DeepTutor：智能体原生的个性化辅导

核心亮点 · 快速开始 · 探索 DeepTutor · TutorBot · CLI · 路线图 · 社区

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📦 版本发布

[2026.4.21] v1.2.1 — agents.yaml 按阶段配置 chat token 上限（8000-token 回复）；CLI / WebSocket / Web UI 重新生成上一条回复；RAG None 嵌入崩溃修复；Gemma json_object 兼容；暗色代码块可读性修复。

[2026.4.20] v1.2.0 — Book Engine 多智能体「活书」编译器（14 种块类型）；多文档 Co-Writer 工作区；交互式 HTML 可视化；题库 @-引用进聊天；提示词外置第二阶段；侧栏重构。

[2026.4.18] v1.1.2 — 基于 Schema 的「频道」标签页与密钥脱敏；RAG 收敛为单一流水线；RAG/知识库一致性加固；聊天提示词外置；以及泰语 README。

[2026.4.17] v1.1.1 — 全能力通用「立即回答」；Co-Writer 滚动同步；保存到笔记本时的消息选择；统一设置面板；流式「停止」按钮；TutorBot 配置原子写入。

[2026.4.15] v1.1.0 — LaTeX 块级公式解析重构；通过 agents.yaml 的 LLM 诊断探测；额外请求头转发修复；SaveToNotebook UUID 修复；Docker 与本地 LLM 使用说明。

[2026.4.14] v1.1.0-beta — 基于 URL 的可收藏会话；Snow 主题；WebSocket 心跳与自动重连；ChatComposer 性能修复；嵌入提供商注册表重构；Serper 搜索提供商。

[2026.4.13] v1.0.3 — 带书签与分类的测验笔记本；Visualize 支持 Mermaid；嵌入模型不一致检测；Qwen/vLLM 兼容；LM Studio 与 llama.cpp 支持；Glass 主题。

[2026.4.11] v1.0.2 — 搜索整合与 SearXNG 回退；提供商切换修复；前端资源泄漏修复。

[2026.4.10] v1.0.1 — Visualize 能力（Chart.js/SVG）；测验去重；o4-mini 模型支持。

[2026.4.10] v1.0.0-beta.4 — 嵌入进度与限流重试；跨平台依赖修复；MIME 校验修复。

[2026.4.8] v1.0.0-beta.3 — 原生 OpenAI/Anthropic SDK（移除 litellm）；Windows 数学动画支持；JSON 解析更健壮；完整中文 i18n。

[2026.4.7] v1.0.0-beta.2 — 热重载设置；MinerU 嵌套输出；WebSocket 修复；最低 Python 3.11+。

[2026.4.4] v1.0.0-beta.1 — 智能体原生架构重写（约 20 万行）：Tools + Capabilities 插件模型、CLI 与 SDK、TutorBot、Co-Writer、引导式学习与持久记忆。

历史版本

[2026.1.23] v0.6.0 — 会话持久化、增量文档上传、灵活 RAG 流水线导入与完整中文本地化。

[2026.1.18] v0.5.2 — RAG-Anything 支持 Docling、日志优化与问题修复。

[2026.1.15] v0.5.0 — 统一服务配置、按知识库选择 RAG 流水线、出题改版与侧栏定制。

[2026.1.9] v0.4.0 — 多提供商 LLM 与嵌入、新首页、RAG 解耦与环境变量重构。

[2026.1.5] v0.3.0 — 统一 PromptManager、GitHub Actions CI/CD 与 GHCR 预构建镜像。

[2026.1.2] v0.2.0 — Docker 部署、Next.js 16 与 React 19、WebSocket 加固与关键漏洞修复。

📰 动态

[2026.4.4] 好久不见！✨ DeepTutor v1.0.0 终于到来 —— 在 Apache-2.0 许可下的智能体原生演进：自底向上架构重写、TutorBot、灵活模式切换。新篇章开启，故事继续！

