DeepTutor: агентно-нативное персонализированное обучение

Возможности · Быстрый старт · Обзор · TutorBot · CLI · Дорожная карта · Сообщество

🇬🇧 English · 🇨🇳 中文 · 🇯🇵 日本語 · 🇪🇸 Español · 🇫🇷 Français · 🇸🇦 العربية · 🇮🇳 हिन्दी · 🇵🇹 Português · 🇹🇭 ภาษาไทย

📦 Релизы

[2026.4.21] v1.2.1 — лимиты токенов чата по этапам в agents.yaml (ответы до 8000 токенов), повторная генерация последнего ответа (CLI / WebSocket / Web UI), исправление падения RAG при None в эмбеддингах, совместимость Gemma с json_object, читаемость тёмных блоков кода.

[2026.4.20] v1.2.0 — Book Engine: мультиагентный компилятор «живых книг» с 14 типами блоков, многодокументный Co-Writer, интерактивные HTML-визуализации, @-упоминания банка вопросов в чате, фаза 2 выноса промптов, переработка боковой панели.

[2026.4.18] v1.1.2 — вкладка Channels на схеме с маскировкой секретов; единый конвейер RAG; укрепление согласованности RAG/KB; вынесенные промпты чата; README на тайском.

[2026.4.17] v1.1.1 — универсальный «Ответить сейчас» во всех возможностях; синхронизация прокрутки Co-Writer; выбор сообщений при сохранении в блокнот; единая панель настроек; кнопка Stop при стриминге; атомарная запись конфигурации TutorBot.

[2026.4.15] v1.1.0 — переработка разбора блочных формул LaTeX; LLM-диагностика через agents.yaml; исправление пересылки дополнительных заголовков; исправление UUID в SaveToNotebook; руководство по Docker и локальным LLM.

[2026.4.14] v1.1.0-beta — сессии с URL-закладками; тема Snow; heartbeat WebSocket и авто-переподключение; ускорение ChatComposer; переработка реестра провайдеров эмбеддингов; провайдер поиска Serper.

[2026.4.13] v1.0.3 — блокнот вопросов с закладками и категориями; Mermaid в Visualize; обнаружение несоответствия эмбеддингов; совместимость Qwen/vLLM; поддержка LM Studio и llama.cpp; тема Glass.

[2026.4.11] v1.0.2 — консолидация поиска с резервом SearXNG; исправление переключения провайдера; утечки ресурсов на фронтенде.

[2026.4.10] v1.0.1 — возможность Visualize (Chart.js/SVG); защита от дубликатов тестов; поддержка модели o4-mini.

[2026.4.10] v1.0.0-beta.4 — прогресс эмбеддингов с повтором при лимите; кроссплатформенные зависимости; проверка MIME.

[2026.4.8] v1.0.0-beta.3 — нативные SDK OpenAI/Anthropic (без litellm); Math Animator на Windows; более устойчичный разбор JSON; полная китайская i18n.

[2026.4.7] v1.0.0-beta.2 — горячая перезагрузка настроек; вложенный вывод MinerU; исправление WebSocket; минимум Python 3.11+.

[2026.4.4] v1.0.0-beta.1 — агентно-нативная переработка (~200k строк): плагины Tools + Capabilities, CLI и SDK, TutorBot, Co-Writer, Guided Learning и постоянная память.

Прошлые релизы

[2026.1.23] v0.6.0 — сессии, инкрементальная загрузка, гибкий RAG, полная китайская локализация.

[2026.1.18] v0.5.2 — Docling, логи, исправления.

[2026.1.15] v0.5.0 — единая конфигурация, RAG по KB, генерация вопросов, боковая панель.

[2026.1.9] v0.4.0 — мульти-провайдеры LLM/эмбеддинги, новая главная, разделение RAG, переменные окружения.

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

[2026.1.2] v0.2.0 — Docker, Next.js 16 и React 19, WebSocket, уязвимости.

📰 Новости

[2026.4.4] Давно не виделись! ✨ Вышел DeepTutor v1.0.0 — агентно-нативная эволюция: архитектура переписана с нуля, TutorBot и гибкие режимы под Apache-2.0. Начинается новая глава!

[2026.2.6] 🚀 10k звёзд за 39 дней — спасибо сообществу!

[2026.1.1] С Новым годом! Discord, WeChat, Discussions.

[2025.12.29] Официальный релиз DeepTutor.

