце, трассы L1 снаружи, сгруппированные по поверхности. ### ⚙️ Settings — Единый центр управления

Поверхность настроек была унифицирована в v1.4 и разделена по областям, с моделью черновика / **Apply**, чтобы изменения были атомарными и могли быть отменены до сохранения: - **Appearance** — язык UI и тема (Cream, Snow, Dark, Glass). - **Status** — живой зонд здоровья LLM, эмбеддингов, поиска и хранилищных бэкендов. - **LLM**, **Embedding**, **Search** — каталог провайдеров, базовые URL, API-ключи и выбор активных моделей. - **Capabilities** — настройки для каждой возможности (chunking, бюджет LLM, политики дедупликации и ссылок, максимум итераций) для Chat, Solve, Quiz, Research, Visualize и Co-Writer. Поддерживается единым конвертом `emit_capability_result` и общим `UsageTracker`, который показывает стоимость по вызову. - **Memory** — переключайте запуски консолидатора, настраивайте частоту и бюджет и переходите в верстак памяти. - **MCP servers** — регистрируйте внешние серверы Model Context Protocol; их инструменты появляются рядом с встроенными инструментами. - **Tools** — инспектируйте каждый встроенный инструмент, его параметры, статус (включён / скоро) и i18n-статус. --- ### 🦞 TutorBot — Постоянные, автономные ИИ-тьюторы

TutorBot — это не чатбот, это **постоянный, многоэкземплярный агент**, построенный на [nanobot](https://github.com/HKUDS/nanobot). Каждый TutorBot выполняет свой собственный цикл агента с независимым рабочим пространством, памятью и личностью.

- **Шаблоны Soul** — определите личность, тон и философию обучения вашего тьютора через редактируемые файлы Soul. - **Независимое рабочее пространство** — у каждого бота есть свой каталог с отдельной памятью, сессиями, skills и конфигурацией. - **Проактивный Heartbeat** — боты не только отвечают — они инициируют. Встроенная система Heartbeat включает повторяющиеся учебные напоминания, проверки повторения и запланированные задачи. - **Полный доступ к инструментам** — каждый бот обращается к полному набору инструментов DeepTutor: извлечение RAG, выполнение кода, веб-поиск, поиск академических статей, глубокое рассуждение и мозговой штурм. - **Обучение Skills** — обучите вашего бота новым способностям, добавляя файлы skills в его рабочее пространство. - **Многоканальное присутствие** — подключайте ботов к Telegram, Discord, Slack, Feishu, WeChat Work, DingTalk, Matrix, QQ, WhatsApp, Email и многому другому. - **Команды и суб-агенты** — порождайте фоновых суб-агентов или оркеструйте многоагентные команды внутри одного бота. ```bash deeptutor bot create math-tutor --persona "Сократический учитель математики, использующий наводящие вопросы" deeptutor bot create writing-coach --persona "Терпеливый, внимательный к деталям наставник по письму" deeptutor bot list # Просмотреть всех ваших активных тьюторов ``` --- ### ⌨️ DeepTutor CLI — Агент-нативный интерфейс

DeepTutor полностью CLI-нативен. Каждая возможность, база знаний, сессия, память и TutorBot — на расстоянии одной команды, без необходимости в браузере. **Одноразовое выполнение**: ```bash deeptutor run chat "Объясните преобразование Фурье" -t rag --kb textbook deeptutor run deep_solve "Докажите, что √2 иррационально" -t reason deeptutor run deep_question "Линейная алгебра" --config num_questions=5 deeptutor run deep_research "Механизмы внимания в трансформерах" deeptutor run visualize "Нарисуйте архитектуру трансформера" ``` **Интерактивный REPL**: ```bash deeptutor chat --capability deep_solve --kb my-kb # Внутри REPL: /cap, /tool, /kb, /history, /notebook, /config для переключения на лету ``` **Жизненный цикл базы знаний**: ```bash deeptutor kb create my-kb --doc textbook.pdf deeptutor kb add my-kb --docs-dir ./papers/ deeptutor kb search my-kb "градиентный спуск" deeptutor kb set-default my-kb ``` **Двойной режим вывода**: ```bash deeptutor run chat "Резюмируйте главу 3" -f rich # Цветной, форматированный вывод deeptutor run chat "Резюмируйте главу 3" -f json # JSON-события с разделителями строк ``` **Непрерывность сессий**: ```bash deeptutor session list deeptutor session open ```

