DeepTutor: エージェント型パーソナライズドチュータリングへ

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📰 ニュース

[2026.3.24] お待たせしました！✨ DeepTutor v1.0.0 を Apache-2.0 で公開 — 軽量リファクタ、TutorBot、柔軟なモード切替を備えたエージェントネイティブな進化です。

[2026.2.6] 🚀 わずか 39 日で 10k スターに到達。コミュニティに感謝します！

[2026.1.1] 新年あけましておめでとうございます。Discord、WeChat、Discussions で一緒に未来を作りましょう。

[2025.12.29] DeepTutor を正式リリースしました。

📦 リリース

[2026.3.24] v1.0.0 — エージェントネイティブな再設計、柔軟なツール統合、CLI と SDK の入口、nanobot 駆動の TutorBot、Co-Writer、ガイド付き学習、永続メモリ。より軽く、速く、使いやすく。

過去のリリース

[2026.1.23] v0.6.0 — セッション永続化、増分アップロード、柔軟な RAG パイプライン、中国語ローカライズ。

[2026.1.18] v0.5.2 — Docling 対応、ログ改善、バグ修正。

[2026.1.15] v0.5.0 — 統一サービス設定、KB ごとの RAG 選択、問題生成刷新、サイドバー。

[2026.1.9] v0.4.0 — マルチプロバイダ LLM/埋め込み、新ホーム、RAG 分離、環境変数整理。

[2026.1.5] v0.3.0 — PromptManager、CI/CD、GHCR イメージ。

[2026.1.2] v0.2.0 — Docker、Next.js 16 / React 19、WebSocket 強化、脆弱性修正。

✨ 主な機能

統一チャットワークスペース — 5 モードを 1 スレッドで。チャット、Deep Solve、クイズ、Deep Research、Math Animator が同じ文脈を共有。
パーソナル TutorBot — チャットボットではなく自律チューター。独立ワークスペース、記憶、人格、スキル。nanobot 搭載。
AI Co-Writer — Markdown で AI が第一級の共同編集者。書き換え・拡張・要約、KB と Web を参照。
ガイド付き学習 — 資料を段階的・視覚的な学習ジャーニーへ。
ナレッジハブ — PDF / MD / テキストで RAG 対応 KB、カラー付きノートブックで整理。
永続メモリ — 学習の要約と学習者プロファイル。全機能と TutorBot で共有。
エージェントネイティブ CLI — 能力・KB・セッション・TutorBot をコマンド一つで。Rich と JSON。ルートの SKILL.md をエージェントに渡せば自律操作。

🚀 はじめる

オプション A — セットアップツアー（推奨）

対話型スクリプトが依存関係、環境、接続テスト、起動まで案内。手動 .env 編集は不要。

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

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

python scripts/start_tour.py

Web モード（推奨）— プロファイル選択、pip + npm インストール、一時サーバと設定ページ、4 ステップで LLM / 埋め込み / 検索を検証。完了後に再起動。
CLI モード — ターミナルだけで完結。

http://localhost:3782 で利用開始。

オプション B — 手動ローカルインストール

1. 依存関係

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 ..

2. 環境

cp .env.example .env

.env に最低限を記入：

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

3. 起動

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

サービス	既定ポート
バックエンド	`8001`
フロントエンド	`3782`

オプション C — Docker

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

.env はオプション Bと同様。

2a. 公式イメージ — GHCR

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

2b. ソースビルド — docker compose up -d

3. http://localhost:3782

docker compose logs -f
docker compose down

クラウド / リモート

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

開発モード（ホットリロード）

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

カスタムポート

BACKEND_PORT=9001
FRONTEND_PORT=4000

docker compose up -d

データ永続化

コンテナ	ホスト	内容
`/app/data/user`	`./data/user`	設定、メモリ、ワークスペース、セッション、ログ
`/app/data/knowledge_bases`	`./data/knowledge_bases`	ドキュメントとベクトル

