Funciones · Primeros pasos · Explorar · TutorBot · CLI · Hoja de ruta · Comunidad
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[2026.4.18] v1.1.2 — Pestaña Channels basada en esquema con enmascaramiento de secretos; RAG unificado en un solo pipeline; refuerzo de coherencia RAG/KB; prompts de chat externalizados; README en tailandés.
[2026.4.17] v1.1.1 — «Responder ya» universal en todas las capacidades; sincronización de desplazamiento en Co-Writer; selección de mensajes al guardar en el cuaderno; panel de ajustes unificado; botón Stop en streaming; escritura atómica de la configuración de TutorBot.
[2026.4.15] v1.1.0 — Renovación del análisis de matemáticas LaTeX en bloque; sonda de diagnóstico LLM vía
agents.yaml; corrección del reenvío de cabeceras extra; arreglo de UUID en SaveToNotebook; guía Docker + LLM local.
[2026.4.14] v1.1.0-beta — Sesiones marcables por URL; tema Snow; latido WebSocket y reconexión automática; mejora de rendimiento de ChatComposer; renovación del registro de proveedores de embeddings; proveedor de búsqueda Serper.
[2026.4.13] v1.0.3 — Cuaderno de preguntas con marcadores y categorías; Mermaid en Visualize; detección de desajuste de embeddings; compatibilidad Qwen/vLLM; soporte LM Studio y llama.cpp; tema Glass.
[2026.4.11] v1.0.2 — Consolidación de búsqueda con respaldo SearXNG; corrección del cambio de proveedor; fugas de recursos en el frontend.
[2026.4.10] v1.0.1 — Capacidad Visualize (Chart.js/SVG); prevención de duplicados en cuestionarios; soporte del modelo o4-mini.
[2026.4.10] v1.0.0-beta.4 — Seguimiento del progreso de embeddings con reintentos por límite de tasa; dependencias multiplataforma; validación MIME.
[2026.4.8] v1.0.0-beta.3 — SDK nativo OpenAI/Anthropic (sin litellm); Math Animator en Windows; análisis JSON más robusto; i18n chino completo.
[2026.4.7] v1.0.0-beta.2 — Recarga en caliente de ajustes; salida anidada de MinerU; corrección WebSocket; mínimo Python 3.11+.
[2026.4.4] v1.0.0-beta.1 — Reescritura nativa de agentes (~200k líneas): modelo de plugins Tools + Capabilities, CLI y SDK, TutorBot, Co-Writer, aprendizaje guiado y memoria persistente.
Lanzamientos anteriores
[2026.1.23] v0.6.0 — Persistencia de sesión, carga incremental, importación flexible de RAG, localización completa al chino.
[2026.1.18] v0.5.2 — Docling, logs y correcciones.
[2026.1.15] v0.5.0 — Configuración unificada, RAG por KB, generación de preguntas, barra lateral.
[2026.1.9] v0.4.0 — Multi-proveedor LLM/embeddings, nueva home, desacoplamiento RAG, variables de entorno.
[2026.1.5] v0.3.0 — PromptManager, CI/CD, imágenes GHCR.
[2026.1.2] v0.2.0 — Docker, Next.js 16 y React 19, WebSocket, vulnerabilidades.
[2026.4.4] ¡Cuánto tiempo! ✨ DeepTutor v1.0.0 ya está aquí: evolución nativa de agentes con reescritura de arquitectura desde cero, TutorBot y modos flexibles bajo Apache-2.0. ¡Un nuevo capítulo comienza!
[2026.2.6] 🚀 ¡10k estrellas en solo 39 días! Gracias a la comunidad.
[2026.1.1] Feliz año nuevo. Únete a Discord, WeChat o Discussions.
[2025.12.29] DeepTutor se publica oficialmente.
- Espacio de chat unificado — Cinco modos, un hilo: Chat, Deep Solve, generación de cuestionarios, Deep Research y Math Animator comparten contexto.
- TutorBots personales — No son chatbots: tutores autónomos con espacio de trabajo, memoria, personalidad y habilidades. Impulsados por nanobot.
