[2026.8.17] v1.5.13 — Sách phát trực tuyến trong khi biên soạn, theo dõi tiến trình của bạn và xuất sang Markdown; ước tính chi phí trước khi bạn phê duyệt cột sống; và những gợi ý khởi đầu ở nhà được rút ra từ trí nhớ.

[2026.8.13] v1.5.12 — Tìm kiếm trên web được xây dựng lại với sáu nhà cung cấp mới (Đấu Bảo, Bocha, Chí Phổ, Pháo hoa, Thiên Phàm, IQS Aliyun), một LiteParse công cụ phân tích cú pháp, máy chủ MCP kết nối lại khi thay đổi thông tin xác thực và CodeBuddy + Bộ định tuyến Orca.

[2026.8.10] v1.5.11 — Văn xuôi xung quanh lệnh gọi công cụ DSML ngừng biến mất, câu trả lời bị cắt ngắn vẫn tiếp tục thay vì kết thúc, việc sử dụng bộ nhớ trực tiếp trong Cài đặt và lập chỉ mục LightRAG khỏi vòng lặp sự kiện.

[2026.8.7] v1.5.10 — Mỗi tài khoản đăng nhập vào tài khoản riêng của mình Codex, ngôn ngữ đầu ra của mô hình sẽ trở thành cài đặt riêng, các lệnh gọi công cụ trống sẽ bị từ chối thay vì thử lại và quá trình tải lên sẽ ngừng chặn vòng lặp.

[2026.8.4] v1.5.9 — Gemini Nhúng 2 trên điểm cuối gốc của nó, mỗi mô hình nỗ lực lý luận kiểm soát, một Novita AI cổng, vai trò truy xuất cho các truy vấn và triển khai Compose giữ tất cả data/.

[2026.8.2] v1.5.8 — Bộ nhớ: mức trần heap thực sự cho máy chủ nhà phát triển, các lượt cài đặt nguồn phục vụ bản dựng sản xuất, bộ nhớ đệm chỉ mục và ứng dụng khách LLM bị giới hạn, cũng như một bản sửa lỗi duy trì cho 500 giây bị lạc.

[2026.7.31] v1.5.7 - Mỗi tài khoản Dịch vụ MCP cửa hàng, 101 Ứng dụng CLI gia sư có thể chạy, thông tin đăng nhập được chuyển ra khỏi tầm với của hộp cát và bố cục trên thiết bị di động.

[2026.7.29] v1.5.6 - Từ xa Codex quá trình đăng nhập hoàn tất sau đường hầm SSH, các tệp được tạo sẽ nhận được thẻ riêng trong Hoạt động, các ngôn ngữ không phải tiếng Anh sẽ ngừng chuyển sang tiếng Trung và việc tạo sách không còn hết thời gian chờ nữa.

[2026.7.26] v1.5.5 - Đăng nhập bằng gói ChatGPT của bạn thông qua OpenAI Codex OAuth, một Eden AI nhà cung cấp, cơ sở tri thức báo cáo những gì họ nắm giữ, có thể truy nguyên rag trích dẫn và lập chỉ mục GraphRAG mà không có giải pháp thay thế.

[2026.7.24] v1.5.4 — Quét bảo trì: không còn tình trạng ngừng "tạo" sau câu trả lời, các đối tác IM hiển thị các bảng Markdown một cách trung thực, phân tích cú pháp LLM JSON chắc chắn hơn, cùng với câu đố, biểu mẫu tạo-KB và các bản sửa lỗi của Math Animator.

[2026.7.24] v1.5.3 — Các khối mã có thể sử dụng theo chủ đề, bốn CLI mã hóa khác trong Đại lý của tôi (Gemini, Kimi, opencode, MiMo), nhà cung cấp Atlas Cloud LLM và tính năng quét độ tin cậy của trò chuyện, bộ nhớ, nhúng và phân tích cú pháp rộng rãi.

[2026.7.19] v1.5.2 — Giới hạn tệp đính kèm trò chuyện có thể định cấu hình, truy xuất PageIndex trên các tài liệu của bạn thông qua lệnh gọi công cụ tổng đài, hỗ trợ mô hình Anthropic/OpenAI rộng hơn và Sách, Cơ sở Kiến thức và giao diện người dùng trò chuyện ổn định hơn.

[2026.7.9] v1.5.1 — Loại bỏ một tài liệu bị lỗi khỏi cơ sở kiến thức — thậm chí một tài liệu bị kẹt trong một lỗi state — thay vì xóa và xây dựng lại toàn bộ cơ sở.

[2026.7.4] v1.5.0 — Việc nhập LlamaIndex hiện tôn vinh bạn Phân tích tài liệu công cụ trích xuất hình ảnh đa phương thức, id Đối tác & Linh hồn giữ URL an toàn cho các tên không phải tiếng Latinh và các tính năng bổ sung RAG tùy chọn được cài đặt rõ ràng trên Python 3.14+.

[2026.6.30] v1.4.15 - Một người bản xứ Quan trọng nhất kênh dành cho Đối tác, cùng với các bản sửa lỗi để các câu hỏi trắc nghiệm trong Học tập có hướng dẫn được xếp loại chính xác và không có sự trùng lặp đoạn nào được định cấu hình được đảm bảo.

[2026.6.29] v1.4.14 — Nhấp vào đối tác được chỉ định để trò chuyện trong một bước, Nghiên cứu sâu đánh dấu các báo cáo từng phần, chỉ mục LightRAG không có MinerU, FAISS xử lý các đường dẫn không phải ASCII và các phiên PocketBase được tách biệt cho mỗi người dùng.

[2026.6.27] v1.4.13 — Đối tác hỗ trợ các tên không phải tiếng Latinh và có thể gán cho người dùng, logo hiển thị sau khi đăng nhập (#599), cơ sở kiến thức nhỏ được truy xuất một cách đáng tin cậy và các vùng chứa khởi động sạch sẽ dưới Podman không cần root.

[2026.6.24] v1.4.12 - Một cái mới Máy chủ LightRAG động cơ thu hồi, nhẹ PyMuPDF4LLM công cụ phân tích cú pháp và phần phụ trợ vectơ FAISS giúp việc truy xuất cơ sở tri thức lớn nhanh hơn đáng kể.

[2026.6.23] v1.4.11 — Công cụ gốc gọi trên mọi nhà cung cấp tương thích với đám mây OpenAI, trang Người dùng quản trị viên được thiết kế lại, LaTeX trong các tùy chọn bài kiểm tra, công cụ quay vòng tải phiên trung thực và liên kết máy chủ vùng chứa có thể định cấu hình.

[2026.6.21] v1.4.10 - Tự phục vụ Hồ sơ trang có hình đại diện, hướng dẫn vùng chứa sẵn sàng không cần root với proxy thời gian yêu cầu một cổng và các công cụ MCP từ chối theo mặc định cho người dùng không phải quản trị viên.

[2026.6.19] v1.4.9 — Cải thiện cài đặt: Tìm kiếm chỉ hiển thị các trường mà nhà cung cấp của bạn cần, hồ sơ kết nối có thể được nhà cung cấp đổi tên và đặt tên tự động, đồng thời các câu hỏi Đường dẫn thông thạo được phân loại sẽ chuyển vào Ngân hàng câu hỏi của bạn.

