十种学习模式共用一套运行时:把家教做成长期记忆
来源:GitHub — 2026-10-28 · ⭐ 45,465 stars · Python
📋 概述
DeepTutor 是港大数据智能实验室的智能体原生学习工作台,把对话、提问、出题、研究、可视化、解题、课程学习、精通路径、沉浸阅读和音频概览收进同一套能力运行时与同一个会话上下文,各模式再保留自己的循环与流水线。它讲的是“终身个性化”:记忆分三层——L1 轨迹、L2 表层摘要、L3 综合,记忆图谱把 L2 的事实连回 L1 证据,把 L3 的综合连到贡献它的表面,所以个性化既看得见也改得动。知识层能跨引擎接:LlamaIndex、PageIndex、GraphRAG、LightRAG(含远程 LightRAG Server)、自托管 WeKnora、腾讯 IMA、MarginNote 4、Kiwix ZIM 归档、Obsidian 库,文档解析引擎可插拔。它还把 Claude Code、Codex、Grok CLI、Antigravity、Kimi、opencode、MiMo、Hermes、OpenClaw、DeepSeek 当作子智能体或 Partner 来咨询。一条 docker run 就能试 ,不需要先装 Python 和 Node。
🔑 核心要点
十种模式共用一个运行时和一个会话上下文,切换模式不丢前情 ,但各模式仍有专门的循环。
记忆三层可见可编辑:L1 轨迹、L2 摘要、L3 综合 ,记忆图谱负责把结论追溯到证据。
视频也能学:贴 YouTube 或 Bilibili 链接到 Reading,原生播放、逐字稿检索、带时间戳的答疑和可恢复进度。
知识库引擎可换:版本化 RAG 库 横跨 LlamaIndex、PageIndex、GraphRAG、LightRAG 与自托管的 WeKnora、IMA、MarginNote、Kiwix、Obsidian。
内容工作区与私有运行时分开放:智能体的文件工具看不到私有数据目录 ,设置、凭证和记忆按账号共享。
💡 金句
DeepTutor is an agent-native learning workspace that connects tutoring, problem solving, quiz generation, research, visualization, and mastery practice in one extensible system.
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