DeepTutor : vers un tutorat personnalisé fondé sur les agents

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📰 Actualités

[2026.3.24] DeepTutor v1.0.0 est là ✨ — évolution native agents : refactor léger, TutorBot, modes flexibles sous Apache-2.0.

[2026.2.6] 🚀 10k étoiles en 39 jours — merci à la communauté !

[2026.1.1] Bonne année ! Rejoignez Discord, WeChat ou Discussions.

[2025.12.29] DeepTutor est officiellement publié.

📦 Versions

[2026.3.24] v1.0.0 — Refonte native agents, outils flexibles, entrées CLI et SDK, TutorBot nanobot, Co-Writer, apprentissage guidé, mémoire persistante.

Versions précédentes

[2026.1.23] v0.6.0 — Persistance de session, import incrémental, RAG flexible, localisation chinoise complète.

[2026.1.18] v0.5.2 — Docling, journaux, correctifs.

[2026.1.15] v0.5.0 — Config unifiée, RAG par KB, génération de questions, barre latérale.

[2026.1.9] v0.4.0 — Multi-fournisseurs LLM/embeddings, nouvelle page d’accueil, découplage RAG, variables d’environnement.

[2026.1.5] v0.3.0 — PromptManager, CI/CD, images GHCR.

[2026.1.2] v0.2.0 — Docker, Next.js 16 et React 19, WebSocket, vulnérabilités.

✨ Points clés

Espace de chat unifié — Cinq modes, un fil : Chat, Deep Solve, quiz, Deep Research, Math Animator partagent le contexte.
TutorBots personnels — Pas des chatbots : tuteurs autonomes, espace de travail, mémoire, personnalité, compétences. nanobot.
AI Co-Writer — Markdown : réécrire, développer, raccourcir avec KB et web.
Apprentissage guidé — Parcours visuels par étapes à partir de vos documents.
Hub de connaissances — PDF, Markdown, texte pour des bases RAG ; carnets colorés.
Mémoire persistante — Synthèse de progression et profil d’apprenant ; partagé avec les TutorBots.
CLI natif agents — Capacités, KB, sessions, TutorBot en une commande ; Rich et JSON. SKILL.md pour les agents.

🚀 Démarrage

Option A — Visite guidée (recommandé)

Un script interactif : dépendances, configuration, tests, lancement.

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

conda create -n deeptutor python=3.11 && conda activate deeptutor
# ou : python -m venv .venv && source .venv/bin/activate

python scripts/start_tour.py

Mode web — Profil, pip + npm, serveur temporaire, page Paramètres, tour en 4 étapes (LLM, embeddings, recherche).
Mode CLI — Tout dans le terminal.

http://localhost:3782

Option B — Installation locale manuelle

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

conda create -n deeptutor python=3.11 && conda activate deeptutor
pip install -e ".[server]"

cd web && npm install && cd ..

cp .env.example .env

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

EMBEDDING_BINDING=openai
EMBEDDING_MODEL=text-embedding-3-large
EMBEDDING_API_KEY=sk-xxx
EMBEDDING_HOST=https://api.openai.com/v1
EMBEDDING_DIMENSION=3072

python -m deeptutor.api.run_server
cd web && npm run dev -- -p 3782

Service	Port
Backend	`8001`
Frontend	`3782`

Option C — Docker

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

Comme option B.

2a. Image officielle — GHCR

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

2b. Build — docker compose up -d

3. http://localhost:3782

docker compose logs -f
docker compose down

Cloud / serveur distant

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

Mode développement (rechargement)

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

Ports personnalisés

BACKEND_PORT=9001
FRONTEND_PORT=4000

Persistance des données

Conteneur	Hôte	Contenu
`/app/data/user`	`./data/user`	Réglages, mémoire, espace de travail, sessions, journaux
`/app/data/knowledge_bases`	`./data/knowledge_bases`	Documents et vecteurs

Variables d’environnement

Variable	Obligatoire	Description
`LLM_BINDING`	Oui	Fournisseur LLM
`LLM_MODEL`	Oui	Modèle
`LLM_API_KEY`	Oui	Clé
`LLM_HOST`	Oui	URL
`EMBEDDING_BINDING`	Oui	Embeddings
`EMBEDDING_MODEL`	Oui	Modèle
`EMBEDDING_API_KEY`	Oui	Clé
`EMBEDDING_HOST`	Oui	URL
`EMBEDDING_DIMENSION`	Oui	Dimension
`SEARCH_PROVIDER`	Non	Recherche
`SEARCH_API_KEY`	Non	Clé
`BACKEND_PORT`	Non	Défaut `8001`
`FRONTEND_PORT`	Non	Défaut `3782`
`NEXT_PUBLIC_API_BASE_EXTERNAL`	Non	URL publique
`DISABLE_SSL_VERIFY`	Non	Défaut `false`

Option D — CLI uniquement

pip install -e ".[cli]"
deeptutor chat
deeptutor run chat "Explain Fourier transform"
deeptutor run deep_solve "Solve x^2 = 4"
deeptutor kb create my-kb --doc textbook.pdf

Guide complet : DeepTutor CLI.

📖 Explorer DeepTutor

💬 Chat — Espace intelligent unifié

Cinq modes, contexte unifié.

Mode	Rôle
Chat	RAG, web, code, raisonnement, brainstorming, articles.
Deep Solve	Multi-agents avec citations.
Génération de quiz	Évaluations ancrées à la KB.
Deep Research	Sous-sujets, agents parallèles, rapport cité.
Math Animator	Manim.

Les outils sont découplés des flux — vous choisissez ce qui est actif.

✍️ Co-Writer — IA dans l’éditeur

Réécrire, Développer, Raccourcir ; annuler/refaire ; carnets.

🎓 Apprentissage guidé

Plan (3–5 points).
Pages interactives.
Q&R contextuelles.
Synthèse.

📚 Gestion des connaissances

Bases de connaissances — PDF, TXT, MD.
Carnets — Couleurs et sessions.

🧠 Mémoire

Synthèse — Progression.
Profil — Préférences, niveau, objectifs. Partagé avec TutorBots.

🦞 TutorBot — Tuteurs IA persistants et autonomes

Agent multi-instance persistant sur nanobot : boucle, espace, mémoire, personnalité propres.

Modèles Soul — Personnalité et pédagogie.
Espace indépendant — Mémoire, sessions, compétences ; couche partagée DeepTutor.
Heartbeat proactif — Rappels et tâches.
Outils complets — RAG, code, web, papers, raisonnement, brainstorming.
Compétences — Fichiers skill.
Multicanal — Telegram, Discord, Slack, Feishu, WeCom, DingTalk, e-mail, etc.
Équipes et sous-agents.

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

⌨️ DeepTutor CLI — Interface native pour agents

Sans navigateur : capacités, KB, sessions, mémoire, TutorBot. Rich + JSON. SKILL.md.

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

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

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

deeptutor session list
deeptutor session open <id>

Référence CLI complète

Commande	Description
`deeptutor run <capability> <message>`	Un tour
`deeptutor chat`	REPL
`deeptutor serve`	API

bot, kb, memory, session, notebook, config / plugin / provider — comme la version anglaise.

🌐 Communauté et écosystème

Projet	Rôle
nanobot	Moteur TutorBot
LlamaIndex	RAG
ManimCat	Math Animator

⚡ LightRAG	🤖 AutoAgent	🔬 AI-Researcher	🧬 nanobot
RAG rapide	Agents sans code	Recherche auto	Agent léger

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Voir CONTRIBUTING.md.

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