DeepTutor

项目简介

DeepTutor 是一个完全开源的智能体个性化辅导框架。它将带引用的题目辅导与难度校准的题目生成统一起来，通过混合个性化引擎把静态知识锚定与动态学习者记忆结合，持续适应学生不断变化的需求。该个性化基础还延伸到自适应学习流程、交互式书籍和主动式多渠道辅导智能体。为评估个性化辅导，项目提出 TutorBench 交互式基准，包含基于五个领域大学水平课程定制的学习者画像，并提出基于大语言模型的第一人称交互评估协议，通过画像驱动的学生模拟器开展评估。

核心功能

• 带引用的题目辅导与难度校准的题目生成；混合个性化引擎将静态知识锚定与动态学习者记忆结合；持续适应每位学生不断变化的需求；将个性化基础扩展到自适应学习流程、交互式书籍和主动式多渠道辅导智能体；TutorBench 交互式基准提供基于五个领域大学水平课程定制的学习者画像；基于大语言模型的第一人称交互评估协议，通过画像驱动的学生模拟器开展评估。

适用场景

• 带引用的个性化题目辅导；难度校准的题目生成，用于学习者练习；自适应学习流程与交互式书籍；主动式多渠道辅导智能体。

快速开始

• 项目代码已在 GitHub 仓库提供，并设有官方文档站点。

部署与要求

• 运行环境标注为 Python 3.11+ 与 Next.js 16。

采用前须知

• 许可证：Apache-2.0。在使用、修改或分发项目前，请确认其具体条款。