HKUDS/DeepTutor

解決する課題

DeepTutorは、静的な学習教材をインタラクティブでエージェント的な教育体験に変える、生涯にわたるパーソナライズされた個別指導システムを提供します。知識検索、パーソナライズされた記憶、ガイド付き指導を組み合わせて、複雑な科目の習得を支援することで、適応学習のニーズに応えます。

仕組み

DeepTutorは、いくつかのコアコンポーネントを統合するエージェントエンジンを使用します。

• 知識統合: LightRAG、GraphRAG、PageIndexなどのさまざまなエンジンを通じてRAG（検索拡張生成）を利用し、ドキュメント、GitHubリポジトリ、Webソースを取り込みます。
• パーソナライズされた記憶: 3層のメモリシステム（L1/L2/L3）が、学習者の進捗と好みを長期にわたって追跡します。
• ガイド付き学習: 学習者の準備状況と進捗に基づいてツールとコンテンツをゲートする「マスタリーパス」と「ブック」を作成します。
• ツールエコシステム: 隔離されたランタイムでコードを実行し、深い調査を行い、プラグイン駆動の可視化カタログを使用して概念を説明できます。
• エージェントインターフェース: 独自のライブラリとスキルを持つ専門エージェントのペルソナである「パートナー」と、エージェントネイティブな対話のためのCLIをサポートします。

対象ユーザー

パーソナライズされたAI駆動の教育パスを求める学習者、および独自の知識ベースを使用して構造化されたインタラクティブな個別指導環境を構築したい教育者や開発者向けに設計されています。

ハイライト

• マルチエンジンRAG: 高忠実度のドキュメント検索と推論のためにLightRAG、GraphRAG、PageIndexをサポートします。
• 没入型リーディング: ページごとの引用付きのドキュメント並列表示を備えています。
• エージェントパートナー: プライベートな記憶と独自のスキルセットを持つ専門AIペルソナを作成および相談できます。
• 動的コンテンツ生成: ソース資料から構造化された「ブック」とクイズを自動的にコンパイルして、習得度を追跡します。
• 拡張可能なツール: ノートブックコンソール、隔離されたコード実行、MCP（モデルコンテキストプロトコル）サーバーとの統合を含みます。