[2026.6.18] v1.4.8 - Kết nối của riêng bạn Đối tác dưới Đại lý của tôi và tham khảo ý kiến ​​của họ trực tiếp trong cuộc trò chuyện — trả lời thông qua tính cách, thư viện và kỹ năng của riêng họ — mỗi người đều có trí nhớ riêng.

[2026.6.18] v1.4.7 - Kết nối địa phương của bạn Claude Code / Codex và tham khảo ý kiến trực tiếp giữa lượt, Đại lý của tôi tốt nghiệp lên cấp cao nhất /agentsvà các cuộc hội thoại của Đối tác có được nhánh/tiếp tục/xóa với dấu vết có thể phát lại.

[2026.6.17] v1.4.6 — Hợp nhất bốn bề mặt: bảng điều khiển Học tập không gian có thể nhập Đại lý của tôi và Bộ nhớ cấp cao nhất, một Trung tâm kiến thức với GraphRAG / PageIndex / LightRAG / linked-KB / Obsidian, Cài đặt mở rộng và đo khả năng theo từng mô hình.

[2026.6.14] v1.4.5 — Học có hướng dẫn được xây dựng lại trên vòng lặp tác nhân trò chuyện với cổng thông thạo cứng cho mỗi loại và một /learning bảng điều khiển, khung plugin vòng lặp mới, cùng với tính năng xuất / lưu vào sổ tay Markdown cho các cuộc hội thoại của Đối tác.

[2026.6.13] v1.4.4 — Cài đặt các kỹ năng cộng đồng từ móng vuốt với deeptutor skill install đằng sau cổng bảo mật, cùng với các bản xem trước DOCX/XLSX thực sự trong trình duyệt dành cho các tệp cơ sở tri thức.

[2026.6.12] v1.4.3 — TutorBot trở thành Đối tác trên quy trình IM cấp sản xuất (15 kênh, phát trực tiếp), Trò chuyện chuyển sang một vòng lặp tổng đài viên duy nhất, cách ly thực tế theo từng người dùng và Trực quan hóa được xây dựng lại.

[2026.5.28] v1.4.2 — Tính ổn định + cải tiến: Gemini 2.5+ được bỏ chặn trên Visualize và Chat, sửa lỗi định tuyến xác thực (#485), UX trò chuyện phát trực tiếp mượt mà, thanh bên Gần đây và hỗ trợ nhà cung cấp địa phương Lemonade.

[2026.5.27] v1.4.1 — Bảo mật + tính ổn định: Hộp cát công cụ TutorBot bị khóa, cách ly tài nguyên cho mỗi người dùng, dự phòng hình ảnh đa phương thức, HTTP/SSE API cho TutorBots và sửa lỗi hồi quy trò chuyện v1.4.0.

[2026.5.22] v1.4.0 — Bản cắt GA của v1.4: Chế độ tự động, Bộ nhớ ba lớp, Nghiên cứu sâu / Giải quyết / Câu hỏi tác nhân, bộ tái cấu trúc LlamaIndex RAG, hợp nhất Trực quan hóa/Hoạt hình và thời gian chạy lần lượt khởi động lại an toàn.

[2026.5.21] v1.4.0-beta — Bàn làm việc bộ nhớ ba lớp (L1/L2/L3), mọi khả năng trò chuyện được xây dựng lại trên một công cụ tác nhân duy nhất, chỉ LlamaIndex RAG và bề mặt Cài đặt + Khả năng hợp nhất.

[2026.5.10] v1.3.10 — Khôi phục CORS Docker từ xa, DISABLE_SSL_VERIFY trên các nhà cung cấp SDK, trích dẫn khối mã an toàn hơn và tiện ích bổ sung Matrix E2EE tùy chọn.

[2026.5.9] v1.3.9 — Hỗ trợ TutorBot Zulip và NVIDIA NIM, định tuyến mô hình tư duy an toàn hơn, deeptutor start, chú giải công cụ thanh bên và tính chẵn lẻ của cửa hàng phiên.

[2026.5.8] v1.3.8 — Triển khai nhiều người dùng tùy chọn với không gian làm việc riêng biệt của người dùng, quyền quản trị viên, tuyến xác thực và quyền truy cập thời gian chạy trong phạm vi.

[2026.5.4] v1.3.7 - Các bản sửa lỗi của nhà cung cấp/mô hình tư duy, lịch sử chỉ mục Kiến thức hiển thị và chỉnh sửa mẫu/xóa đồng tác giả an toàn hơn.

[2026.5.3] v1.3.6 — Lựa chọn mô hình dựa trên danh mục để trò chuyện và TutorBot, lập chỉ mục lại RAG an toàn hơn, sửa lỗi giới hạn mã thông báo OpenAI Phản hồi và xác thực trình soạn thảo Kỹ năng.

[2026.5.2] v1.3.5 — Cài đặt khởi chạy cục bộ mượt mà hơn, truy vấn RAG an toàn hơn, xác thực nhúng cục bộ rõ ràng hơn và đánh bóng chế độ tối của Cài đặt.

[2026.5.1] v1.3.4 — Lưu lượng trò chuyện liên tục và xây dựng lại trang sách, tài liệu tham khảo trò chuyện với sách, xử lý ngôn ngữ/lý do mạnh mẽ hơn, tăng cường trích xuất tài liệu RAG.

[2026.4.30] v1.3.3 — Hỗ trợ nhúng NVIDIA NIM + Gemini, ngữ cảnh Không gian thống nhất cho lịch sử/kỹ năng/bộ nhớ trò chuyện, ảnh chụp nhanh phiên, khả năng phục hồi chỉ mục lại RAG.

[2026.4.29] v1.3.2 — URL điểm cuối nhúng trong suốt, khả năng phục hồi lập chỉ mục lại RAG cho các vectơ tồn tại không hợp lệ, dọn dẹp bộ nhớ cho đầu ra mô hình tư duy, sửa lỗi thời gian chạy Deep Solve.

[2026.4.28] v1.3.1 — Tính ổn định: xác thực nhúng và định tuyến RAG an toàn hơn, tính bền bỉ của Docker, đầu vào an toàn IME, độ bền của Windows/GBK.

[2026.4.27] v1.3.0 — Các chỉ mục KB được phiên bản với quy trình lập chỉ mục lại, không gian làm việc Kiến thức được xây dựng lại, tích hợp tính năng tự động phát hiện với các bộ điều hợp mới, Space hub.

[2026.4.25] v1.2.5 — Tệp đính kèm trò chuyện liên tục với ngăn xem trước tệp, đường dẫn khả năng nhận biết tệp đính kèm, xuất TutorBot Markdown.

[2026.4.25] v1.2.4 — Tệp đính kèm văn bản/mã/SVG, Tham quan thiết lập bằng một lệnh, xuất trò chuyện Markdown, giao diện người dùng quản lý KB nhỏ gọn.

[2026.4.24] v1.2.3 — Tệp đính kèm tài liệu (PDF/DOCX/XLSX/PPTX), hiển thị khối suy nghĩ lý luận, trình chỉnh sửa mẫu Soul, đồng tác giả lưu vào sổ ghi chép.

[2026.4.22] v1.2.2 — Hệ thống Kỹ năng do người dùng tạo, cải tiến hiệu suất đầu vào trò chuyện, tự động khởi động TutorBot, Giao diện người dùng Thư viện Sách, hiển thị toàn màn hình.