✨ Ключевые возможности

Единое чат-пространство — шесть режимов в одной ветке: Chat, Deep Solve, квизы, Deep Research, Math Animator и Visualize с общим контекстом.
AI Co-Writer — мультидокументный Markdown: переписать, расширить, сократить с KB и вебом.
Book Engine — структурированные интерактивные «живые книги»: мультиагентный конвейер, 14 типов блоков (квизы, карточки, таймлайны, графы концепций и др.).
Центр знаний — RAG-базы, цветные блокноты, банк вопросов, пользовательские Skills.
Постоянная память — сводка прогресса и профиль ученика; общая с TutorBot.
Персональные TutorBot — не чат-боты: автономные репетиторы со своей памятью, личностью и навыками. nanobot.
Агентно-нативный CLI — возможности, KB, сессии, TutorBot одной командой; Rich и JSON. SKILL.md.

🚀 Быстрый старт

Предварительные требования

Перед началом убедитесь, что установлено:

Требование	Версия	Проверка	Примечание
Git	любая	`git --version`	для клонирования
Python	3.11+	`python --version`	backend
Node.js	18+	`node --version`	сборка фронтенда (не нужен только для CLI или Docker)
npm	9+	`npm --version`	обычно вместе с Node.js

Нужен как минимум один API-ключ LLM-провайдера (например OpenAI, DeepSeek, Anthropic). Тур поможет ввести его и проверить соединение.

Вариант A — интерактивный тур (рекомендуется)

Один интерактивный скрипт проведёт через установку зависимостей, настройку окружения, проверку соединения в реальном времени и запуск. Ручное редактирование .env почти не требуется.

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

# Виртуальное окружение Python (выберите одно):
conda create -n deeptutor python=3.11 && conda activate deeptutor   # Anaconda / Miniconda
python -m venv .venv && source .venv/bin/activate                    # иначе (macOS / Linux)
python -m venv .venv && .venv\Scripts\activate                       # иначе (Windows)

python scripts/start_tour.py

Тур спрашивает, как вы хотите использовать DeepTutor:

Режим Web (рекомендуется) — ставит все зависимости (pip + npm), поднимает временный сервер и открывает Настройки в браузере; четыре шага для LLM, эмбеддингов и поиска с проверкой соединения; по завершении DeepTutor перезапускается с вашей конфигурацией.
Режим CLI — полностью интерактивный сценарий в терминале: профиль, установка, провайдеры, проверка и применение без выхода из shell.

В обоих случаях вы получите DeepTutor на http://localhost:3782.

Ежедневный запуск — тур нужен только один раз. Дальше используйте:
python scripts/start_web.py
Запускает backend и frontend одной командой и открывает браузер. Запускайте start_tour.py снова только при смене провайдеров или переустановке зависимостей.

Вариант B — ручная локальная установка

Если нужен полный контроль, установите и настройте всё вручную.

1. Установка зависимостей

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

# Создать и активировать окружение (как в варианте A)
conda create -n deeptutor python=3.11 && conda activate deeptutor

# DeepTutor с зависимостями backend + web-сервера
pip install -e ".[server]"

# Фронтенд (нужен Node.js 18+)
cd web && npm install && cd ..

2. Настройка окружения

cp .env.example .env

Отредактируйте .env и заполните как минимум обязательные поля:

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

# Эмбеддинги (обязательно для базы знаний)
EMBEDDING_BINDING=openai
EMBEDDING_MODEL=text-embedding-3-large
EMBEDDING_API_KEY=sk-xxx
EMBEDDING_HOST=https://api.openai.com/v1
EMBEDDING_DIMENSION=3072

Поддерживаемые провайдеры LLM

Провайдер	Binding	Базовый URL по умолчанию
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`

Поддерживаемые провайдеры эмбеддингов

Провайдер	Binding	Пример модели	Размерность по умолчанию
OpenAI	`openai`	`text-embedding-3-large`	3072
Azure OpenAI	`azure_openai`	имя развёртывания	—
Cohere	`cohere`	`embed-v4.0`	1024
Jina	`jina`	`jina-embeddings-v3`	1024
Ollama	`ollama`	`nomic-embed-text`	768
vLLM / LM Studio	`vllm`	Любая embedding-модель	—
OpenAI-совместимый	`custom`	—	—

OpenAI-совместимые провайдеры (DashScope, SiliconFlow и др.) работают через binding custom или openai.

