StudyCoach 是一个面向初中数学错题辅导的 AI 学习反馈 Agent。它不只回答题目,还会完成知识点识别、知识检索、错因诊断、分层提示、变式练习、学生画像更新和遗忘曲线复习。
- ReAct-Reflection 单 Agent:Planner、Act、Reflect、Final Feedback 职责分离。
- 7 个学习工具:分类、检索、诊断、提示、练习、画像、复习计划。
- 多格式 RAG:Markdown、PDF、CSV 等资料统一解析和 Chunk 切分。
- 混合检索:Keyword + Dense 召回,支持 Milvus 和 qwen3-rerank。
- 工程化:FastAPI、SQLite、SSE、Agent Trace 和用户反馈日志。
- 自动评测:15 条 Tools case,覆盖 4 类数学场景,当前 15/15 通过。
学生请求
-> Planner 选择下一步工具
-> Guard 检查流程完整性
-> Act 执行工具
-> Reflector 检查结果
-> 写入 Agent Trace
-> Final Feedback 生成学习反馈
-> SQLite 保存画像、错题、复习任务和用户反馈
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip install -r deep_research/requirements.txtcp deep_research/.env.example deep_research/.env在 deep_research/.env 中填写 DASHSCOPE_API_KEY。默认使用本地 Hashing Embedding,不需要启动 Milvus。
uvicorn deep_research.api:app --host 127.0.0.1 --port 8000打开:
- Demo:
http://127.0.0.1:8000/demo - RAG Debug:
http://127.0.0.1:8000/rag-debug - API 文档:
http://127.0.0.1:8000/docs
将 .env 中的 RAG 配置切换为 DashScope Embedding、Milvus 和 qwen3-rerank,然后执行:
docker compose -f docker-compose.milvus.yml up -d
python -m deep_research.rag_index --index-milvus --reset-milvus
uvicorn deep_research.api:app --host 127.0.0.1 --port 8000知识库未发生变化时,不需要重复执行 --reset-milvus。
快速验证工具、RAG 和 SQLite 链路:
python -m deep_research.evaluate --mode tools运行单条完整 Agent 评测:
python -m deep_research.evaluate \
--mode agent \
--case-id linear_equation_wrong_answer \
--max-steps 8当前硬指标包括工具链完整性、知识点识别、RAG 命中、错因诊断、复习计划和工具级反剧透。Tools 模式 15/15 不代表最终生成质量已经完全解决;最终回答级反剧透仍在继续完善。
deep_research/ Agent、工具、RAG、存储、API 和评测代码
web/ Demo 与 RAG Debug 页面
knowledge_base/ 可公开的示例知识库
eval_cases/ JSONL 自动评测用例
docker-compose.milvus.yml
ROADMAP.md
docs/项目开发笔记.md
公开仓库不包含本地 .env、SQLite 数据库、Milvus 数据目录、课程归档和可能受版权保护的 PDF。Markdown 与 CSV 示例资料可以直接用于本地检索。
- 第一版主要覆盖一元一次方程、一元二次方程、分数运算和函数图像场景。
- 数学诊断器仍以规则实现为主,不是通用数学求解器。
- SQLite 和线程模型适合本地 Demo,生产环境需要进一步升级。
- Final Feedback 的输出级反剧透评测仍需补充。