文章总结： 港大开源的AI私教DeepTutor集文档问答、可视化讲解、智能出题及深度研究于一体。采用多智能体架构与RAG技术，支持个性化学习路径、真题模拟及文献综述，覆盖学练测研全流程。该工具整合知识图谱与代码执行，需Python与Node.js环境，旨在解决自学中的资料检索与概念理解痛点，为学生及开发者提供免费高效的智能辅助方案。
综合评分： 72
文章分类： 产品介绍
免费！AI 超级导师，港大开源神作，集知识问答、智能出题、可视化讲解于一身的“全能 AI 私教”
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IoT物联网技术
2026年1月15日 08:21
北京
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DeepTutor是由香港大学 HKUDS最新开源的一款非常爆火的依托AI大语言模型（OpenAI、DeepSeek、Qwen等）的个人学习助手，集成了文档问答、可视化讲解、智能出题、深度研究于一体的“全能 AI 私教”。完美解决了自学路上的三大痛点：资料太多找不到答案、复杂概念看不懂、学会了没地儿练。
在 AI 教育这个赛道，有很多产品有的擅长语言教学，比如多邻国；有的擅长翻译，比如有道；有的擅长总结，比如豆包；有的擅长做题，比如小猿搜题。但能把 “学、练、测、研” 这一整套闭环全部打通，并且还开源免费的，DeepTutor 绝对是目前顶尖级别的选手。
📚 海量文档知识问答
智能知识库：上传教科书、研究论文、技术手册和领域特定文档。构建全面的 AI 驱动知识库，实现即时访问。
多 Agent 问题求解：双循环推理架构，集成 RAG、网络搜索、论文搜索和代码执行——提供带精确引用的分步解决方案。
🎨 交互式学习可视化
知识简化与解释：将复杂概念、知识和算法转化为易于理解的可视化辅助工具、详细的分步分解和引人入胜的交互式演示。
个性化问答：上下文感知对话，适应您的学习进度，提供交互式页面和基于会话的知识跟踪。
🎯 知识强化与练习题目生成器
智能练习创建：根据您当前的知识水平和特定学习目标，生成有针对性的测验、练习题和定制评估。
真实考试模拟：上传参考考试，生成完美匹配原始风格、格式和难度的练习题——为
您提供真实考试准备。
🔍 深度研究与想法生成
全面研究与文献综述：通过系统分析进行深入的专题探索。识别模式，连接跨学科的相关概念，综合现有研究发现。
新颖见解发现：生成结构化学习材料并发现知识空白。通过智能跨领域知识综合，识别有前景的新研究方向。
DeepTutor 不再是简单的搜题软件或者网课平台，它是一个真正懂你、能看见你的困惑、能陪你练习的 AI 智能体。
- 如果你是学生：可用它来复习备考，克隆真题，查漏补缺。
- 如果你是开发者：还能用它来啃那些晦涩的技术文档，通过可视化图表快速理解架构。
- 如果你是研究人员：那用它的深度研究模式来做文献综述就再好不过了。
DeepTutor 平台技术架构
💬 用户界面层
• 直观交互：简单的双向查询-响应流程，实现直观交互。
• 结构化输出：结构化响应生成，将复杂信息组织成可操作的输出。
🤖 智能 Agent 模块
• 问题求解与评估：分步问题求解和定制评估生成。
• 研究与学习：用于专题探索的深度研究和带可视化的引导式学习。
• 想法生成：自动化和交互式概念开发，具有多源见解。
🔧 工具集成层
• 信息检索：RAG 混合检索、实时网络搜索和学术论文数据库。
• 处理与分析：Python 代码执行、查询项查找和用于文档分析的 PDF 解析。
🧠 知识与记忆基础
• 知识图谱：实体-关系映射，用于语义连接和知识发现。
• 向量存储：基于嵌入的语义搜索，用于智能内容检索。
• 记忆系统：会话状态管理和引用跟踪，用于上下文连续性。
DeepTutor 运行环境
Python 3.10+
Node.js 18+
LLM API 密钥（OpenAI、Qwen、DeepSeek 等）
# 克隆并设置git clone https://github.com/HKUDS/DeepTutor.gitcd DeepTutor# 配置 API 密钥cp .env.example .env# 编辑 .env 填入你的 API 密钥# 安装并启动bash scripts/install_all.shpython scripts/start_web.py
DeepTutor 平台业务功能
引导式个性化学习系统：基于笔记本内容，自动生成递进式学习路径，通过交互式页面和智能问答，实时状态与会话持久化，笔记本内容自动分析。
双模式题目生成系统：支持 基于知识的自定义生成 和 参考试卷模仿，带自动验证。
智能问题求解系统：基于 分析循环 + 求解循环 双循环架构，支持多模式推理和动态知识检索，实时显示推理过程工具集成RAG (naive/hybrid)、网络搜索、查询项、代码执行持久化记忆基于 JSON 的记忆文件用于上下文保存引用管理结构化引用和引用追踪。
智能 Markdown 编辑器，支持 AI 辅助写作、自动标注和 TTS 叙述。
DR-in-KG（知识图谱中的深度研究）— 基于 动态话题队列 架构的系统化深研系统，支持三个阶段的多Agent协作：规划 → 研究 → 报告。
- 规划：RephraseAgent（话题优化）+ DecomposeAgent（子话题分解）
- 研究：ManagerAgent（队列调度）+ ResearchAgent（研究决策）+ NoteAgent（信息压缩）
- 报告：去重 → 三层大纲生成 → 带引用的报告撰写
研究想法生成系统，从笔记本记录中提取知识点，通过宽松过滤 → 探索想法（每点 5+ 个）→ 严格过滤 → 生成 Markdown多阶段过滤生成研究想法。
DeepTutor 平台演示
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