AIが「あなた専属の家庭教師」になる！記憶も成長もする次世代学習アシスタント — DeepTutor

アーキテクチャ・仕組み

• エージェントネイティブ設計: 2層プラグインモデル（Tools + Capabilities）を採用。ツール（RAG検索、Web検索、コード実行、論文検索など）はワークフローから分離されており、各モードで自由に組み合わせ可能
• TutorBot: nanobotエンジン上で動作する独立エージェント。各ボットが独自のワークスペース・メモリ・性格（Soul Template）を持ち、Heartbeat機能で能動的に学習リマインドを送信
• RAGパイプライン: LlamaIndexをバックボーンに、PDF・TXT・Markdownからベクトルインデックスを構築
• 数学アニメーション: ManimCatを利用し、数学的概念をManimによるビジュアルアニメーションに変換

対応環境・プラットフォーム

• Python: 3.11以上
• フロントエンド: Next.js 16 + React 19
• バックエンド: FastAPI + WebSocket
• Docker: linux/amd64 および linux/arm64 のマルチアーキテクチャイメージ（GHCR公開）
• 多言語UI: 英語・中国語・日本語・スペイン語・フランス語・アラビア語・ロシア語・ヒンディー語・ポルトガル語

対応LLMプロバイダー（25以上）

OpenAI、Anthropic、Azure OpenAI、DeepSeek、Gemini、Groq、Mistral、Ollama（ローカル）、vLLM、DashScope（Qwen）、SiliconFlow、OpenRouter、GitHub Copilot、MiniMax、Moonshot（Kimi）、Zhipu AI（GLM）など。OpenAI互換APIならカスタム設定で接続可能。

対応Web検索プロバイダー

Brave（無料枠あり）、Tavily、Jina、SearXNG（セルフホスト）、DuckDuckGo（APIキー不要）、Perplexity

主要機能一覧

CLI・SDK

• deeptutor run（ワンショット実行）、deeptutor chat（REPL）、deeptutor kb（ナレッジベース管理）、deeptutor bot（TutorBot管理）、deeptutor session（セッション管理）など包括的なCLI
• --format rich（人間向け整形出力）と --format json（パイプライン向けJSON出力）のデュアルモード
• SKILL.mdを渡すことでAIエージェントがDeepTutorを自律的に操作可能

TutorBotの外部連携チャンネル

Telegram、Discord、Slack、Feishu（飛書）、WeChat Work、DingTalk、Emailに対応

デプロイ・運用

• Dockerボリュームによるデータ永続化（./data/user、./data/knowledge_bases）
• リモートサーバー向けNEXT_PUBLIC_API_BASE_EXTERNAL設定
• 開発モード（ホットリロード）対応のdocker-compose.dev.yml
• カスタムポート設定可能

ライセンス・商用利用

• Apache License 2.0 — 商用利用可能
• 香港大学 Data Intelligence Lab（HKUDS）が開発

ロードマップ

• 認証・ログイン機能（マルチユーザー対応）
• テーマ・外観カスタマイズ
• LightRAG統合（高度なナレッジベースエンジン）
• ドキュメントサイトの整備

推奨：インタラクティブセットアップ

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

# Python環境を作成
conda create -n deeptutor python=3.11 && conda activate deeptutor

# ガイド付きセットアップを起動（依存関係・設定・起動まで自動案内）
python scripts/start_tour.py

手動インストール

pip install -e ".[server]"
cd web && npm install && cd ..
cp .env.example .env
# .envにLLMとEmbeddingのAPIキーを設定
python -m deeptutor.api.run_server  # バックエンド起動
cd web && npm run dev -- -p 3782    # フロントエンド起動

Docker

cp .env.example .env
# .envを編集後
docker compose -f docker-compose.ghcr.yml up -d

CLIのみ

pip install -e ".[cli]"
deeptutor chat