- AI Co-Writer — Markdown con la IA como colaborador de primer nivel: reescribir, ampliar o acortar con KB y web.
- Aprendizaje guiado — Convierte tus materiales en recorridos visuales por pasos.
- Centro de conocimiento — PDF, Markdown y texto para bases RAG; cuadernos por color.
- Memoria persistente — Resumen de progreso y perfil del aprendiz; compartido con TutorBots.
- CLI nativo para agentes — Capacidades, KB, sesiones y TutorBot en un comando; Rich y JSON. Entrega
SKILL.mda tu agente.
Antes de empezar, asegúrate de tener instalado lo siguiente:
| Requisito | Versión | Comprobar | Notas |
|---|---|---|---|
| Git | Cualquiera | git --version |
Para clonar el repositorio |
| Python | 3.11+ | python --version |
Backend |
| Node.js | 18+ | node --version |
Build del frontend (no necesario solo CLI o Docker) |
| npm | 9+ | npm --version |
Suele venir con Node.js |
También necesitas una clave API de al menos un proveedor LLM (p. ej. OpenAI, DeepSeek, Anthropic). El tour de configuración te guiará para introducirla y probar la conexión.
Un único script interactivo cubre instalación de dependencias, configuración del entorno, prueba de conexión en vivo y arranque. Casi no tendrás que editar .env a mano.
git clone https://github.com/HKUDS/DeepTutor.git
cd DeepTutor
# Entorno virtual de Python (elige uno):
conda create -n deeptutor python=3.11 && conda activate deeptutor # si usas Anaconda/Miniconda
python -m venv .venv && source .venv/bin/activate # si no (macOS/Linux)
python -m venv .venv && .venv\Scripts\activate # si no (Windows)
python scripts/start_tour.pyEl tour pregunta cómo quieres usar DeepTutor:
- Modo web (recomendado) — Instala todas las dependencias (pip + npm), levanta un servidor temporal y abre la página de Ajustes en el navegador. Un tour en cuatro pasos configura LLM, embeddings y búsqueda con prueba de conexión en vivo. Al terminar, DeepTutor se reinicia automáticamente con tu configuración.
- Modo CLI — Flujo totalmente interactivo en terminal: perfil de dependencias, instalación, proveedores, verificación y aplicación sin salir del shell.
En ambos casos terminarás con DeepTutor en http://localhost:3782.
Arranque diario — El tour solo hace falta la primera vez. A partir de entonces inicia con:
python scripts/start_web.pyArranca backend y frontend en un solo comando y abre el navegador. Vuelve a ejecutar
start_tour.pysolo si necesitas reconfigurar proveedores o reinstalar dependencias.
Si prefieres control total, instala y configura todo tú mismo.
1. Instalar dependencias
git clone https://github.com/HKUDS/DeepTutor.git
cd DeepTutor
# Crear y activar entorno virtual (igual que en la opción A)
conda create -n deeptutor python=3.11 && conda activate deeptutor
# DeepTutor con dependencias de backend + servidor web
pip install -e ".[server]"
# Frontend (requiere Node.js 18+)
cd web && npm install && cd ..2. Configurar entorno
cp .env.example .envEdita .env y rellena al menos los campos obligatorios:
# LLM (obligatorio)
LLM_BINDING=openai
LLM_MODEL=gpt-4o-mini
LLM_API_KEY=sk-xxx
LLM_HOST=https://api.openai.com/v1
# Embeddings (obligatorio para la base de conocimiento)
EMBEDDING_BINDING=openai
EMBEDDING_MODEL=text-embedding-3-large
EMBEDDING_API_KEY=sk-xxx
EMBEDDING_HOST=https://api.openai.com/v1
EMBEDDING_DIMENSION=3072Proveedores LLM admitidos
| Proveedor | Binding | URL base predeterminada |
|---|---|---|
| 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 |
Proveedores de embeddings admitidos
| Proveedor | Binding | Ejemplo de modelo | Dim. predeterminada |
|---|---|---|---|
| OpenAI | openai |
text-embedding-3-large |
3072 |
| Azure OpenAI | azure_openai |
nombre del despliegue | — |
| Cohere | cohere |
embed-v4.0 |
1024 |
| Jina | jina |
jina-embeddings-v3 |
1024 |
| Ollama | ollama |
nomic-embed-text |
768 |
| vLLM / LM Studio | vllm |
Cualquier modelo de embedding | — |
| OpenAI-compatible | custom |
— | — |
Los proveedores compatibles con OpenAI (DashScope, SiliconFlow, etc.) funcionan con el binding custom u openai.