Поддерживаемые веб-поисковые провайдеры

Провайдер	Переменная окружения	Примечания
Brave	`BRAVE_API_KEY`	Рекомендуется, есть бесплатный уровень
Tavily	`TAVILY_API_KEY`
Serper	`SERPER_API_KEY`	Результаты Google через Serper
Jina	`JINA_API_KEY`
SearXNG	—	Самохостинг, без API-ключа
DuckDuckGo	—	Без API-ключа
Perplexity	`PERPLEXITY_API_KEY`	Нужен API-ключ

3. Запуск сервисов

Самый быстрый способ:

python scripts/start_web.py

Запускает backend и frontend и открывает браузер.

Или запускайте вручную в отдельных терминалах:

# Backend (FastAPI)
python -m deeptutor.api.run_server

# Frontend (Next.js) — другой терминал
cd web && npm run dev -- -p 3782

Сервис	Порт по умолчанию
Backend	`8001`
Frontend	`3782`

Откройте http://localhost:3782.

Вариант C — Docker

Docker упаковывает backend и frontend в один контейнер; локальные Python и Node.js не нужны. Достаточно Docker Desktop (или Docker Engine + Compose на Linux).

1. Переменные окружения (нужны для обоих вариантов ниже)

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

Заполните .env как минимум обязательные поля (как в варианте B).

2a. Официальный образ (рекомендуется)

Официальные образы публикуются в GitHub Container Registry для linux/amd64 и linux/arm64.

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

Чтобы зафиксировать версию, измените тег образа в docker-compose.ghcr.yml:

image: ghcr.io/hkuds/deeptutor:1.0.0  # или :latest

2b. Сборка из исходников

docker compose up -d

Собирает образ из Dockerfile локально и запускает контейнер.

3. Проверка и управление

Откройте http://localhost:3782, когда контейнер станет healthy.

docker compose logs -f   # логи
docker compose down       # остановить и удалить контейнер

Облако / удалённый сервер

На удалённом сервере браузеру нужен публичный URL backend API. Добавьте в .env:

# Публичный URL, по которому доступен backend
NEXT_PUBLIC_API_BASE_EXTERNAL=https://your-server.com:8001

Скрипт запуска фронтенда подставляет значение во время выполнения — пересборка не нужна.

Режим разработки (hot-reload)

Подключите dev-override, чтобы смонтировать исходники и включить hot-reload для обоих сервисов:

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

Изменения в deeptutor/, deeptutor_cli/, scripts/ и web/ применяются сразу.

Свои порты

Переопределите порты в .env:

BACKEND_PORT=9001
FRONTEND_PORT=4000

Затем перезапустите:

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

Персистентность данных

Данные пользователя и базы знаний сохраняются через Docker-тома в локальные каталоги:

Путь в контейнере	Путь на хосте	Содержимое
`/app/data/user`	`./data/user`	Настройки, память, workspace, сессии, логи
`/app/data/knowledge_bases`	`./data/knowledge_bases`	Загруженные документы и векторные индексы

Каталоги сохраняются после docker compose down и используются снова при следующем up.

Справочник переменных окружения

Переменная	Обяз.	Описание
`LLM_BINDING`	Да	Провайдер LLM (`openai`, `anthropic`, …)
`LLM_MODEL`	Да	Имя модели (напр. `gpt-4o`)
`LLM_API_KEY`	Да	API-ключ LLM
`LLM_HOST`	Да	URL эндпоинта
`EMBEDDING_BINDING`	Да	Провайдер эмбеддингов
`EMBEDDING_MODEL`	Да	Имя модели эмбеддингов
`EMBEDDING_API_KEY`	Да	Ключ API эмбеддингов
`EMBEDDING_HOST`	Да	Эндпоинт эмбеддингов
`EMBEDDING_DIMENSION`	Да	Размерность вектора
`SEARCH_PROVIDER`	Нет	Поиск (`tavily`, `jina`, `serper`, `perplexity`, …)
`SEARCH_API_KEY`	Нет	Ключ поиска
`BACKEND_PORT`	Нет	Порт backend (по умолч. `8001`)
`FRONTEND_PORT`	Нет	Порт frontend (по умолч. `3782`)
`NEXT_PUBLIC_API_BASE_EXTERNAL`	Нет	Публичный URL backend для облака
`DISABLE_SSL_VERIFY`	Нет	Отключить проверку SSL (по умолч. `false`)

Вариант D — только CLI

Если нужен только CLI без веб-интерфейса:

pip install -e ".[cli]"

Провайдер LLM всё равно нужно настроить. Быстрый путь:

cp .env.example .env   # затем отредактируйте .env и укажите ключи

После настройки:

deeptutor chat
deeptutor run chat "Explain Fourier transform"
deeptutor run deep_solve "Solve x^2 = 4"
deeptutor kb create my-kb --doc textbook.pdf

Полное руководство: DeepTutor CLI.

