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DeepTutor とは

香港大学 (HKUDS) が開発したエージェントネイティブなAI個別指導プラットフォーム。単なるLLMチャットラッパーではなく、複数のAIエージェントが協調して「計画→推論→回答生成」のパイプラインを実行する本格的なマルチエージェントシステム。Python + FastAPI（バックエンド）、Next.js（フロントエンド）で構成され、Web UI / CLI / Docker いずれからも利用できる。

5つのコアモード

モード	内容
Chat	ツール拡張付き対話（RAG・Web検索・コード実行を自律選択）
Deep Solve	Planner → Solver（ReActループ） → Writer の3エージェント協調で問題を段階的に解く
Quiz Generation	ナレッジベースに基づいた評価問題を自動生成
Deep Research	トピックをサブ課題に分解し、並列リサーチエージェントを投入してレポート化
Math Animator	数学概念を Manim アニメーションに自動変換して視覚化

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何が嬉しいのか ― 既存ツールとの比較

観点	従来のAIチャット（ChatGPT等）	従来のRAGアプリ（Dify等）	DeepTutor
問題解決の深さ	単一LLM応答	検索+生成の1段	Plan→ReAct→Write のマルチエージェントパイプライン
学習者への適応	会話履歴のみ	なし	永続的学習者プロファイル（要約＋学習スタイル）が全機能で共有される
ナレッジベース	ファイル添付のみ	静的RAG	LlamaIndex基盤の増分更新可能なRAG。複数KBを切り替え可能
自律エージェント	なし	ワークフロー定義が必要	TutorBot：独自メモリ・スキル・定期タスク・マルチチャネル（Telegram/Discord/Slack等）を持つ自律エージェント
モード統合	単一チャット	機能ごとにアプリが分離	1つのセッション内で5モードをシームレスに切り替え、コンテキストを共有
エージェント連携	―	―	CLI がJSON構造化出力に対応し、外部AIエージェントからのプログラマティック制御が可能

要するに、「教材PDFをアップロードし、自分だけの個別指導AIを立ち上げ、学習が進むにつれてAI側も自分の理解度を学習していく」という体験を、オープンソースかつセルフホストで実現できる点が最大の価値。

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使い方の流れ

1. セットアップ（3通り）

# A) ガイド付きセットアップ（推奨）
git clone https://github.com/HKUDS/DeepTutor.git && cd DeepTutor
conda create -n deeptutor python=3.11 && conda activate deeptutor
python scripts/start_tour.py   # 対話形式でLLM/埋め込み/検索プロバイダを設定

# B) Docker（最速）
cp .env.example .env           # LLM_API_KEY 等を記入
docker compose -f docker-compose.ghcr.yml up -d
# → http://localhost:3782 でアクセス

# C) CLI のみ
pip install -e ".[cli]"

2. 知識の投入

• Web UI：Knowledge Hub から PDF / Markdown をアップロード → 自動でベクトルインデックス化
• CLI：deeptutor kb create physics --doc ch1.pdf --doc ch2.pdf

3. 学習開始

# Web UI: ブラウザで http://localhost:3782 を開き、チャット開始
# CLI 例:
deeptutor chat                                          # 対話REPL
deeptutor run deep_solve "x^2 - 5x + 6 = 0 を解け" --kb math  # 一発実行
deeptutor run deep_question "量子力学" --config num_questions=5  # クイズ生成

4. パーソナライズの深化

• 対話を重ねるたびに Memory Service が学習者プロファイル（得意分野・学習スタイル・目標）を自動更新
• TutorBot を作成すれば、Telegram や Discord 上で常駐し、復習リマインドや定期テストも自律的に実行

5. アーキテクチャの要点（開発者向け）

ユーザー入力
  ↓
ChatOrchestrator（ルーティング）
  ├─ Level 1: Tools（RAG / Web検索 / コード実行 / 論文検索 等）
  └─ Level 2: Capabilities（Chat / DeepSolve / Quiz / Research / MathAnimator）
        ↓
    StreamBus（非同期イベント配信）→ WebSocket / CLI

ツールもCapabilityもプラグイン形式で、BaseTool / BaseCapability を継承すれば独自拡張が可能。LLMプロバイダは litellm 経由で OpenAI / Anthropic / Azure / ローカルモデルを切り替えられる。

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