Proveedores de búsqueda web admitidos
| Proveedor | Variable de entorno | Notas |
|---|---|---|
| Brave | BRAVE_API_KEY |
Recomendado, hay nivel gratuito |
| Tavily | TAVILY_API_KEY |
|
| Jina | JINA_API_KEY |
|
| SearXNG | — | Autohospedado, sin clave API |
| DuckDuckGo | — | Sin clave API |
| Perplexity | PERPLEXITY_API_KEY |
Requiere clave API |
3. Iniciar servicios
La forma más rápida de levantar todo:
python scripts/start_web.pyInicia backend y frontend y abre el navegador automáticamente.
También puedes arrancar cada servicio manualmente en terminales separadas:
# Backend (FastAPI)
python -m deeptutor.api.run_server
# Frontend (Next.js) — en otra terminal
cd web && npm run dev -- -p 3782| Servicio | Puerto predeterminado |
|---|---|
| Backend | 8001 |
| Frontend | 3782 |
Abre http://localhost:3782.
Docker empaqueta backend y frontend en un solo contenedor; no necesitas Python ni Node.js en local. Solo hace falta Docker Desktop (o Docker Engine + Compose en Linux).
1. Variables de entorno (necesarias en ambas variantes siguientes)
git clone https://github.com/HKUDS/DeepTutor.git
cd DeepTutor
cp .env.example .envEdita .env y rellena al menos los campos obligatorios (igual que en la opción B).
2a. Descargar imagen oficial (recomendado)
Las imágenes oficiales se publican en GitHub Container Registry en cada release, para linux/amd64 y linux/arm64.
docker compose -f docker-compose.ghcr.yml up -dPara fijar una versión, edita la etiqueta de imagen en docker-compose.ghcr.yml:
image: ghcr.io/hkuds/deeptutor:1.0.0 # o :latest2b. Compilar desde el código fuente
docker compose up -dConstruye la imagen localmente desde el Dockerfile y arranca el contenedor.
3. Verificar y administrar
Abre http://localhost:3782 cuando el contenedor esté healthy.
docker compose logs -f # seguir logs
docker compose down # detener y eliminar el contenedorDespliegue en la nube / servidor remoto
En un servidor remoto el navegador debe conocer la URL pública del API backend. Añade en .env:
# URL pública donde se alcanza el backend
NEXT_PUBLIC_API_BASE_EXTERNAL=https://your-server.com:8001El script de arranque del frontend aplica este valor en tiempo de ejecución; no hace falta reconstruir.
Modo desarrollo (recarga en caliente)
Superpone el override de desarrollo para montar el código y activar recarga en caliente en ambos servicios:
docker compose -f docker-compose.yml -f docker-compose.dev.yml upLos cambios en deeptutor/, deeptutor_cli/, scripts/ y web/ se reflejan al instante.
Puertos personalizados
Sobrescribe los puertos predeterminados en .env:
BACKEND_PORT=9001
FRONTEND_PORT=4000Luego reinicia:
docker compose up -d # o docker compose -f docker-compose.ghcr.yml up -dPersistencia de datos
Los datos de usuario y las bases de conocimiento persisten mediante volúmenes Docker mapeados a carpetas locales:
| Ruta en el contenedor | Ruta en el host | Contenido |
|---|---|---|
/app/data/user |
./data/user |
Ajustes, memoria, espacio de trabajo, sesiones, logs |
/app/data/knowledge_bases |
./data/knowledge_bases |
Documentos subidos e índices vectoriales |
Estas carpetas sobreviven a docker compose down y se reutilizan en el próximo docker compose up.