[2026.4.21] v1.2.1 — Giới hạn mã thông báo theo từng giai đoạn, Tạo lại phản hồi trên tất cả các điểm vào, sửa lỗi tương thích RAG & Gemma.

[2026.4.20] v1.2.0 — Trình biên dịch "cuốn sách sống" của Book Engine, Người đồng viết nhiều tài liệu, trực quan hóa HTML tương tác, Ngân hàng câu hỏi @-đề cập.

[2026.4.18] v1.1.2 — Tab Kênh dựa trên lược đồ, hợp nhất đường dẫn đơn RAG, lời nhắc trò chuyện bên ngoài.

[2026.4.17] v1.1.1 — "Trả lời ngay", đồng bộ hóa cuộn Co-Writer, bảng cài đặt hợp nhất, nút Dừng phát trực tuyến.

[2026.4.15] v1.1.0 — Đại tu toán học khối LaTeX, đầu dò chẩn đoán LLM, hướng dẫn Docker + cục bộ LLM.

[2026.4.14] v1.1.0-beta — Phiên có thể đánh dấu, chủ đề Tuyết, nhịp tim WebSocket & tự động kết nối lại, nhúng đại tu sổ đăng ký.

[2026.4.13] v1.0.3 — Sổ tay câu hỏi có dấu trang và danh mục, Mermaid trong Trực quan hóa, nhúng phát hiện không khớp, khả năng tương thích Qwen/vLLM, hỗ trợ LM Studio & Llama.cpp và chủ đề Glass.

[2026.4.11] v1.0.2 — Hợp nhất tìm kiếm với dự phòng SearXNG, sửa lỗi chuyển đổi nhà cung cấp và sửa lỗi rò rỉ tài nguyên giao diện người dùng.

[2026.4.10] v1.0.1 — Khả năng trực quan hóa (Chart.js/SVG), ngăn ngừa trùng lặp bài kiểm tra và hỗ trợ mô hình o4-mini.

[2026.4.10] v1.0.0-beta.4 — Tích hợp theo dõi tiến trình với tính năng thử lại giới hạn tốc độ, sửa lỗi phụ thuộc đa nền tảng và sửa lỗi xác thực MIME.

[2026.4.8] v1.0.0-beta.3 — OpenAI/Anthropic SDK gốc (bỏ Litellm), hỗ trợ Windows Math Animator, phân tích cú pháp JSON mạnh mẽ và i18n tiếng Trung đầy đủ.

[2026.4.7] v1.0.0-beta.2 — Tải lại cài đặt nóng, đầu ra lồng nhau của MinerU, sửa lỗi WebSocket và tối thiểu Python 3.11+.

[2026.4.4] v1.0.0-beta.1 — Viết lại kiến trúc gốc tác nhân (~200k dòng): Mô hình plugin Công cụ + Khả năng, CLI & SDK, TutorBot, Người đồng viết, Học có hướng dẫn và bộ nhớ liên tục.

[2026.1.23] v0.6.0 — Duy trì phiên, tải lên tài liệu gia tăng, nhập quy trình RAG linh hoạt và bản địa hóa hoàn toàn tiếng Trung.

[2026.1.18] v0.5.2 — Hỗ trợ ghi chép cho RAG-Mọi thứ, tối ưu hóa hệ thống ghi nhật ký và sửa lỗi.

[2026.1.15] v0.5.0 — Cấu hình dịch vụ hợp nhất, lựa chọn quy trình RAG cho mỗi cơ sở kiến thức, cải tiến việc tạo câu hỏi và tùy chỉnh thanh bên.

[2026.1.9] v0.4.0 — Hỗ trợ nhiều nhà cung cấp LLM và nhúng, trang chủ mới, tách rời mô-đun RAG và bộ tái cấu trúc biến môi trường.

[2026.1.5] v0.3.0 — Kiến trúc Nhắc nhở hợp nhất, CI/CD hành động GitHub và hình ảnh Docker dựng sẵn trên GHCR.

[2026.1.2] v0.2.0 — Triển khai Docker, nâng cấp Next.js 16 & React 19, tăng cường bảo mật WebSocket và sửa các lỗ hổng nghiêm trọng.

Ứng dụng web cục bộ đầy đủ + CLI, không cần sao chép. Nhu cầu Python 3.11–3.13 và một Node.js 20+ thời gian chạy trên PATH (máy chủ độc lập Next.js được đóng gói được sinh ra bởi deeptutor start).

mkdir -p my-deeptutor && cd my-deeptutor
pip install -U deeptutor
deeptutor init     # prompts for ports + LLM provider + optional embedding
deeptutor start    # starts backend + frontend; keep the terminal open

deeptutor init lời nhắc về cổng phụ trợ (mặc định 8001), cổng giao diện người dùng (mặc định 3782), nhà cung cấp LLM/URL cơ sở/khóa/mô hình API và nhà cung cấp dịch vụ nhúng tùy chọn cho Cơ sở Kiến thức/RAG.

Sau deeptutor start, hãy mở URL giao diện người dùng được in trong thiết bị đầu cuối - theo mặc định HTTP://127.0.0.1:3782. Nhấn Ctrl+C trong thiết bị đầu cuối đó để dừng cả phụ trợ và giao diện người dùng. Bỏ qua deeptutor init dùng thử nhanh là được; ứng dụng khởi động với các cổng mặc định và cài đặt mô hình trống, hãy định cấu hình chúng sau trong Cài đặt → Kiểu máy.

Để phát triển chống lại việc thanh toán. sử dụng Python 3.11–3.13 và Node.js 22 LTS để khớp với CI và Docker.

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

# Create a venv (macOS/Linux). Windows PowerShell:
#   py -3.11 -m venv .venv ; .\.venv\Scripts\Activate.ps1
python3 -m venv .venv && source .venv/bin/activate
python -m pip install --upgrade pip

# Install backend + frontend deps
python -m pip install -e .
( cd web && npm ci --legacy-peer-deps )

deeptutor init
deeptutor start --dev

deeptutor start xây dựng địa phương web/ giao diện người dùng để sản xuất một lần và tái sử dụng nó; --dev chạy Next.js với HMR. Bố trí cấu hình, cổng và Ctrl+C khớp Phương án 1.

conda create -n deeptutor python=3.11
conda activate deeptutor
python -m pip install --upgrade pip

pip install -e ".[dev]"             # tests/lint tools
pip install -e ".[partners]"        # Partner IM channel SDKs + MCP client
pip install -e ".[matrix]"          # Matrix channel without E2EE/libolm
pip install -e ".[matrix-e2e]"      # Matrix E2EE; requires libolm
pip install -e ".[math-animator]"   # Manim addon; requires LaTeX/ffmpeg/system libs

rm -f web/.next/dev/lock web/.next/lock
deeptutor start --dev

Một vùng chứa cho ứng dụng Web đầy đủ. Hình ảnh trên Sổ đăng ký vùng chứa GitHub:

• ghcr.io/hkuds/deeptutor:latest - phát hành ổn định
• ghcr.io/hkuds/deeptutor:pre - phát hành trước, khi có sẵn

Xem CONTAINERIZATION.md để biết cách triển khai podman/rootless/read-only-rootfs và hướng dẫn đầy đủ cho mỗi lần cài đặt.

docker run --rm --name deeptutor \
  -p 127.0.0.1:3782:3782 \
  -v deeptutor-data:/app/data \
  ghcr.io/hkuds/deeptutor:latest

Chỉ 3782 cần được xuất bản. Trình duyệt chỉ nói về nguồn gốc giao diện người dùng; phần mềm trung gian Next.js (web/proxy.ts) chuyển tiếp /api/* và /ws/* đến phần phụ trợ FastAPI bên trong thùng chứa. Xuất bản 8001 (-p 127.0.0.1:8001:8001) là tùy chọn - chỉ tiện dụng khi nhấn trực tiếp vào API bằng lệnh cuộn tròn hoặc tập lệnh.

