SunnyBoy-y/LearnGraph

LearnGraph – AI 增强的自托管学习工作区

它是什么

• 一个自托管的 Web + Android 应用程序，帮助用户设定具体的学习目标，为该目标构建 知识图谱，并让 AI 代理 引导用户完成学习、练习和评估。
• 系统持续更新图谱和证据的 记忆（用户阅读、回答或编码的内容），以便代理推荐下一步。

关键能力

功能	您获得什么
增长的知识图谱	从自然语言目标，后端生成一个版本化、可编辑的主题和先决条件关系图谱。用户可以审计和修改它。
代理原生学习	AI 代理规划行动 – 获取来源、解释概念、创建练习、在 Docker 沙箱中运行代码，并记录结果。
全双工语音导师	集成了语音转文本和文本转语音（DashScope ASR + Volcano TTS）；您可以同时说话和收听，并带有实时字幕，突出显示所说的句子。
Docker 隔离沙箱	代理执行的代码在默认离线的 Docker 容器中运行；出站网络需要明确批准，提供强大的安全边界。
Android 客户端	原生 Kotlin/Jetpack-Compose 应用（GeckoView）镜像 Web 界面，并添加相机、文件共享、二维码扫描、生物识别登录、TTS 和推送通知。
事件溯源长期记忆	每次交互都存储为不可变事件。投影层按需构建可搜索的上下文，支持重放、审计和防止提示注入。
交互式学习页面	每个图谱节点可以生成一个完整的学习页面，包含材料、交互式实验、迷你游戏和分级测验。进度被持久化并可恢复。
“魔法卡片”组件	AI 生成的 UI 小部件（多项选择、填空、图表等），带有状态，可在学习页面中重用。
多模型提供商支持	支持 OpenAI、Anthropic、Qwen、DeepSeek、Ollama、Copilot 等的插件架构，并统一处理凭据。

架构概览

• 前端：React 19 + TypeScript (Vite) 用于 Web 界面；Kotlin/Jetpack-Compose 用于 Android。使用 TanStack Query、React Flow 和自定义 可信渲染器 来安全处理 AI 生成的 HTML。
• 后端：FastAPI (Python 3.11+) 提供 HTTP + SSE 端点。核心服务实现 G-R-E-M-A 学习循环（目标 → 表示 → 证据 → 掌握 → 行动）。
• 记忆：SQLite (WAL) 中的事件存储，带有分层投影，用于混合向量 + 关键词检索。
• 沙箱：sandboxd 守护进程控制执行代理工具的 Docker 容器；出口代理强制执行“默认离线，批准后上线”策略。
• 数据持久化：所有用户数据、图谱版本、证据和加密的提供商密钥都存储在 Docker 卷（或绑定挂载目录）中，并在容器升级后保留。

如何尝试

1. Docker compose（推荐）

   git clone https://github.com/SunnyBoy-y/LearnGraph.git
   cd LearnGraph
   docker compose up -d --build   # 构建 web+API 镜像和沙箱服务
   

   • 在浏览器中打开 http://127.0.0.1:18000。
   • 使用容器日志中打印的临时管理员密码登录，然后更改密码。
2. 开发模式（如果您想贡献）

   npm run dev:install   # 安装 Node 和 Python 依赖，创建 .env 文件
   npm run dev           # 启动 Vite 前端和 FastAPI 后端
   

   • 前端：http://127.0.0.1:5173
   • API：http://127.0.0.1:8000
3. Android 客户端
   • 在 mobile/native 中构建 Kotlin 应用，或安装预构建的 APK。
   • 将其指向主机地址（例如 http://192.168.1.5:18000）。

典型工作流程

1. 设定学习目标 – “在两周内学习用于数据分析的基础 Python。”
2. 审查生成的图谱 – 批准如 变量、pandas、可视化 等节点。
3. 与代理聊天 – 请求解释、请求代码示例，或让代理创建练习。
4. 做练习 – 界面呈现交互式页面；结果存储为证据。
5. 获取下一个推荐 – 系统更新您的 掌握 状态，并建议下一个影响最大的节点。

谁可能使用它

• 希望在新领域获得结构化、AI 引导路径的个人学习者。
• 研究代理驱动辅导、记忆审计或沙箱工具执行的研究人员。
• 构建内部知识入门流程的小团队（自托管保持数据私有）。

当前限制

• 仍处于 早期开发 阶段；不建议用于生产工作负载。
• 语音功能依赖云提供商（DashScope、Volcano）；它们将音频发送到这些服务。
• 沙箱仅支持 Docker；没有 Docker 的环境无法运行代码执行功能。
• 多用户协作仅限于基本 RBAC；实时共同学习尚未实现。

了解更多

• 开发者指南和文档：https://sunnyboy-y.github.io/LearnGraph/
• 源代码：https://github.com/SunnyBoy-y/LearnGraph
• 许可证：MIT（欢迎分叉和扩展）。

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LearnGraph 是一个真正的开源 AI 代理学习平台，结合了知识图谱规划、自主辅导代理、语音交互和 Docker 隔离的执行沙箱。