Полный справочник команд CLI

**Верхний уровень** | Команда | Описание | |:---|:---| | `deeptutor run ` | Запустить любую возможность за один ход (`chat`, `deep_solve`, `deep_question`, `deep_research`, `math_animator`, `visualize`) | | `deeptutor chat` | Интерактивный REPL с опциональными `--capability`, `--tool`, `--kb`, `--language` | | `deeptutor serve` | Запустить API-сервер DeepTutor | **`deeptutor bot`** | Команда | Описание | |:---|:---| | `deeptutor bot list` | Список всех экземпляров TutorBot | | `deeptutor bot create ` | Создать и запустить нового бота (`--name`, `--persona`, `--model`) | | `deeptutor bot start ` | Запустить бота | | `deeptutor bot stop ` | Остановить бота | **`deeptutor kb`** | Команда | Описание | |:---|:---| | `deeptutor kb list` | Список всех баз знаний | | `deeptutor kb info ` | Показать детали базы знаний | | `deeptutor kb create ` | Создать из документов (`--doc`, `--docs-dir`) | | `deeptutor kb add ` | Добавлять документы инкрементально | | `deeptutor kb search ` | Искать в базе знаний | | `deeptutor kb set-default ` | Установить как KB по умолчанию | | `deeptutor kb delete ` | Удалить базу знаний (`--force`) | **`deeptutor memory`** | Команда | Описание | |:---|:---| | `deeptutor memory show [file]` | Просмотр памяти (`summary`, `profile` или `all`) | | `deeptutor memory clear [file]` | Очистить память (`--force`) | **`deeptutor session`** | Команда | Описание | |:---|:---| | `deeptutor session list` | Список сессий (`--limit`) | | `deeptutor session show ` | Просмотреть сообщения сессии | | `deeptutor session open ` | Возобновить сессию в REPL | | `deeptutor session rename ` | Переименовать сессию (`--title`) | | `deeptutor session delete ` | Удалить сессию | **`deeptutor notebook`** | Команда | Описание | |:---|:---| | `deeptutor notebook list` | Список notebooks | | `deeptutor notebook create ` | Создать notebook (`--description`) | | `deeptutor notebook show ` | Просмотреть записи notebook | | `deeptutor notebook add-md ` | Импортировать markdown как запись | | `deeptutor notebook replace-md ` | Заменить запись markdown | | `deeptutor notebook remove-record ` | Удалить запись | **`deeptutor book`** | Команда | Описание | |:---|:---| | `deeptutor book list` | Список всех книг в рабочем пространстве | | `deeptutor book health ` | Проверить дрейф KB и здоровье книги | | `deeptutor book refresh-fingerprints ` | Обновить отпечатки KB и очистить устаревшие страницы | **`deeptutor config` / `plugin` / `provider`** | Команда | Описание | |:---|:---| | `deeptutor config show` | Напечатать сводку текущей конфигурации | | `deeptutor plugin list` | Список зарегистрированных инструментов и возможностей | | `deeptutor plugin info ` | Показать детали инструмента или возможности | | `deeptutor provider login ` | Аутентификация провайдера |

--- ### 👥 Многопользовательский режим — Совместные развёртывания с рабочими пространствами на пользователя