[2026.2.6] 🚀 仅用 39 天即突破 10k star！感谢社区的大力支持！

[2026.1.1] 新年快乐！欢迎加入 Discord、微信或 Discussions，一起塑造 DeepTutor 的未来！

[2025.12.29] DeepTutor 正式发布！

✨ 核心亮点

统一聊天工作区 — 六种模式，同一条对话线。聊天、深度解题、测验生成、深度研究、数学动画与可视化共享上下文：从闲聊到多智能体解题、可视化概念、出题、再深入调研，消息不丢。
AI Co-Writer — 多文档 Markdown 工作区，AI 是一等协作者。划选文本即可改写、扩写或缩写，可结合知识库与网络；内容可沉淀到笔记本，反哺学习闭环。
Book Engine — 把资料变成结构化、交互式的「活书」。多智能体流水线设计大纲、检索相关来源，编译出含 14 种块类型的富页面 —— 测验、闪卡、时间线、概念图、交互演示等。
知识中枢 — 上传 PDF、Markdown、纯文本构建 RAG 知识库；用彩色笔记本跨会话整理洞见；在题库中回顾测验成果；创建自定义 Skill 塑造 DeepTutor 的教学风格。文档主动参与每次对话。
持久记忆 — 持续勾勒你的学习画像：学过什么、如何学习、目标何在。全功能与 TutorBot 共享，越用越准。
个人 TutorBot — 不是聊天机器人，而是自主导师。每个 TutorBot 拥有独立工作区、记忆、人格与技能；可提醒、可学新能力、随你成长。由 nanobot 驱动。
智能体原生 CLI — 能力、知识库、会话、TutorBot 一条命令可达；终端 Rich 输出给人看，JSON 给智能体与流水线。将根目录 SKILL.md 交给智能体即可自主操作。

🚀 快速开始

前提条件

在开始之前，请确保系统已安装：

依赖	版本	检查命令	说明
Git	任意	`git --version`	用于克隆仓库
Python	3.11+	`python --version`	后端运行时
Node.js	18+	`node --version`	前端构建（仅 CLI 或 Docker 可不装）
npm	9+	`npm --version`	一般随 Node.js 附带

你还需要至少一个 LLM 提供商的 API Key（例如 OpenAI、DeepSeek、Anthropic）。设置向导会引导你填写并完成连通性测试。

方案 A — 引导式安装（推荐）

一条交互脚本完成依赖安装、环境配置、连通性检测与启动，无需手改 .env。

git clone https://github.com/HKUDS/DeepTutor.git
cd DeepTutor

# 创建 Python 虚拟环境（任选其一）：
conda create -n deeptutor python=3.11 && conda activate deeptutor   # 若使用 Anaconda/Miniconda
python -m venv .venv && source .venv/bin/activate                    # 否则（macOS/Linux）
python -m venv .venv && .venv\Scripts\activate                       # 否则（Windows）

# 启动引导
python scripts/start_tour.py

向导会询问使用方式：

Web 模式（推荐）— 安装全部依赖（pip + npm）、拉起临时服务并在浏览器打开设置页；四步引导配置 LLM、嵌入与搜索提供商并现场测通；完成后 DeepTutor 会按你的配置自动重启。
CLI 模式 — 全终端交互：选择依赖配置、安装依赖、配置提供商、验证连接并应用，全程不离开 shell。

任一方式完成后，在 http://localhost:3782 使用 DeepTutor。

日常启动 — 引导只需运行一次。之后请用：
python scripts/start_web.py
该命令会同时启动后端与前端并自动打开浏览器。仅在需要更换提供商或重装依赖时再运行 start_tour.py。

方案 B — 本地手动安装

若希望完全自控，可自行安装与配置。

1. 安装依赖

git clone https://github.com/HKUDS/DeepTutor.git
cd DeepTutor

# 创建并激活 Python 虚拟环境（与方案 A 相同）
conda create -n deeptutor python=3.11 && conda activate deeptutor

# 安装 DeepTutor（后端 + Web 服务依赖）
pip install -e ".[server]"

# 安装前端依赖（需要 Node.js 18+）
cd web && npm install && cd ..

2. 配置环境

cp .env.example .env

编辑 .env，至少填写必填项：

# LLM（必填）
LLM_BINDING=openai
LLM_MODEL=gpt-4o-mini
LLM_API_KEY=sk-xxx
LLM_HOST=https://api.openai.com/v1

# 嵌入（知识库必填）
EMBEDDING_BINDING=openai
EMBEDDING_MODEL=text-embedding-3-large
EMBEDDING_API_KEY=sk-xxx
EMBEDDING_HOST=https://api.openai.com/v1
EMBEDDING_DIMENSION=3072

