HKUDS/DeepTutor
DeepTutor: Lifelong Personalized Tutoring. https://deeptutor.info/.
解決する課題
DeepTutorは、異なる教育ツール間の断片化を解消する、統合されたエージェントネイティブな学習ワークスペースを提供します。チュータリング、問題解決、クイズ生成、リサーチ、および可視化を単一のシステムに統合し、学習者のコンテキストとメモリがすべての活動を通じて保持されます。
仕組み
DeepTutorは、複数のモード（Chat、Quiz、Research、Visualize、Solve、およびMastery Path）を駆動する単一のエージェントループで動作します。LlamaIndex、GraphRAG、LightRAGなどのフレームワークを使用したRAG（Retrieval-Augmented Generation）のためのマルチエンジン知識システムを利用し、さまざまなLLMプロバイダーに接続します。また、生涯にわたるパーソナライズされた学習履歴を維持するために、3層メモリシステム（L1 traces、L2 surface summaries、L3 synthesis）を備えています。
対象者
Co-Writerによるドラフト作成、問題バンクの管理、専門的な「Partner」エージェントとの対話など、さまざまな学習ワークフローを一つの環境内で接続し、パーソナライズされたインテリジェントなチュータリング体験を求める学習者や教育者向けに設計されています。
ハイライト
- 統合エージェントランタイム: 基盤となるエンジンを変更することなく、目的（例：チャットから問題解決へ）を切り替え可能。
- マルチエンジンRAG: GraphRAG、LightRAG、およびリンクされたObsidianのヴォルトを含む、多様な知識検索方法をサポート。
- サブエージェントとパートナー: セッション中にライブコーディングCLI（Claude CodeやCodexなど）や永続的なIMコンパニオンに相談可能。
- 拡張可能なエコシステム: MCPサーバー、EduHubからのコミュニティインストールスキル、およびさまざまなマルチモーダル生成モデルをサポート。
- 生涯メモリ: 深いパーソナライゼーションのための、検査可能な3層メモリアーキテクチャ。