Mở HTTP://127.0.0.1:3782. Thùng chứa tạo ra /app/data/user/settings/*.json trong lần khởi động đầu tiên; định cấu hình nhà cung cấp mô hình từ trang Cài đặt Web. Khóa cấu hình, API, nhật ký, tệp không gian làm việc, bộ nhớ và cơ sở kiến thức vẫn tồn tại trong deeptutor-data volume. Optional extras belong on the deployment, not in a shell: set DEEPTUTOR_EXTRAS (và DEEPTUTOR_APT_PACKAGES for system libraries) and every container started from it re-applies them, where a docker exec … pip install would be lost at the next compose down.

• Các cổng máy chủ khác nhau: thay đổi phía bên trái của mỗi -p host:container lập bản đồ (ví dụ: -p 127.0.0.1:8088:3782). Nếu bạn thay đổi cổng phía container trong /app/data/user/settings/system.json, khởi động lại và cập nhật phía bên phải của mỗi ánh xạ cho phù hợp.
• Tách ra: thêm -d, sau đó docker logs -f deeptutor để theo dõi, docker stop deeptutor dừng lại, docker rm deeptutor trước khi sử dụng lại tên này. các deeptutor-data âm lượng sẽ giữ cài đặt và không gian làm việc của bạn trong quá trình khởi động lại.

Từ xa Docker/proxy ngược: trình duyệt chỉ nói chuyện với nguồn gốc giao diện người dùng (:3782); chuyển tiếp phần mềm trung gian Next.js trong container /api/* và /ws/* về phía máy chủ phụ trợ. Đối với trường hợp một vùng chứa thông thường, bạn hoàn toàn không định cấu hình cơ sở API - chỉ cần trỏ trình kết thúc proxy/TLS ngược của bạn vào :3782. Bạn chỉ cần đế API cho triển khai chia tách (phụ trợ trong một vùng chứa/máy chủ riêng): đặt next_public_api_base trong data/user/settings/system.json tới địa chỉ trong mạng mà máy chủ giao diện người dùng sử dụng để tiếp cận phần phụ trợ (nó đọc phía máy chủ, không bao giờ được gửi tới trình duyệt).

{
  "next_public_api_base": "http://backend:8001"
}

next_public_api_base_external (và bí danh của nó public_api_base) được chấp nhận dưới dạng dự phòng có mức độ ưu tiên thấp hơn. CORS sử dụng giao diện người dùng nguồn gốc, không phải URL API. Khi tính năng xác thực bị tắt, DeepTutor sẽ cho phép nguồn gốc trình duyệt HTTP/HTTPS bình thường theo mặc định. Khi bật xác thực, hãy thêm nguồn gốc giao diện người dùng chính xác:

{
  "cors_origins": ["https://deeptutor.example.com"]
}

docker run --rm --name deeptutor \
  -p 127.0.0.1:3782:3782 -p 127.0.0.1:8001:8001 \
  --add-host=host.docker.internal:host-gateway \
  -v deeptutor-data:/app/data \
  ghcr.io/hkuds/deeptutor:latest

Khi bạn không cần giao diện người dùng Web. Gói chỉ có CLI được cài đặt từ kiểm tra nguồn, không phải từ PyPI.

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

# Create a venv (macOS/Linux). Windows PowerShell:
#   py -3.11 -m venv .venv-cli ; .\.venv-cli\Scripts\Activate.ps1
python3 -m venv .venv-cli && source .venv-cli/bin/activate
python -m pip install --upgrade pip

python -m pip install -e ./packaging/deeptutor-cli
deeptutor init --cli
deeptutor chat

deeptutor init --cli chia sẻ giống nhau data/user/settings/ bố cục dưới dạng ứng dụng đầy đủ nhưng bỏ qua lời nhắc cổng phụ trợ/giao diện người dùng và mặc định nhúng vào tắt (chọn Yes nếu bạn dự định sử dụng deeptutor kb … hoặc công cụ RAG). Nó vẫn viết bố cục thời gian chạy hoàn chỉnh (system.json, auth.json, integrations.json, model_catalog.json, main.yaml, agents.yaml) và vẫn nhắc nhở nhà cung cấp và mô hình LLM đang hoạt động.

deeptutor chat                                          # interactive REPL
deeptutor chat --capability deep_solve --tool rag --kb my-kb
deeptutor run chat "Explain Fourier transform"
deeptutor run deep_solve "Solve x^2 = 4" --tool rag --kb my-kb
deeptutor kb create my-kb --doc textbook.pdf
deeptutor memory show
deeptutor config show

Địa phương deeptutor-cli cài đặt không có nội dung Web hoặc phụ thuộc máy chủ. Giữ kiểm tra nguồn xung quanh - cài đặt có thể chỉnh sửa trỏ đến nó. Để thêm ứng dụng Web sau, hãy cài đặt gói PyPI (Tùy chọn 1) và chạy deeptutor init + deeptutor start từ cùng một không gian làm việc.

Các kỹ năng văn phòng tích hợp - docx / pdf / pptx / xlsx — làm việc bằng cách yêu cầu mô hình viết một tập lệnh Python ngắn (python-docx, reportlab, openpyxl, ...), chạy nó qua exec / code_execution tools và gửi lại URL tải xuống. Những công cụ đó được gắn kết bất cứ khi nào phần phụ trợ của hộp cát được kích hoạt. theo mặc định trong mọi hình thức triển khai:

• Local (Tùy chọn 1/2) và Docker (Tùy chọn 3, vùng chứa đơn): hộp cát quy trình con bị hạn chế chạy mã của mô hình (trên máy chủ cục bộ hoặc bên trong vùng chứa bên dưới Docker — vùng chứa là ranh giới cách ly của chính nó).
• Docker-soạn: thay vào đó được chuyển đến một nơi cứng rắn, ít đặc quyền nhất xe sidecar của người chạy (Dockerfile.runner) thông qua DEEPTUTOR_SANDBOX_RUNNER_URL — tư thế mạnh nhất và được ưu tiên tự động khi có mặt.

Hộp cát quy trình con được điều khiển bởi sandbox_allow_subprocess thiết lập trong data/user/settings/system.json (mặc định true). Chạy mã do mô hình tạo trên máy chủ của bạn là một quyết định thực sự đáng tin cậy — hãy đặt nó thành false (hoặc xuất khẩu DEEPTUTOR_SANDBOX_ALLOW_SUBPROCESS=0) để vô hiệu hóa việc thực thi phía máy chủ, với cái giá là các kỹ năng văn phòng không còn có thể tạo tệp.

Mọi thứ dưới data/user/settings/ đơn giản là JSON/YAML. các Cài đặt trang trong trình duyệt là trình chỉnh sửa được đề xuất.