支持的 LLM 提供商

提供商	Binding	默认 Base URL
AiHubMix	`aihubmix`	`https://aihubmix.com/v1`
Anthropic	`anthropic`	`https://api.anthropic.com/v1`
Azure OpenAI	`azure_openai`	—
BytePlus	`byteplus`	`https://ark.ap-southeast.bytepluses.com/api/v3`
BytePlus Coding Plan	`byteplus_coding_plan`	`https://ark.ap-southeast.bytepluses.com/api/coding/v3`
Custom (OpenAI-compat)	`custom`	—
DashScope (Qwen)	`dashscope`	`https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1`
DeepSeek	`deepseek`	`https://api.deepseek.com`
Gemini	`gemini`	`https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/openai/`
GitHub Copilot	`github_copilot`	`https://api.githubcopilot.com`
Groq	`groq`	`https://api.groq.com/openai/v1`
llama.cpp	`llama_cpp`	`http://localhost:8080/v1`
LM Studio	`lm_studio`	`http://localhost:1234/v1`
MiniMax	`minimax`	`https://api.minimax.io/v1`
Mistral	`mistral`	`https://api.mistral.ai/v1`
Moonshot (Kimi)	`moonshot`	`https://api.moonshot.ai/v1`
Ollama	`ollama`	`http://localhost:11434/v1`
OpenAI	`openai`	`https://api.openai.com/v1`
OpenAI Codex	`openai_codex`	`https://chatgpt.com/backend-api`
OpenRouter	`openrouter`	`https://openrouter.ai/api/v1`
OpenVINO Model Server	`ovms`	`http://localhost:8000/v3`
Qianfan (Ernie)	`qianfan`	`https://qianfan.baidubce.com/v2`
SiliconFlow	`siliconflow`	`https://api.siliconflow.cn/v1`
Step Fun	`stepfun`	`https://api.stepfun.com/v1`
vLLM	`vllm`	`http://localhost:8000/v1`
VolcEngine	`volcengine`	`https://ark.cn-beijing.volces.com/api/v3`
VolcEngine Coding Plan	`volcengine_coding_plan`	`https://ark.cn-beijing.volces.com/api/coding/v3`
Xiaomi MIMO	`xiaomi_mimo`	`https://api.xiaomimimo.com/v1`
Zhipu AI (GLM)	`zhipu`	`https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4`

支持的嵌入（Embedding）提供商

提供商	Binding	模型示例	默认维度
OpenAI	`openai`	`text-embedding-3-large`	3072
Azure OpenAI	`azure_openai`	部署名称	—
Cohere	`cohere`	`embed-v4.0`	1024
Jina	`jina`	`jina-embeddings-v3`	1024
Ollama	`ollama`	`nomic-embed-text`	768
vLLM / LM Studio	`vllm`	任意嵌入模型	—
任意 OpenAI 兼容	`custom`	—	—

与 OpenAI 兼容的提供商（DashScope、SiliconFlow 等）可通过 custom 或 openai binding 使用。

支持的联网搜索提供商

提供商	环境变量键	说明
Brave	`BRAVE_API_KEY`	推荐，有免费额度
Tavily	`TAVILY_API_KEY`
Serper	`SERPER_API_KEY`	通过 Serper 获取 Google 搜索结果
Jina	`JINA_API_KEY`
SearXNG	—	自托管，无需 API Key
DuckDuckGo	—	无需 API Key
Perplexity	`PERPLEXITY_API_KEY`	需要 API Key

3. 启动服务

最快方式（一条命令启动前后端）：

python scripts/start_web.py

该命令会同时启动后端与前端并自动打开浏览器。

也可在两个终端分别手动启动：

# 后端（FastAPI）
python -m deeptutor.api.run_server

# 前端（Next.js）— 另开终端
cd web && npm run dev -- -p 3782

服务	默认端口
后端	`8001`
前端	`3782`

浏览器打开 http://localhost:3782。

方案 C — Docker 部署

Docker 将前后端打包为单容器，本机无需安装 Python 或 Node.js。仅需 Docker Desktop（或 Linux 上的 Docker Engine + Compose）。

1. 配置环境变量（两种方式均需）

git clone https://github.com/HKUDS/DeepTutor.git
cd DeepTutor
cp .env.example .env

