deeptutor

DeepTutor é um projeto open-source da HKUDS que se descreve como um sistema de tutoria personalizada ao longo da vida. É uma aplicação full-stack construída com Python 3.11+ no backend e Next.js 16 no frontend, lançada sob a licença Apache 2.0, com um site de documentação complementar em deeptutor.info e uma referência a artigo no arXiv. O README apresenta um histórico de lançamentos longo e em rápida evolução (aproximadamente v0.2.0 até v1.6.8) que documenta o conjunto de recursos em evolução do projeto. Os temas recorrentes incluem: - Chat e tutoria agênticos: um único loop de agente alimenta chat, aprendizado guiado, pesquisa profunda, resolução de problemas e geração de perguntas, com plugins de ferramentas/capacidades e capacidades configuráveis por modelo. - Gerenciamento de conhecimento: bases de conhecimento com múltiplos motores de recuperação (LightRAG, GraphRAG, PageIndex, FAISS, ingestão baseada em LlamaIndex), motores de parsing de documentos (MinerU, Docling, PyMuPDF4LLM, LiteParse, Apache Tika), índices versionados e fluxos de reindexação. - Recursos de aprendizado: Aprendizado Guiado com portões de domínio, um Banco de Questões, questionários, Book Engine para compilar "livros vivos" com rastreamento de progresso e exportação em Markdown, Co-Writer para escrita de múltiplos documentos e visualizações interativas. - Memória: uma bancada de memória de três camadas (L1/L2/L3) e memória persistente por usuário. - Integrações: muitos provedores de LLM e embeddings, provedores de busca na web, serviços MCP e canais de mensageria (o README menciona 15 canais) para "Partners" — personas de tutor configuráveis com suas próprias bibliotecas, habilidades e memória privada. - Implantação: suporte a Docker e Compose, notas sobre Podman sem root, implantações multiusuário com workspaces isolados, papéis de administrador e uma CLI (`deeptutor`) com comandos como start, doctor e skill install. O repositório é claramente voltado para aprendizes e educadores que desejam um ambiente de tutoria com IA auto-hospedável e extensível, em vez de um chatbot de propósito único. O README está escrito em inglês com traduções vinculadas para chinês, japonês, espanhol, francês, árabe, russo, hindi, português, tailandês e polonês.