Dự án gốc .env là không đọc dưới dạng tệp cấu hình ứng dụng. Để thiết lập mô hình tối thiểu, hãy mở Cài đặt → Kiểu máy, thêm cấu hình LLM (URL cơ sở / khóa API / tên kiểu máy) và lưu. Chỉ thêm hồ sơ nhúng nếu bạn dự định sử dụng các tính năng của Cơ sở Kiến thức / RAG.

Trò chuyện là khả năng mặc định và là nơi bắt đầu hầu hết công việc. Một luồng duy nhất có thể hoạt động bình thường, gọi công cụ, tự tiếp cận các cơ sở kiến ​​thức đã chọn, đọc tệp đính kèm, tạo hình ảnh, tham khảo ý kiến ​​các tác nhân phụ, viết bản ghi sổ tay và tiếp tục với cùng một bối cảnh qua các lượt.

Vòng lặp được cố tình đơn giản: mô hình suy nghĩ theo vòng, gọi các công cụ khi hữu ích, quan sát kết quả và kết thúc bằng thông báo không có công cụ. ask_user là đặc biệt - thay vì đoán, nhân viên có thể tạm dừng lượt, hỏi một câu hỏi làm rõ có cấu trúc và tiếp tục sau khi bạn trả lời.

Các công cụ mà người dùng có thể chuyển đổi được brainstorm, web_search, paper_search, reasonvà geogebra_analysis - cộng imagegen và videogen khi bạn định cấu hình mô hình tạo phù hợp. Các công cụ theo ngữ cảnh như rag, kb_files, read_source, read_memory, write_memory, read_skill, load_tools, exec, web_fetch, ask_user, list_notebook, write_note, question_bank, githubvà consult_subagent gắn kết tự động khi đến lượt có bối cảnh phù hợp.

Bối cảnh có hai loại: bối cảnh phiên dính (subagent, cơ sở tri thức, cá tính, hình mẫu, giọng nói) tồn tại trên thanh công cụ của nhà soạn nhạc và tồn tại qua các lượt; tài liệu tham khảo một lần (tệp, lịch sử trò chuyện, sách, sổ ghi chép, ngân hàng câu hỏi, đại lý nhập khẩu) đến từ + thực đơn cho một lượt duy nhất.

Trò chuyện cũng là điểm khởi đầu cho các khả năng sâu hơn: Câu đố để tạo câu hỏi, Hình dung cho biểu đồ/sơ đồ/hình ảnh động, Con đường làm chủ cho các luồng kế hoạch học tập, và Đọc sâu sắc — một tài liệu mở bên cạnh chủ đề, với mọi tuyên bố được trích dẫn đến trang mà nó xuất phát. Nghiên cứu cho các báo cáo được trích dẫn và Giải quyết để lý luận hiệu quả hãy ngồi dưới Nhiều khả năng hơn.

Đối tác là những người bạn đồng hành bền bỉ với tâm hồn, chính sách kiểu mẫu, thư viện, bộ nhớ và kênh của riêng họ. Chúng không phải là một công cụ bot riêng biệt: mọi tin nhắn IM hoặc web gửi đến đều trở thành một công cụ bình thường ChatOrchestrator chuyển vào bên trong không gian làm việc dành cho đối tác. Đối tác là “người trò chuyện có cá tính và có số điện thoại”.

Mỗi đối tác có một SOUL.md, lựa chọn mô hình, kênh, chính sách công cụ và thư viện được chỉ định. Cơ sở kiến thức, kỹ năng và sổ ghi chép được sao chép vào data/partners/<id>/workspace/, do đó, các công cụ RAG, kỹ năng, sổ ghi chép và bộ nhớ tương tự hoạt động mà không có trường hợp đặc biệt. Một đối tác đọc bộ nhớ của chủ sở hữu nhưng chỉ ghi bộ nhớ của chính nó.

Lớp kênh được điều khiển theo sơ đồ và có thể kết nối với các nền tảng IM như Feishu, Telegram, Slack, Discord, DingTalk, QQ/NapCat, WeCom, WhatsApp, Zulip, Mattermost, Matrix, Mochat và Microsoft Teams tùy thuộc vào các tính năng bổ sung đã cài đặt và thông tin xác thực được định cấu hình. Đối tác cũng có thể được kết nối với tư cách là đại lý phụ và được tư vấn từ lượt trò chuyện thông thường - xem Đại lý của tôi bên dưới.

For faster setup, the Partner channel page can create a Feishu/Lark app or WeCom AI bot, or sign a personal WeChat account in, from a QR scan drawn in the browser rather than the server log. Feishu/Lark detects the account domain and saves the scanning user as the initial allowed sender. WeCom keeps an existing allowlist and otherwise defaults to all users who can reach the bot, with a visible open-access warning; the manual channel forms remain available if a provider's scan protocol changes.

Tác nhân của tôi biến các tác nhân khác thành bối cảnh cho DeepTutor và thực hiện hai việc riêng biệt. Kết nối một đại lý trực tiếp — a Claude Code, Codex, Gemini, Antigravity, Kimi, opencode, or MiMo Code CLI on your machine, or one of your Partners — and consult it from inside a chat turn: DeepTutor actually chạy tác nhân khác và truyền công việc của nó vào bảng Hoạt động thông qua consult_subagent công cụ. Chọn nó bằng chip Tác nhân (hoặc gõ @) và đặt số vòng tư vấn có thể diễn ra.

Nhập các cuộc hội thoại trước đây — đưa vào lịch sử Claude Code và Codex hiện có của bạn dưới dạng các tác nhân được đặt tên, có thể tìm kiếm và tiếp tục. Chọn ngày để nhập; làm mới sẽ đồng bộ lại chúng. Tham chiếu cuộc trò chuyện đã nhập từ bất kỳ lượt trò chuyện nào qua + → Đại lý của tôi và DeepTutor đọc nó dưới dạng bản ghi của bên thứ ba — nó vẫn giữ nguyên của họ cuộc trò chuyện chứ không phải giọng nói của DeepTutor.

Co-Writer là không gian làm việc Markdown ở chế độ xem chia đôi dành cho các báo cáo, hướng dẫn, ghi chú và các tạo phẩm học tập dạng dài. Tài liệu tự động lưu và hiển thị bản xem trước trực tiếp (toán KaTeX, hàng rào sơ đồ) và có thể được lưu lại vào sổ ghi chép khi bản nháp trở thành bối cảnh có thể sử dụng lại.

Ý tưởng xác định của nó là chỉnh sửa phẫu thuật: chọn một khoảng và yêu cầu DeepTutor viết lại, mở rộng hoặc rút ngắn khoảng đó. Tác nhân chỉnh sửa có thể đưa ra thay đổi trong cơ sở kiến ​​thức hoặc bằng chứng trên web, theo dõi các lệnh gọi công cụ của nó và hiển thị mọi thay đổi dưới dạng khác biệt chấp nhận/từ chối - vì vậy sẽ không có gì xảy ra cho đến khi bạn phê duyệt.

Sách biến các nguồn được chọn thành một nguồn tương tác cuốn sách sống — không phải là tệp PDF tĩnh mà là môi trường đọc được xây dựng từ các khối được gõ. Một cuốn sách có thể bắt đầu từ cơ sở kiến ​​thức, sổ ghi chép, ngân hàng câu hỏi hoặc lịch sử trò chuyện; quy trình sáng tạo đề xuất dàn ý chương trước khi nội dung được tạo, do đó bạn xem lại hình dạng thay vì chấp nhận đầu ra một lần mù quáng.