Referencia de variables de entorno
| Variable | Obligatorio | Descripción |
|---|---|---|
LLM_BINDING |
Sí | Proveedor LLM (openai, anthropic, etc.) |
LLM_MODEL |
Sí | Nombre del modelo (p. ej. gpt-4o) |
LLM_API_KEY |
Sí | Clave API del LLM |
LLM_HOST |
Sí | URL del endpoint |
EMBEDDING_BINDING |
Sí | Proveedor de embeddings |
EMBEDDING_MODEL |
Sí | Nombre del modelo de embedding |
EMBEDDING_API_KEY |
Sí | Clave API de embeddings |
EMBEDDING_HOST |
Sí | Endpoint de embeddings |
EMBEDDING_DIMENSION |
Sí | Dimensión del vector |
SEARCH_PROVIDER |
No | Proveedor de búsqueda (tavily, jina, serper, perplexity, etc.) |
SEARCH_API_KEY |
No | Clave de búsqueda |
BACKEND_PORT |
No | Puerto backend (predeterminado 8001) |
FRONTEND_PORT |
No | Puerto frontend (predeterminado 3782) |
NEXT_PUBLIC_API_BASE_EXTERNAL |
No | URL pública del backend para despliegue en la nube |
DISABLE_SSL_VERIFY |
No | Desactivar verificación SSL (predeterminado false) |
Si solo quieres la CLI sin el frontend web:
pip install -e ".[cli]"Sigue siendo necesario configurar el proveedor LLM. Lo más rápido:
cp .env.example .env # luego edita .env con tus claves APIUna vez configurado:
deeptutor chat
deeptutor run chat "Explain Fourier transform"
deeptutor run deep_solve "Solve x^2 = 4"
deeptutor kb create my-kb --doc textbook.pdfGuía completa: DeepTutor CLI.
Cinco modos en un solo espacio con gestión unificada del contexto.
| Modo | Qué hace |
|---|---|
| Chat | RAG, búsqueda web, ejecución de código, razonamiento, lluvia de ideas, papers. |
| Deep Solve | Resolución multiagente con citas. |
| Generación de cuestionarios | Evaluaciones ancladas a la KB. |
| Deep Research | Subtemas, agentes paralelos, informe citado. |
| Math Animator | Animaciones con Manim. |
Las herramientas están desacopladas de los flujos — eliges qué activar.
Editor Markdown completo: Reescribir, Ampliar, Acortar con KB o web; deshacer/rehacer; guardar en cuadernos.
- Plan de aprendizaje (3–5 puntos).
- Páginas interactivas HTML.
- Preguntas en contexto por paso.
- Resumen al terminar.
- Bases de conocimiento — PDF, TXT, Markdown; añadir de forma incremental.
- Cuadernos — Registros por sesiones y colores.
- Resumen — Progreso de estudio.
- Perfil — Preferencias, nivel, objetivos, estilo. Compartido con TutorBots.
No es un chatbot: es un agente multiinstancia persistente basado en nanobot. Cada instancia tiene su bucle, espacio de trabajo, memoria y personalidad.
- Plantillas Soul — Personalidad y filosofía docente.
- Espacio independiente — Memoria, sesiones, habilidades; acceso a la capa compartida de DeepTutor.
- Heartbeat proactivo — Recordatorios y tareas programadas.
- Acceso completo a herramientas — RAG, código, web, papers, razonamiento, lluvia de ideas.
- Aprendizaje de habilidades — Archivos de skill en el espacio de trabajo.
- Multicanal — Telegram, Discord, Slack, Feishu, WeCom, DingTalk, correo, etc.
- Equipos y subagentes — Tareas largas y complejas.
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
CLI completo: capacidades, KB, sesiones, memoria y TutorBot sin navegador. Salida Rich para humanos y JSON para agentes. SKILL.md para agentes con herramientas.