Включите аутентификацию, и DeepTutor превратится в многотенантное развёртывание с **изолированными рабочими пространствами на пользователя** и **курируемыми администратором ресурсами**. Первый зарегистрировавшийся становится администратором и настраивает модели, API-ключи и базы знаний от имени всех остальных. **Быстрый старт (5 шагов):** ```bash # 1. Включите auth в data/user/settings/auth.json: # {"enabled": true, "token_expire_hours": 24, "cookie_secure": false} # 2. Перезапустите веб-стек. deeptutor start # 3. Откройте http://localhost:3782/register и создайте первый аккаунт. # Первая регистрация — единственная публичная; этот пользователь становится admin, # и endpoint /register автоматически закрывается после. # 4. Как admin, перейдите в /admin/users → "Add user", чтобы создать товарищей по команде. # 5. Для каждого пользователя нажмите на иконку слайдера → назначьте профили LLM, # базы знаний и skills. Сохраните. ``` **Что видит администратор:** - **Полная страница Settings** на `/settings` — управляйте провайдерами LLM / эмбеддингов / поиска, API-ключами, каталогами моделей и runtime "Apply". - **Управление пользователями** на `/admin/users` — создавайте, повышайте, понижайте и удаляйте аккаунты. - **Редактор грантов** — для каждого не-администратора выбирайте профили моделей, базы знаний и skills, которыми они могут пользоваться. - **Аудит-журнал** — каждое изменение грантов добавляется в `multi-user/_system/audit/usage.jsonl`. **Что получают обычные пользователи:** - **Изолированное рабочее пространство** под `multi-user//` — собственная история чата (`chat_history.db`), память, notebooks и личные базы знаний. - **Доступ только для чтения** к назначенным администратором базам знаний и skills. - **Отредактированная страница Settings** — только тема, язык и сводка предоставленных моделей. - **LLM с областью** — ходы чата маршрутизируются через назначенную администратором модель. **Макет рабочего пространства:** ``` multi-user/ ├── _system/ │ ├── auth/users.json # Хешированные учётные данные, роли │ ├── auth/auth_secret # Секрет подписи JWT (автогенерируется) │ ├── grants/.json # Гранты ресурсов на пользователя (управляются admin) │ └── audit/usage.jsonl # Аудит-журнал └── / ├── user/ │ ├── chat_history.db │ ├── settings/interface.json │ └── workspace/{chat,co-writer,book,...} ├── memory/{SUMMARY.md,PROFILE.md} └── knowledge_bases/... ``` **Справочник конфигурации:** | Настройка | Обязательно | Описание | |:---|:---|:---| | `data/user/settings/auth.json: enabled` | Да | Установите `true` для включения многопользовательской auth. По умолчанию `false` (однопользовательский режим). | | `multi-user/_system/auth/auth_secret` | Рекомендуется | Секрет подписи JWT. Автогенерируется при первой аутентифицированной загрузке, если отсутствует. | | `data/user/settings/auth.json: token_expire_hours` | Нет | Время жизни JWT; по умолчанию `24`. | | `data/user/settings/auth.json: username/password_hash` | Нет | Опциональные учётные данные загрузки одного пользователя без головы. | | `data/user/settings/system.json` | Нет | `deeptutor start` выводит флаги auth frontend из runtime-настроек. | > ⚠️ **Режим PocketBase (`integrations.pocketbase_url` установлен) только для одного пользователя.** Многопользовательские развёртывания должны оставлять `integrations.pocketbase_url` пустым и использовать бэкенд JSON/SQLite по умолчанию. > ⚠️ **Рекомендация одного процесса.** Повышение первого пользователя до администратора защищено внутрипроцессным `threading.Lock`. Развёртывания с несколькими воркерами должны провизировать первого администратора офлайн или поддерживать хранилище пользователей внешней системой. ## 🌐 Сообщество и экосистема DeepTutor стоит на плечах выдающихся open-source проектов: | Проект | Роль в DeepTutor | |:---|:---| | [**nanobot**](https://github.com/HKUDS/nanobot) | Ультралёгкий агентный движок, питающий TutorBot | | [**LlamaIndex**](https://github.com/run-llama/llama_index) | Конвейер RAG и хребет индексации документов | | [**ManimCat**](https://github.com/Wing900/ManimCat) | ИИ-генерация математических анимаций для Math Animator | **Из экосистемы HKUDS:** | [⚡ LightRAG](https://github.com/HKUDS/LightRAG) | [🤖 AutoAgent](https://github.com/HKUDS/AutoAgent) | [🔬 AI-Researcher](https://github.com/HKUDS/AI-Researcher) | [🧬 nanobot](https://github.com/HKUDS/nanobot) | |:---:|:---:|:---:|:---:| | Простой и быстрый RAG | Фреймворк агентов без кода | Автоматизированное исследование | Ультралёгкий ИИ-агент | ## 🤝 Вклад

Мы надеемся, что DeepTutor станет подарком для сообщества. 🎁

См. [CONTRIBUTING.md](../../CONTRIBUTING.md) для руководства по настройке окружения разработки, стандартам кода и рабочему процессу pull request. ## ⭐ История звёзд

**[Data Intelligence Lab @ HKU](https://github.com/HKUDS)** [⭐ Поставьте звезду](https://github.com/HKUDS/DeepTutor/stargazers) · [🐛 Сообщить об ошибке](https://github.com/HKUDS/DeepTutor/issues) · [💬 Обсуждения](https://github.com/HKUDS/DeepTutor/discussions) --- Лицензировано под [Apache License 2.0](../../LICENSE).