Mỗi chương biên dịch thành các khối đã nhập — văn bản, chú thích, câu đố, thẻ flash, dòng thời gian, mã, số liệu, HTML tương tác, hoạt ảnh, biểu đồ khái niệm, phần tìm hiểu sâu và ghi chú của người dùng — và mỗi trang đều có Trò chuyện trên Trang riêng. Các khối có thể chỉnh sửa được: chèn, di chuyển, tạo lại, viết lại nội dung hoặc chuyển đổi loại mà không cần làm lại chương. Các trang đã truy cập, dấu trang và các bài kiểm tra sẽ được tính thành điểm hoàn thành và các chương yếu; bất kỳ cuốn sách nào được xuất sang Markdown. Một quá trình biên dịch dài tạm dừng và tiếp tục; deeptutor book health và refresh-fingerprints nguồn kiến ​​thức cờ đã trôi dạt.

Cơ sở kiến thức là các bộ sưu tập tài liệu đằng sau RAG — chúng tạo nền tảng cho các lượt Trò chuyện, chỉnh sửa của Người đồng viết, tạo sách và các cuộc trò chuyện với Đối tác. Điều đặc biệt là một lựa chọn động cơ truy xuất: LlamaIndex (mặc định, vectơ cục bộ + BM25), chỉ mục trang (truy xuất lý luận với các trích dẫn cấp trang, OSS được lưu trữ hoặc tự lưu trữ), đồ thịRAG và LightRAG (truy xuất đồ thị tri thức), Máy chủ LightRAG (truy xuất được giảm tải sang phiên bản LightRAG bên ngoài mà bạn kết nối qua HTTP), Tencent IMA (thư viện bạn quản lý trong IMA — được tìm kiếm, duyệt và ghi lại trên OpenAPI của nó), LềNote 4 (dữ liệu nghiên cứu MN4 của bạn — tài liệu, đoạn trích, thẻ bản đồ tư duy và các liên kết giữa chúng — được đưa vào bởi Tiện ích bổ sung của ứng dụng và được điều hướng bằng các công cụ chuyên dụng) hoặc một liên kết Obsidian vault gia sư đọc và viết tại chỗ. Mỗi KB được liên kết với một công cụ.

Bạn cũng đang tạo KB tạo mới (tải tài liệu lên và xây dựng chỉ mục mới) hoặc liên kết hiện có (reuse an index built elsewhere, read in place with no re-index). A KB can also track GitHub sources — a repo, branch, and glob whose Markdown is pulled in and re-synced on demand, so documentation you follow stays current without re-uploading. Re-indexing writes a new flat version-N thư mục và giữ lại những thư mục trước đó, do đó chỉ mục đang hoạt động không bao giờ bị phá hủy trong quá trình xây dựng lại. Một tài liệu duy nhất có thể được gỡ bỏ ngay cả từ một lỗi-state base — xóa một tệp không thể phân tích cú pháp mà không xóa và xây dựng lại hoàn toàn. Phân tích cú pháp tài liệu — Chỉ văn bản, MinerU, Docling, Tika, markitdown, PyMuPDF4LLM hoặc LiteParse — được chọn trong Cài đặt → Cơ sở kiến thức, với tính năng tải xuống mô hình cục bộ bị tắt theo mặc định. Docling cũng có thể chạy trong từ xa chế độ dựa trên máy chủ Docling Serve (không cần cài đặt cục bộ hoặc mô hình), được định cấu hình qua Cài đặt → Phân tích tài liệu (mode=remote, URL cơ sở máy chủ và khóa API tùy chọn) hoặc DOCLING_MODE / DOCLING_API_BASE_URL / DOCLING_API_TOKEN các biến môi trường. Tika chỉ hoạt động từ xa và trỏ đến máy chủ Apache Tika (TIKA_SERVER_URL). CLI phản ánh vòng đời với deeptutor kb list, info, create, add, search, set-defaultvà delete.

Không gian học tập là thư viện và lớp cá nhân hóa — nơi những thứ vẫn tồn tại tồn tại. Cuộc trò chuyện & Tài liệu lưu giữ lịch sử trò chuyện, sổ ghi chép của bạn — giờ đây là bảng điều khiển riêng, với các bản ghi di chuyển hoặc sao chép giữa sổ ghi chép và xuất Markdown — và ngân hàng câu hỏi (mỗi câu hỏi đã lưu sẽ giữ câu trả lời của bạn, câu trả lời tham khảo và lời giải thích). Cá nhân hóa nắm giữ các con đường làm chủ, tính cách (các cài đặt trước hành vi như ngang hàng, trợ lý nghiên cứu, giáo viên), kỹ năng (SKILL.md playbook mà mô hình đọc theo yêu cầu), Dịch vụ MCP — một kho lưu trữ tuyển chọn gồm các máy chủ MCP được lưu trữ mà bạn tự cài đặt chỉ bằng một cú nhấp chuột, cùng với bất kỳ máy chủ từ xa nào mà bạn định cấu hình bằng URL — và Ứng dụng CLI, công cụ dòng lệnh từ CLI-Bất cứ điều gì danh mục mà nhân viên trò chuyện gọi trực tiếp, với hướng dẫn sử dụng riêng của từng ứng dụng được tải theo yêu cầu. Mọi thứ ở đây đều có thể được sử dụng lại từ Trò chuyện, Đối tác, Người đồng sáng tác và Sách.

Bạn không cần phải tự viết mọi kỹ năng - Nhập từ EduHub duyệt danh mục cộng đồng và tải kỹ năng thẳng vào thư viện của bạn thông qua cổng bảo mật (xem Hệ sinh thái).

Bộ nhớ là một hệ thống ba lớp được hỗ trợ bằng tập tin mà bạn có thể đọc, sắp xếp và kiểm tra - một cách có chủ ý không một cửa hàng vector ẩn. L1 là máy nhân bản không gian làm việc cộng với dấu vết sự kiện chỉ nối thêm (trace/<surface>/<date>.jsonl); L2 là các sự kiện được quản lý trên mỗi bề mặt (L2/<surface>.md); L3 là tổng hợp bề mặt chéo (L3/<profile|recent|scope|preferences>.md). Vì L2 trích dẫn L1 và L3 trích dẫn L2 nên không có gì trong hồ sơ của bạn là không thể giải thích được.

Biểu đồ bộ nhớ hiển thị toàn bộ kim tự tháp — tổng hợp L3 ở trung tâm, L2 ở vòng giữa, dấu vết L1 ở bên ngoài — vì vậy bạn có thể theo dõi bất kỳ xác nhận quyền sở hữu tổng hợp nào về sự kiện thô chính xác đằng sau nó. Bộ nhớ được theo dõi xuyên suốt chat, notebook, quiz, kb, book, đối tác và cowriter bề mặt; ngân sách Cập nhật / Kiểm toán / Dedup của người hợp nhất được điều chỉnh Cài đặt → Bộ nhớ.