📖 Обзор DeepTutor

💬 Чат — единое интеллектуальное пространство

Шесть режимов, единый контекст.

Режим	Назначение
Chat	RAG, веб, код, рассуждения, мозговой штурм, статьи.
Deep Solve	Мультиагенты с цитатами.
Генерация квизов	Оценки по KB.
Deep Research	Подтемы, параллельные агенты, отчёт с ссылками.
Math Animator	Manim.
Visualize	SVG, Chart.js, Mermaid или автономный HTML из естественного языка.

Инструменты отделены от сценариев.

✍️ Co-Writer — мультидокументное пространство с ИИ

Создавайте несколько документов с отдельным хранением — не одноразовый черновик: полноценный Markdown, ИИ как соавтор. Переписать, Расширить, Сократить; отмена/повтор; блокноты.

📖 Book Engine — интерактивные «живые книги»

Задайте тему и укажите базу знаний — получите структурированную интерактивную книгу: живой документ для чтения, самопроверки и обсуждения в контексте.

Сзади мультиагенты предлагают план, извлекают источники, собирают дерево глав, планируют страницы и компилируют блоки. Вы управляете: проверка плана, порядок глав, чат рядом со страницей.

14 типов блоков — текст, выноска, квиз, карточки, код, рисунок, углубление, анимация, интерактив, таймлайн, граф концепций, раздел, заметка пользователя, заглушка — с отдельными интерактивными компонентами. Линия прогресса в реальном времени.

📚 Управление знаниями

Коллекции документов, заметки и учебные персоны.

Базы знаний — PDF, TXT, MD.
Блокноты — записи из Chat, Co-Writer, Book или Deep Research, по цветам.
Банк вопросов — просмотр квизов; закладки и @-упоминания в чате для анализа прошлых результатов.
Skills — персоны через SKILL.md: имя, описание, триггеры, Markdown в системный промпт чата при активации.

🧠 Память

Сводка — прогресс.
Профиль — предпочтения, уровень, цели. Общая с TutorBot.

🦞 TutorBot — постоянные автономные ИИ-репетиторы

Мультиинстансный агент на nanobot: свой цикл, workspace, память, личность.

Шаблоны Soul — личность и педагогика.
Отдельный workspace — память, сессии, навыки; общий слой DeepTutor.
Проактивный Heartbeat — напоминания и задачи.
Полный набор инструментов — RAG, код, веб, статьи, рассуждения, мозговой штурм.
Навыки — файлы skill.
Мультиканал — Telegram, Discord, Slack, Feishu, WeCom, DingTalk, почта и др.
Команды и субагенты.

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 — интерфейс для агентов

Без браузера: возможности, KB, сессии, память, 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 run visualize "Draw the architecture of a transformer"

deeptutor chat --capability deep_solve --kb my-kb
# В REPL: /cap, /tool, /kb, /history, /notebook, /config для переключения на лету

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>

Полная справка по CLI

Верхний уровень

Команда	Описание
`deeptutor run <capability> <message>`	Запуск возможности за один ход (`chat`, `deep_solve`, `deep_question`, `deep_research`, `math_animator`, `visualize`)
`deeptutor chat`	Интерактивный REPL с `--capability`, `--tool`, `--kb`, `--language` и др.
`deeptutor serve`	Запуск сервера API DeepTutor

deeptutor bot

Команда	Описание
`deeptutor bot list`	Список экземпляров TutorBot
`deeptutor bot create <id>`	Создать и запустить бота (`--name`, `--persona`, `--model`)
`deeptutor bot start <id>`	Запустить бота
`deeptutor bot stop <id>`	Остановить бота

deeptutor kb

Команда	Описание
`deeptutor kb list`	Список баз знаний
`deeptutor kb info <name>`	Детали базы
`deeptutor kb create <name>`	Создать из документов (`--doc`, `--docs-dir`)
`deeptutor kb add <name>`	Добавить документы
`deeptutor kb search <name> <query>`	Поиск по базе
`deeptutor kb set-default <name>`	База по умолчанию
`deeptutor kb delete <name>`	Удалить (`--force`)

deeptutor memory

Команда	Описание
`deeptutor memory show [file]`	Просмотр (`summary`, `profile`, `all`)
`deeptutor memory clear [file]`	Очистить (`--force`)