環境変数一覧

変数	必須	説明
`LLM_BINDING`	はい	LLM プロバイダ
`LLM_MODEL`	はい	モデル名
`LLM_API_KEY`	はい	API キー
`LLM_HOST`	はい	エンドポイント
`EMBEDDING_BINDING`	はい	埋め込み
`EMBEDDING_MODEL`	はい	モデル名
`EMBEDDING_API_KEY`	はい	キー
`EMBEDDING_HOST`	はい	エンドポイント
`EMBEDDING_DIMENSION`	はい	次元
`SEARCH_PROVIDER`	いいえ	検索プロバイダ
`SEARCH_API_KEY`	いいえ	検索キー
`BACKEND_PORT`	いいえ	既定 `8001`
`FRONTEND_PORT`	いいえ	既定 `3782`
`NEXT_PUBLIC_API_BASE_EXTERNAL`	いいえ	公開 URL
`DISABLE_SSL_VERIFY`	いいえ	既定 `false`

オプション D — CLI のみ

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

詳細は DeepTutor CLI。

📖 DeepTutor を探る

💬 チャット — 統一インテリジェントワークスペース

統一コンテキストで 5 モードが共存。履歴・KB・参照はモード間で保持。

モード	役割
チャット	RAG、検索、コード実行、深い推論、ブレスト、論文検索を組み合わせ。
Deep Solve	計画・調査・解答・検証と引用。
クイズ生成	KB に根ざした評価と検証。
Deep Research	サブトピック分解と並列調査、引用付きレポート。
Math Animator	Manim による可視化。

ツールはワークフローから分離 — モードごとに有効化を選択。

✍️ Co-Writer — エディタ内の AI

フル Markdown エディタで AI が共同編集。書き換え / 拡張 / 要約、KB や Web を参照。ノートブックへ保存可能。

🎓 ガイド付き学習

学習計画 — 3〜5 の段階的知識点。
インタラクティブページ — HTML で図解と例。
文脈 QA — 各ステップでチャット。
まとめ — 完了時にサマリ。

📚 ナレッジ管理

ナレッジベース — PDF / TXT / MD、増分追加。
ノートブック — セッション横断で色分け整理。

🧠 メモリ

サマリ — 学習の流れ。
プロファイル — 嗜好・レベル・目標・文体。TutorBot と共有。

🦞 TutorBot — 永続的で自律的な AI チューター

nanobot ベースのマルチインスタンス自律エージェント。各インスタンスは独立ループ・ワークスペース・記憶・人格。

Soul テンプレート — 人格と教育哲学。
独立ワークスペース — メモリ・セッション・スキル。共有 KB 層にもアクセス。
プロアクティブ Heartbeat — 定期リマインダとタスク。
フルツール — RAG、コード、Web、論文、推論、ブレスト。
スキル学習 — ワークスペースにスキルファイルを追加。
マルチチャネル — Telegram、Discord、Slack、Feishu、企業微信、DingTalk、メール等。
チーム / サブエージェント — 長時間タスク向け。

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

ブラウザ不要で能力・KB・セッション・メモリ・TutorBot を操作。Rich と JSON。SKILL.md をツール利用エージェントに渡すと自律設定・操作。

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>

CLI コマンド一覧

コマンド	説明
`deeptutor run <capability> <message>`	1 ターン実行
`deeptutor chat`	REPL
`deeptutor serve`	API サーバ

deeptutor bot — list / create / start / stop

deeptutor kb — list / info / create / add / search / set-default / delete

deeptutor memory — show / clear

deeptutor session — list / show / open / rename / delete

deeptutor notebook — list / create / show / add-md / replace-md / remove-record

config / plugin / provider — config show、plugin list/info、provider login

🌐 コミュニティとエコシステム

プロジェクト	役割
nanobot	TutorBot の軽量エンジン
LlamaIndex	RAG とインデックス
ManimCat	Math Animator

⚡ LightRAG	🤖 AutoAgent	🔬 AI-Researcher	🧬 nanobot
高速 RAG	ノーコードエージェント	自動研究	超軽量エージェント

🤝 コントリビューション

CONTRIBUTING.md を参照。

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Data Intelligence Lab @ HKU

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Apache License 2.0

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