Cài đặt là mặt phẳng điều khiển hoạt động, với dải trạng thái trực tiếp (tình trạng phụ trợ và bộ nhớ thường trú trên cây quy trình) và một thẻ cho mỗi khu vực: Ngoại hình (chủ đề, giao diện và ngôn ngữ đầu ra mô hình, kiểu dáng khối mã), Mạng (API cơ sở, cổng, CORS), Người mẫu (LLM, Nhúng, Tìm kiếm, Chuyển văn bản thành giọng nói, Chuyển giọng nói thành văn bản, Tạo hình ảnh, Tạo video), Cơ sở kiến thức (công cụ phân tích tài liệu), Trò chuyện (công cụ, tham số theo khả năng, giới hạn đính kèm), Đối tác & Đại lý (các đại lý phụ bạn có thể tham khảo từ một lượt) và Bộ nhớ (ngân sách của người hợp nhất).

Hầu hết các phần đều sử dụng quy trình soạn thảo và áp dụng, vì vậy bạn có thể kiểm tra nhà cung cấp trước khi cam kết. Bạn cũng có thể chỉ cần hỏi trong Trò chuyện: trợ lý đọc cấu hình hiện tại, áp dụng thay đổi và cho biết liệu cần khởi động lại hay lập chỉ mục lại — thăm dò một mô hình mới trước khi cam kết, để trợ lý không thể tự chuyển sang mô hình nào đó không thể truy cập được. Các khóa API không bao giờ đi qua mô hình mà thay vào đó sẽ mở biểu mẫu phù hợp cho bạn. Bốn chủ đề được cung cấp trong hộp - Mặc định, Kem, Tối và Thủy tinh. Dự án gốc .env các tập tin bị cố ý bỏ qua; cấu hình thời gian chạy nằm dưới data/user/settings/*.json trừ khi DEEPTUTOR_HOME hoặc deeptutor start --home trỏ ứng dụng đi nơi khác.

OpenAI Codex OAuth (thử nghiệm). Chọn OpenAI Codex trong Mô hình → LLM thay thế các trường khóa API bằng thông tin đăng nhập vào trình duyệt chạy dựa trên gói ChatGPT của riêng bạn, vì vậy không OPENAI_API_KEY là cần thiết. Token chỉ tồn tại trong data/system/user-secrets/<owner>/private/openai-codex/ — trong triển khai Compose nhiều vùng chứa, bên ngoài mọi cây mà hộp cát thực thi có thể tiếp cận — và DeepTutor không bao giờ đọc hoặc sửa đổi ~/.codex CLI đăng nhập. Danh sách mô hình được lấy từ danh mục trực tiếp của tài khoản đó; đăng nhập xuất bản hồ sơ nhưng chỉ trở thành mô hình hoạt động khi chưa có LLM nào được định cấu hình. Vì mã thông báo cấp phép cho gói của một người nên không thể chia sẻ hồ sơ thông qua cấp phép của người dùng — mỗi tài khoản đều tự đăng nhập, bao gồm cả người dùng thông thường: thẻ của họ nằm trong Mô hình → LLM và các mô hình, danh mục và đăng xuất kết quả vẫn ở chế độ riêng tư đối với tài khoản đó.

Việc triển khai Docker cục bộ và Podman mặc định sử dụng các mạng vòng lặp riêng biệt và cần một cầu nối tạm thời trong quá trình đăng nhập. Theo dõi hướng dẫn cầu nối Codex OAuth cục bộ tạm thời để biết chính xác các lệnh Docker, Compose, Podman và chia nhỏ.

Để triển khai từ xa, trình duyệt localhost và của máy chủ localhost là các máy khác nhau, do đó, chỉ một proxy ngược thông thường không thể mang lệnh gọi lại localhost của trình duyệt đến máy chủ. Sử dụng đường hầm SSH làm cầu nối gọi lại. Đường hầm đến cổng Web đã được xuất bản; Next.js chỉ ghi lại đường dẫn gọi lại chính xác tới trình môi giới gọi lại công khai và trình môi giới xác thực state trước khi định tuyến đến hoạt động OAuth ban đầu. Trình nghe gọi lại vẫn ở vòng lặp phụ trợ, các cổng 1455 và 1457 chưa được xuất bản và đường dẫn này hỗ trợ mạng cầu nối Docker mặc định.

ssh -N -L 1455:127.0.0.1:3782 <ssh-user>@<server-host>

Nếu DeepTutor báo cáo cổng gọi lại dự phòng 1457, sử dụng:

ssh -N -L 1457:127.0.0.1:3782 <ssh-user>@<server-host>

Chỉ chạy một lệnh khớp với cổng gọi lại thực tế; không bao giờ chạy cả hai. 3782 chỉ là cổng Web mẫu: đó là cổng giao diện người dùng/container được định cấu hình được báo cáo là callback_forward_port. Giá trị đó không đảm bảo rằng cùng một cổng đang lắng nghe trên máy chủ SSH 127.0.0.1. Nếu Docker hoặc Podman xuất bản một cổng máy chủ khác hoặc proxy ngược lắng nghe trên một cổng khác, chỉ thay thế cổng mục tiêu bên phải (3782 ở trên) với cổng Web thực sự lắng nghe trên máy chủ SSH 127.0.0.1; giữ cổng gọi lại bên trái như 1455 hoặc 1457. <server-host> là máy chủ SSH có loopback sở hữu cổng nghe đó. Nếu URL trình duyệt đặt tên proxy ngược hoặc bộ cân bằng tải, hãy thay thế nó bằng máy chủ giao diện SSH chính xác.

CLI in lệnh đường hầm và sau đó thử mở trình duyệt ngay lập tức. Khi triển khai từ xa, hãy giữ trang ủy quyền mở mà không cần hoàn thành nó, thiết lập đường hầm được in trong một thiết bị đầu cuối khác và chỉ sau đó mới tiếp tục ủy quyền.

Phát hiện cấu trúc liên kết từ xa có ranh giới localhost. Nếu bản thân Web được truy cập thông qua chuyển tiếp SSH hoặc IDE localhost, trình duyệt không thể biết rằng máy chủ ở xa. Đối với hoạt động Web hiện tại, hãy để dang dở trang ủy quyền của nó, hãy đọc redirect_uri trong URL ủy quyền của hoạt động đó để xác định cổng gọi lại 1455 hoặc 1457và tạo đường hầm thứ hai từ cổng cục bộ đó đến cổng Web thực tế. Ngoài ra, hãy hủy thao tác Web đó và bắt đầu một thao tác mới với CLI; đầu ra CLI thuộc về thao tác mới và không được sử dụng cho thao tác Web hiện có. Lỗi hạn ngạch và lỗi danh mục được báo cáo nguyên trạng và không bao giờ chuyển sang nhà cung cấp trả phí. Đường dẫn tương thích này mang tính thử nghiệm: giao diện ngược dòng có thể thay đổi.

Xác thực là tắt theo mặc định — DeepTutor chạy một người dùng. Bật nó lên và một data/ cây lưu trữ không gian làm việc của quản trị viên, không gian làm việc riêng biệt cho mỗi người dùng và không gian làm việc của đối tác cạnh nhau:

data/
├── user/                    # Admin workspace + global settings
├── users/<uid>/             # Per-user scope: chat history, memory, notebooks, KBs
├── partners/<id>/workspace/ # Partner (synthetic-user) scope
├── cli-apps/                # Installed CLI apps, mounted read-only into the sandbox
└── system/                  # auth · grants · audit · user-secrets/<owner> (OAuth tokens)

các người dùng đăng ký đầu tiên trở thành quản trị viên và sở hữu danh mục mô hình, thông tin xác thực của nhà cung cấp, cơ sở kiến thức được chia sẻ, kỹ năng và trợ cấp cho mỗi người dùng. Mọi người khác đều có một không gian làm việc riêng biệt và một trang Cài đặt được sắp xếp lại — các mô hình, KB và kỹ năng do quản trị viên chỉ định hiển thị dưới dạng các tùy chọn có phạm vi, chỉ đọc, không bao giờ ở dạng khóa API thô. Nếu auth.json đã mang theo một username + password_hash, tài khoản đó là quản trị viên: /register vẫn đóng và các tài khoản được tạo từ /admin/users luôn luôn role=user cho đến khi bạn quảng bá chúng.