编辑 .env，填写必填项（与方案 B相同）。

2a. 拉取官方镜像（推荐）

镜像发布于 GitHub Container Registry，支持 linux/amd64 与 linux/arm64。

docker compose -f docker-compose.ghcr.yml up -d

固定版本可编辑 docker-compose.ghcr.yml 中的镜像标签：

image: ghcr.io/hkuds/deeptutor:1.0.0  # 或 :latest

2b. 源码构建

docker compose up -d

本地根据 Dockerfile 构建并启动。

3. 验证与管理

容器健康后打开 http://localhost:3782。

docker compose logs -f   # 查看日志
docker compose down       # 停止并移除容器

云端 / 远程部署

远程部署时，浏览器需知晓后端公网地址。在 .env 中增加：

NEXT_PUBLIC_API_BASE_EXTERNAL=https://your-server.com:8001

前端启动脚本会在运行时应用，无需重新构建。

开发模式（热重载）

叠加 dev 覆盖以挂载源码并热重载：

docker compose -f docker-compose.yml -f docker-compose.dev.yml up

deeptutor/、deeptutor_cli/、scripts/、web/ 的修改会即时生效。

自定义端口

在 .env 中覆盖：

BACKEND_PORT=9001
FRONTEND_PORT=4000

然后重启：

docker compose up -d     # 或 docker compose -f docker-compose.ghcr.yml up -d

数据持久化

用户数据与知识库通过卷映射到本地：

容器内路径	宿主机路径	内容
`/app/data/user`	`./data/user`	设置、记忆、工作区、会话、日志
`/app/data/knowledge_bases`	`./data/knowledge_bases`	上传文档与向量索引

docker compose down 后目录仍保留，下次 up 会复用。

环境变量参考

变量	必填	说明
`LLM_BINDING`	是	LLM 提供商（`openai`、`anthropic` 等）
`LLM_MODEL`	是	模型名（如 `gpt-4o`）
`LLM_API_KEY`	是	API 密钥
`LLM_HOST`	是	API 地址
`EMBEDDING_BINDING`	是	嵌入提供商
`EMBEDDING_MODEL`	是	嵌入模型名
`EMBEDDING_API_KEY`	是	嵌入 API 密钥
`EMBEDDING_HOST`	是	嵌入端点
`EMBEDDING_DIMENSION`	是	向量维度
`SEARCH_PROVIDER`	否	搜索（`tavily`、`jina`、`serper`、`perplexity` 等）
`SEARCH_API_KEY`	否	搜索 API 密钥
`BACKEND_PORT`	否	后端端口（默认 `8001`）
`FRONTEND_PORT`	否	前端端口（默认 `3782`）
`NEXT_PUBLIC_API_BASE_EXTERNAL`	否	云端部署时后端公网 URL
`DISABLE_SSL_VERIFY`	否	关闭 SSL 校验（默认 `false`）

方案 D — 仅 CLI

若只要 CLI、不要 Web 前端：

pip install -e ".[cli]"

仍需配置 LLM 提供商，最快方式：

cp .env.example .env   # 然后编辑 .env 填入 API Key 等

配置完成后即可使用：

deeptutor chat                                   # 交互 REPL
deeptutor run chat "Explain Fourier transform"   # 单次能力调用
deeptutor run deep_solve "Solve x^2 = 4"         # 多智能体解题
deeptutor kb create my-kb --doc textbook.pdf     # 构建知识库

完整 CLI 说明与命令表见 DeepTutor CLI。

📖 探索 DeepTutor

💬 聊天 — 统一智能工作区

六种模式共处同一工作区，由统一上下文管理串联：历史、知识库与引用跨模式保留，同一主题下可随时切换。

模式	作用
聊天	工具增强对话：RAG、联网搜索、代码执行、深度推理、头脑风暴、论文检索，按需组合。
深度解题	多智能体解题：规划、检索、求解与验证，步步可溯源引用。
测验生成	基于知识库出题，内置校验。
深度研究	主题拆解、并行调研 RAG/网络/论文，输出带引用报告。
数学动画	基于 Manim 将数学概念可视化为动画与分镜。
可视化	用自然语言描述生成交互式 SVG 图、Chart.js 图表、Mermaid 图或自包含 HTML 页面。

工具与工作流解耦：每种模式下你可自选启用哪些工具、用几个、或完全不用；流程负责推理节奏，工具由你编排。

从快速聊天起步，难题切到深度解题，可视化一个概念，自测用测验，再开深度研究深挖 —— 同一条对话线贯穿始终。

✍️ Co-Writer — 多文档 AI 写作工作区

Co-Writer 把聊天的智能放进写作界面：创建和管理多份文档，各自独立持久化 —— 不是一次性草稿纸，而是完整的多文档 Markdown 编辑器，AI 是一等协作者。

