如果你已经习惯了让大模型给你讲知识，那你应该遇到过这样一个问题：
它讲得再清楚，也无法像真实老师一样在黑板上写写画画。
数学公式、几何图形、物理受力图、函数图像…这些内容光靠文字解释永远是『隔靴搔痒』。
而今天我要分享的这个开源项目，直接把这个问题给很好的解决了。
它叫 ChatTutor ——一个真正意义上的“可视化互动式 AI 老师”。
它不是单纯回答问题，而是边说边画，像一位会板画、会推导、会讲解的真人老师一样，把抽象知识变得具象、把复杂概念变得可视。
项目简介
ChatTutor 是一个配备了电子白板功能的 AI 教师。
它将现实教育场景中的各种教学工具数字化呈现，让用户能够通过电子设备与之交互。
其实现了一个响应式的DSL语法，模仿了现代前端框架的响应式系统，让Agent通过响应式变量与用户进行交互，并通过修改响应式变量来控制元素的行为。
同时实现了一套数学组件库，并有精美的动画效果。
亮点能力
1）数学画布
ChatTutor 最核心的功能之一，就是它的数学可视化画布。
在这里你可以让它绘制函数图像（如 sin、log、极限曲线等）
真正实现“可视化推理 + 图形讲解”的效果。
2）思维导图
这个功能对学生和老师都很友好。输入主题 ChatTutor 会直接生成一个完整的可视化知识图谱。
而且思维导图是动态可交互的，可以拖拽、缩放、重新布局。
3）未来将支持更多画布：代码/物理/逻辑电路
ChatTutor 目前的画布系统非常灵活，已经有数学画布和思维导图。
开发者在项目 roadmap 中还提到：
- • 代码画布（展示代码执行流程、结构）
- • 物理画布（受力图、速度/加速度曲线）
- • 数字逻辑画布（逻辑门电路，可视化讲解电子学）
这些能力一旦上线，ChatTutor 将不只是“数学老师”，而是真正意义上的可视化全科 AI 教师系统。
使用场景
- • 高中数学题讲解 ：比如已知函数 f(x)=x²−4x+3，求其最小值并说明理由。
- • 线性代数讲解 ：比如帮我理解一下线性变换中的旋转矩阵。
- • 备课生成课件 ：例如我要讲“三角函数图像变化”知识点。
- • 知识框架整理 ：比如帮我整理一下高中物理力学部分的知识结构。
如何体验？
ChatTutor 已上线 chattutor.app，需在设置中配置你的 API 密钥和模型即可直接使用。
也可使用Docker快速部署：
git clone https://github.com/sheepbox8646/ChatTutor.git
cd ChatTutor
docker compose up -d
写在最后
ChatTutor 把教育场景真正搬到了线上，让 AI 具备了可视化讲解这一关键能力。
它带来的不仅是“更智能的问答”，更是一种新的学习方式：可交互、更直观、更具象、更高效率、因材施教。
对于自学的人来说，它像一位 24h 在线的名师；对于老师来说，它是一个强力的课件生成工具；对于开发者来说，它是一个多 Agent + 可视化推理的优秀范例。
如果你关注AI教育的未来，那么 ChatTutor 绝对值得你收藏、研究、甚至参与贡献。
GitHub 项目地址：https://github.com/sheepbox8646/ChatTutor
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