deeptutor session

Команда	Описание
`deeptutor session list`	Список сессий (`--limit`)
`deeptutor session show <id>`	Сообщения сессии
`deeptutor session open <id>`	Продолжить в REPL
`deeptutor session rename <id>`	Переименовать (`--title`)
`deeptutor session delete <id>`	Удалить

deeptutor notebook

Команда	Описание
`deeptutor notebook list`	Список блокнотов
`deeptutor notebook create <name>`	Создать (`--description`)
`deeptutor notebook show <id>`	Записи
`deeptutor notebook add-md <id> <path>`	Импорт Markdown
`deeptutor notebook replace-md <id> <rec> <path>`	Заменить запись
`deeptutor notebook remove-record <id> <rec>`	Удалить запись

deeptutor book

Команда	Описание
`deeptutor book list`	Список всех книг в рабочей области
`deeptutor book health <book_id>`	Дрейф KB и состояние книги
`deeptutor book refresh-fingerprints <book_id>`	Обновить отпечатки KB и очистить устаревшие страницы

deeptutor config / plugin / provider

Команда	Описание
`deeptutor config show`	Сводка конфигурации
`deeptutor plugin list`	Зарегистрированные инструменты и возможности
`deeptutor plugin info <name>`	Детали инструмента или возможности
`deeptutor provider login <provider>`	OAuth (`openai-codex`, `github-copilot`)

🗺️ Дорожная карта

Статус	Этап
🎯	Аутентификация и вход — опциональная страница входа для публичных развёртываний и мультипользовательский режим
🎯	Темы и оформление — разнообразные темы и настройка интерфейса
🎯	Улучшение интерфейса — доработка иконок и деталей взаимодействия
🔜	Улучшенная память — более мощное управление памятью
🔜	Интеграция LightRAG — подключение LightRAG как продвинутого движка баз знаний
🔜	Сайт документации — полная документация: руководства, справочник API и учебные материалы

Если DeepTutor вам полезен, поставьте звезду — это помогает проекту!

🌐 Сообщество и экосистема

Проект	Роль
nanobot	Движок TutorBot
LlamaIndex	RAG
ManimCat	Math Animator

⚡ LightRAG	🤖 AutoAgent	🔬 AI-Researcher	🧬 nanobot
Быстрый RAG	Агенты без кода	Автоисследования	Лёгкий агент

🤝 Участие

Надеемся, что DeepTutor станет подарком сообществу. 🎁

См. CONTRIBUTING.md.

⭐ История звёзд

Data Intelligence Lab @ HKU

⭐ Star · 🐛 Issues · 💬 Discussions

Apache License 2.0

Provide feedback

Saved searches

Use saved searches to filter your results more quickly

DeepTutor: агентно-нативное персонализированное обучение

📦 Релизы

📰 Новости

✨ Ключевые возможности

🚀 Быстрый старт

Предварительные требования

Вариант A — интерактивный тур (рекомендуется)

Вариант B — ручная локальная установка

Вариант C — Docker

Вариант D — только CLI

📖 Обзор DeepTutor

💬 Чат — единое интеллектуальное пространство

✍️ Co-Writer — мультидокументное пространство с ИИ

📖 Book Engine — интерактивные «живые книги»

📚 Управление знаниями

🧠 Память

🦞 TutorBot — постоянные автономные ИИ-репетиторы

⌨️ DeepTutor CLI — интерфейс для агентов

🗺️ Дорожная карта

🌐 Сообщество и экосистема

🤝 Участие

⭐ История звёзд

FilesExpand file tree

README_RU.md

Latest commit

History

README_RU.md

File metadata and controls

DeepTutor: агентно-нативное персонализированное обучение

📦 Релизы

📰 Новости

✨ Ключевые возможности

🚀 Быстрый старт

Предварительные требования

Вариант A — интерактивный тур (рекомендуется)

Вариант B — ручная локальная установка

Вариант C — Docker

Вариант D — только CLI

📖 Обзор DeepTutor

💬 Чат — единое интеллектуальное пространство

✍️ Co-Writer — мультидокументное пространство с ИИ

📖 Book Engine — интерактивные «живые книги»

📚 Управление знаниями

🧠 Память

🦞 TutorBot — постоянные автономные ИИ-репетиторы

⌨️ DeepTutor CLI — интерфейс для агентов

🗺️ Дорожная карта

🌐 Сообщество и экосистема

🤝 Участие

⭐ История звёзд