划选文本即可改写、扩写或精简，可选用知识库或网络上下文；支持撤销/重做，作品可存入笔记本，回流学习生态。

📖 Book Engine — 交互式「活书」

给 DeepTutor 一个主题，指向你的知识库，即可产出一本结构化、可交互的书 —— 不是静态导出物，而是你可以阅读、自测、并在上下文中讨论的活文档。

幕后由多智能体流水线驱动：提案大纲、知识库深度检索、章节树合成、页面规划、逐块编译。你始终掌控全局 —— 审阅提案、拖拽调整章节、在任意页面旁聊天。

页面由 14 种块类型拼装：文本、提示、测验、闪卡、代码、图表、深入解读、动画、交互演示、时间线、概念图、章节、用户笔记与占位符 —— 每种都有专属交互组件。实时进度时间线让你见证编译过程。

📚 知识管理 — 学习基础设施

在此构建与管理驱动全局的文档集合、笔记与教学人设。

知识库 — 上传 PDF、TXT、Markdown，形成可检索、RAG 就绪的集合；可增量追加。
笔记本 — 跨会话整理学习记录；聊天、Co-Writer、Book、深度研究的洞见可按色分类保存。
题库 — 浏览并回顾所有生成的测验题目；可收藏，并在聊天中 @-引用以回顾历史表现。
Skills — 通过 SKILL.md 创建自定义教学人设：定义名称、描述、可选触发词与 Markdown 正文，激活后注入聊天系统提示 —— 让 DeepTutor 变身苏格拉底导师、同伴学习者、科研助手或你设计的任何角色。

知识库不是冷存储 —— 它主动参与每次对话、研究与学习路径。

🧠 记忆 — 与你一同成长

DeepTutor 从两个互补维度持续理解你：

摘要 — 学习进度流水账：学过什么、探索过哪些主题、理解如何演进。
学习画像 — 学习者身份：偏好、水平、目标与沟通风格，随交互自动精炼。

记忆在全功能与 TutorBot 间共享；用得越多，越贴合你。

🦞 TutorBot — 持久、自主的 AI 导师

TutorBot 不是聊天机器人 —— 它是基于 nanobot 的持久、可多实例智能体。每个实例独立循环、工作区、记忆与人格；你可同时运行多个角色，各自演进。

Soul 模板 — 通过可编辑 Soul 文件定义人格、语气与教学理念；可选内置原型或完全自定义。
独立工作区 — 每实例独立目录：记忆、会话、技能与配置隔离，仍可访问 DeepTutor 共享知识层。
主动心跳 — 不止被动回复：心跳系统支持定期学习提醒、复习与计划任务。
完整工具 — RAG、代码执行、联网、论文检索、深度推理、头脑风暴。
技能扩展 — 在工作区添加技能文件即可教会新能力。
多通道 — 可接 Telegram、Discord、Slack、飞书、企业微信、钉钉、邮件等。
团队与子智能体 — 后台子任务或多智能体协作，应对长程复杂任务。

deeptutor bot create math-tutor --persona "Socratic math teacher who uses probing questions"
deeptutor bot create writing-coach --persona "Patient, detail-oriented writing mentor"
deeptutor bot list                  # 查看所有导师实例

⌨️ DeepTutor CLI — 智能体原生界面

DeepTutor 全面 CLI 化：能力、知识库、会话、记忆、TutorBot 均可命令行操作，无需浏览器。终端 Rich 输出面向人类，JSON 面向智能体与流水线。

将项目根目录 SKILL.md 交给任意支持工具的代理（nanobot 或其他 LLM），即可自主配置与操作。

单次执行 — 终端直接跑任意能力：

deeptutor run chat "Explain the Fourier transform" -t rag --kb textbook
deeptutor run deep_solve "Prove that √2 is irrational" -t reason
deeptutor run deep_question "Linear algebra" --config num_questions=5
deeptutor run deep_research "Attention mechanisms in transformers"
deeptutor run visualize "Draw the architecture of a transformer"

交互 REPL — 持久会话，运行时切换模式：

deeptutor chat --capability deep_solve --kb my-kb
# 在 REPL 内：/cap、/tool、/kb、/history、/notebook、/config 可随时切换