Kích hoạt nó: bật xác thực trong data/user/settings/auth.json, khởi động lại deeptutor start, đăng ký quản trị viên đầu tiên tại /register, sau đó thêm người dùng từ /admin/users và chỉ định mô hình, KB, kỹ năng, đối tác, chính sách công cụ/MCP/CLI-ứng dụng và quyền truy cập thực thi mã thông qua các khoản cấp.

PocketBase vẫn là sự tích hợp một người dùng — giữ integrations.pocketbase_url trống để triển khai nhiều người dùng trừ khi bạn đã kết nối cửa hàng người dùng bên ngoài.

deeptutor chat mở REPL tương tác; deeptutor run <capability> "<message>" bắn một lượt rồi thoát ra. Cả hai đều nói giống nhau --capability, --tool, --kbvà --config cờ.

deeptutor chat                                              # interactive REPL
deeptutor chat --capability deep_solve --kb my-kb --tool rag
deeptutor run chat "Explain the Fourier transform" --tool rag --kb textbook
deeptutor run deep_research "Survey 2026 papers on RAG" \
  --config mode=report --config depth=standard

Mọi thứ mà ứng dụng Web thực hiện cũng có ở đây - cơ sở kiến thức (kb), phiên (session), đối tác (partner), kỹ năng (skill), sổ ghi chép, bộ nhớ và cấu hình. Danh sách đầy đủ dưới đây.

DeepTutor được xây dựng để được điều hành bởi một đại lý khác. Thêm --format json đến bất kỳ run và mỗi lượt rẽ suối NDJSON - một sự kiện trên mỗi dòng (content, tool_call, tool_result, done, …), mỗi dòng được gắn thẻ session_id. Chạy không có đầu an toàn: một ask_user tạm dừng mà không có TTY tự động giải quyết bằng câu trả lời trống thay vì treo.

# One shot, machine-readable
deeptutor run deep_solve "Find d/dx[sin(x^2)]" --tool reason --format json

# Chain turns in one stateful session — capture the id, reuse it
SID=$(deeptutor run deep_research "Survey 2026 papers on RAG" \
  --config mode=report --config depth=standard --format json \
  | jq -r 'select(.type=="done").session_id')
deeptutor run deep_question "Quiz me on that survey" --session "$SID" --format json

Repo gửi một root SKILL.md - tài liệu chuyển giao ~ 150 dòng hướng dẫn mọi công cụ sử dụng LLM toàn bộ bề mặt trong một lần đọc. Đưa nó cho Claude Code, Codex hoặc OpenCode (họ sẽ nhận SKILL.md tự động) hoặc bọc deeptutor run như một công cụ trong vòng lặp LangChain/AutoGen. Công thức nấu ăn đầy đủ: Chuyển giao đại lý.

Gói chỉ có CLI nằm trong packaging/deeptutor-cli. Trong lần thanh toán này, hãy cài đặt nó từ nguồn:

python -m pip install -e ./packaging/deeptutor-cli

Nó chưa được xuất bản lên PyPI, vì vậy phần chính Bắt đầu phần giữ đường dẫn cài đặt nguồn.

EduHub là trung tâm cộng đồng mà DeepTutor ra mắt để chia sẻ các kỹ năng của tác nhân định hướng giảng dạy — Gia sư Socrates, người xây dựng thẻ ghi nhớ, phản hồi bài luận, kế hoạch thi, người giải thích khái niệm, v.v. Nó được tích hợp vào DeepTutor nên không cần phải cấu hình: một con sên trần hoặc một eduhub: tiền tố giải quyết nó.

Tìm và cài đặt — trong trình duyệt, mở Không gian học tập → Kỹ năng → Nhập từ EduHub để duyệt qua danh mục và tải kỹ năng xuống thẳng thư viện của bạn. Từ thiết bị đầu cuối:

deeptutor skill search "socratic tutor"               # search EduHub (the default hub)
deeptutor skill install socratic-tutor                # fetch → verify → register
deeptutor skill install eduhub:[email protected]   # pin a hub and a version
deeptutor skill list                                  # local skills with their hub provenance

Xuất bản của riêng bạn - gói một SKILL.md và chia sẻ lại với cộng đồng:

deeptutor skill login                                 # browser sign-in to EduHub
deeptutor skill publish ./my-skill                    # interactive: pick a track + tags, then upload
deeptutor skill update                                # roll back or release a new version

EduHub cũng là một cơ quan đăng ký độc lập, tương thích với ClawHub, do đó, các đại lý không phải là DeepTutor (Claude Code, Codex, …) có thể sử dụng nó trực tiếp thông qua eduhub CLI — npx eduhub install socratic-tutor.

Bất kể nguồn nào, mọi hoạt động nhập khẩu đều vượt qua cùng một cổng an toàn trước khi bất cứ điều gì chạm vào không gian làm việc của bạn:

• cơ quan đăng ký phán quyết an ninh được kiểm tra đầu tiên - các gói được gắn cờ sẽ bị từ chối trừ khi bạn vượt qua --allow-unverified;
• các kho lưu trữ được trích xuất một cách phòng thủ (bộ bảo vệ zip-slip / zip-bom) đằng sau một văn bản/tập lệnh danh sách trắng hậu tố, do đó các tệp nhị phân không bao giờ xuất hiện trong không gian làm việc;
• frontmatter được chuẩn hóa thành lược đồ của DeepTutor và always: là lột đồ, do đó, một kỹ năng đã tải xuống không bao giờ có thể tự ép mình vào mọi lời nhắc của hệ thống;
• xuất xứ — trung tâm, phiên bản, phán quyết và thời gian cài đặt — được ghi vào .hub-lock.json để kiểm tra và cập nhật.

Trong quá trình triển khai nhiều người dùng, việc cài đặt chỉ dành cho quản trị viên: một kỹ năng mới sẽ xuất hiện trong danh mục quản trị và không hiển thị với những người dùng khác cho đến khi được cấp quyền, do đó, quản trị viên có thể kiểm tra kỹ năng đó trước khi triển khai.

Bởi vì DeepTutor sử dụng định dạng Agent-Skills mở, móng vuốt cũng hoạt động như một nguồn hạng nhất — nó được tích hợp cùng với EduHub. Chọn nó với tiền tố trung tâm:

deeptutor skill search "git release notes" --hub clawhub
deeptutor skill install clawhub:[email protected]

Thêm nhiều đăng ký hơn trong settings/skill_hubs.json: một type: "clawhub" điểm vào tại bất kỳ HTTP API tương thích nào (EduHub và ClawHub đều nói nó), type: "command" bao bọc bất cứ thứ gì tìm nạp CLI mà một cơ quan đăng ký gửi đi và "default" chọn trung tâm được sử dụng cho sên trần. Tất cả đều cấp nguồn cho cùng một cổng nhập khẩu.