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 chat --capability deep_solve --kb my-kb
# En el REPL: /cap, /tool, /kb, /history, /notebook, /config para cambiar al vuelodeeptutor 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-kbdeeptutor run chat "Summarize chapter 3" -f rich
deeptutor run chat "Summarize chapter 3" -f jsondeeptutor session list
deeptutor session open <id>Referencia completa de la CLI
Nivel superior
| Comando | Descripción |
|---|---|
deeptutor run <capability> <message> |
Ejecuta una capacidad en un solo turno (chat, deep_solve, deep_question, deep_research, math_animator) |
deeptutor chat |
REPL interactivo con --capability, --tool, --kb, --language, etc. |
deeptutor serve |
Inicia el servidor API de DeepTutor |
deeptutor bot
| Comando | Descripción |
|---|---|
deeptutor bot list |
Lista instancias de TutorBot |
deeptutor bot create <id> |
Crea e inicia un bot (--name, --persona, --model) |
deeptutor bot start <id> |
Inicia un bot |
deeptutor bot stop <id> |
Detiene un bot |
deeptutor kb
| Comando | Descripción |
|---|---|
deeptutor kb list |
Lista bases de conocimiento |
deeptutor kb info <name> |
Detalles de la base |
deeptutor kb create <name> |
Crea desde documentos (--doc, --docs-dir) |
deeptutor kb add <name> |
Añade documentos |
deeptutor kb search <name> <query> |
Busca en la base |
deeptutor kb set-default <name> |
Define la KB por defecto |
deeptutor kb delete <name> |
Elimina (--force) |
deeptutor memory
| Comando | Descripción |
|---|---|
deeptutor memory show [file] |
Ver (summary, profile, all) |
deeptutor memory clear [file] |
Borrar (--force) |
deeptutor session
| Comando | Descripción |
|---|---|
deeptutor session list |
Lista sesiones (--limit) |
deeptutor session show <id> |
Mensajes de la sesión |
deeptutor session open <id> |
Reanudar en el REPL |
deeptutor session rename <id> |
Renombrar (--title) |
deeptutor session delete <id> |
Eliminar |
deeptutor notebook
| Comando | Descripción |
|---|---|
deeptutor notebook list |
Lista cuadernos |
deeptutor notebook create <name> |
Crear (--description) |
deeptutor notebook show <id> |
Ver registros |
deeptutor notebook add-md <id> <path> |
Importar Markdown |
deeptutor notebook replace-md <id> <rec> <path> |
Sustituir registro |
deeptutor notebook remove-record <id> <rec> |
Quitar registro |
deeptutor config / plugin / provider
| Comando | Descripción |
|---|---|
deeptutor config show |
Resumen de configuración |
deeptutor plugin list |
Herramientas y capacidades registradas |
deeptutor plugin info <name> |
Detalle de herramienta o capacidad |
deeptutor provider login <provider> |
OAuth (openai-codex, github-copilot) |
| Estado | Hito |
|---|---|
| 🎯 | Autenticación e inicio de sesión — Página de login opcional para despliegues públicos con multiusuario |
| 🎯 | Temas y apariencia — Más temas y personalización de la interfaz |
| 🎯 | Mejora de la interacción — Optimizar iconos y detalles de interacción |
| 🔜 | Mejores memorias — Integrar una gestión de memoria más potente |
| 🔜 | Integración LightRAG — Integrar LightRAG como motor avanzado de bases de conocimiento |
| 🔜 | Sitio de documentación — Documentación completa con guías, referencia de API y tutoriales |
Si DeepTutor te resulta útil, danos una estrella: ¡nos ayuda a seguir!
| Proyecto | Papel |
|---|---|
| nanobot | Motor ligero de TutorBot |
| LlamaIndex | RAG e indexación |
| ManimCat | Math Animator |
| ⚡ LightRAG | 🤖 AutoAgent | 🔬 AI-Researcher | 🧬 nanobot |
|---|---|---|---|
| RAG rápido | Agentes sin código | Investigación automática | Agente ultraligero |
Esperamos que DeepTutor sea un regalo para la comunidad. 🎁
Consulta CONTRIBUTING.md.