知识库闭环 — 终端完成建库、追加与检索：

deeptutor kb create my-kb --doc textbook.pdf
deeptutor kb add my-kb --docs-dir ./papers/
deeptutor kb search my-kb "gradient descent"
deeptutor kb set-default my-kb

双输出模式 — Rich 给人看，JSON 给管道：

deeptutor run chat "Summarize chapter 3" -f rich
deeptutor run chat "Summarize chapter 3" -f json

会话续接 — 断点续聊：

deeptutor session list
deeptutor session open <id>

CLI 命令参考（完整）

顶层

命令	说明
`deeptutor run <capability> <message>`	单次执行能力（`chat`、`deep_solve`、`deep_question`、`deep_research`、`math_animator`、`visualize`）
`deeptutor chat`	交互 REPL，可选 `--capability`、`--tool`、`--kb`、`--language`
`deeptutor serve`	启动 API 服务

deeptutor bot

命令	说明
`deeptutor bot list`	列出 TutorBot
`deeptutor bot create <id>`	创建并启动（`--name`、`--persona`、`--model`）
`deeptutor bot start <id>`	启动
`deeptutor bot stop <id>`	停止

deeptutor kb

命令	说明
`deeptutor kb list`	列出知识库
`deeptutor kb info <name>`	详情
`deeptutor kb create <name>`	从文档创建（`--doc`、`--docs-dir`）
`deeptutor kb add <name>`	增量添加
`deeptutor kb search <name> <query>`	检索
`deeptutor kb set-default <name>`	设为默认
`deeptutor kb delete <name>`	删除（`--force`）

deeptutor memory

命令	说明
`deeptutor memory show [file]`	查看（`summary`、`profile`、`all`）
`deeptutor memory clear [file]`	清空（`--force`）

deeptutor session

命令	说明
`deeptutor session list`	列表（`--limit`）
`deeptutor session show <id>`	消息
`deeptutor session open <id>`	REPL 续聊
`deeptutor session rename <id>`	重命名（`--title`）
`deeptutor session delete <id>`	删除

deeptutor notebook

命令	说明
`deeptutor notebook list`	列表
`deeptutor notebook create <name>`	创建（`--description`）
`deeptutor notebook show <id>`	记录
`deeptutor notebook add-md <id> <path>`	导入 Markdown
`deeptutor notebook replace-md <id> <rec> <path>`	替换记录
`deeptutor notebook remove-record <id> <rec>`	删除记录

deeptutor book

命令	说明
`deeptutor book list`	列出工作区中的所有书
`deeptutor book health <book_id>`	检查知识库偏移与书的健康状态
`deeptutor book refresh-fingerprints <book_id>`	刷新知识库指纹并清理过期页面

deeptutor config / plugin / provider

命令	说明
`deeptutor config show`	配置摘要
`deeptutor plugin list`	已注册工具与能力
`deeptutor plugin info <name>`	工具或能力详情
`deeptutor provider login <provider>`	OAuth（`openai-codex`、`github-copilot`）

🗺️ 路线图

状态	里程碑
🎯	身份认证与登录 — 面向公网部署的可选登录页与多用户支持
🎯	主题与外观 — 多种主题与可定制界面
🎯	交互体验优化 — 优化图标设计与交互细节
🔜	更强记忆 — 集成更完善的记忆管理
🔜	LightRAG 集成 — 将 LightRAG 作为高阶知识库引擎接入
🔜	文档站点 — 含指南、API 参考与教程的完整文档站

若 DeepTutor 对你有帮助，欢迎点亮 Star，这对我们是很大的鼓励！

🌐 社区与生态

DeepTutor 受益于优秀开源项目：

项目	在 DeepTutor 中的角色
nanobot	驱动 TutorBot 的轻量智能体引擎
LlamaIndex	RAG 与文档索引骨干
ManimCat	数学动画（Math Animator）的 AI 生成

HKUDS 生态：

⚡ LightRAG	🤖 AutoAgent	🔬 AI-Researcher	🧬 nanobot
简洁高速 RAG	零代码智能体框架	自动化研究	超轻量 AI 智能体

🤝 参与贡献

希望 DeepTutor 能成为送给社区的一份礼物。🎁

请参阅 CONTRIBUTING.md 了解开发环境、规范与 PR 流程。

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