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56d5ec2d37
29
README.md
29
README.md
@ -87,7 +87,7 @@ python3 setup.py install
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**We recommend using at the very least Deepseek 14B, smaller models will struggle with tasks especially for web browsing.**
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### **Run the Assistant (Locally)**
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### **Setup you local provider**
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Start your local provider, for example with ollama:
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@ -117,19 +117,42 @@ provider_server_address = 127.0.0.1:11434
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| lm-studio | Yes | Run LLM locally with LM studio (set `provider_name` to `lm-studio`)|
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| openai | Yes | Use API compatible |
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start all services :
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### **Start services & Run**
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Activate you python env if needed.
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```sh
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source agentic_seek_env/bin/activate
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```
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Start required services. This will start all services from the docker-compose.yml, including:
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- searxng
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- redis (required by searxng)
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- frontend
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```sh
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sudo ./start_services.sh # MacOS
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start ./start_services.cmd # Window
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```
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Run the assistant:
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**Options 1:** Run with the CLI interface.
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```sh
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python3 cli.py
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```
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**Options 2:** Run with the Web interface.
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Start the backend.
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```sh
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python3 api.py
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```
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Go to `http://localhost:3000/` and you should see the web interface.
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Please note that the Web interface doesn't stream messages at the moment.
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*See the **Usage** section if you don't understand how to use it*
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*See the **Known issues** section if you are having issues*
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@ -115,19 +115,41 @@ provider_server_address = 127.0.0.1:11434
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| lm-studio | 是 | 使用 LM Studio 本地运行 LLM（将 `provider_name` 设置为 `lm-studio`）|
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| openai | 否 | 使用兼容的 API |
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启动所有服务：
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### **启动服务并运行**
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如果需要，请激活你的 Python 环境。
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```sh
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source agentic_seek_env/bin/activate
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```
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启动所需的服务。这将启动 `docker-compose.yml` 中的所有服务，包括：
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- searxng
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- redis（由 redis 提供支持）
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- 前端
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```sh
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sudo ./start_services.sh # MacOS
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start ./start_services.cmd # Windows
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```
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运行助手：
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**选项 1:** 使用 CLI 界面运行。
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```sh
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python3 cli.py
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```
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**选项 2:** 使用 Web 界面运行。
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启动后端服务。
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```sh
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python3 api.py
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```
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访问 `http://localhost:3000/`，你应该会看到 Web 界面。
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请注意，目前 Web 界面不支持消息流式传输。
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*如果你不知道如何开始，请参阅 **Usage** 部分*
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@ -448,6 +470,16 @@ https://googlechromelabs.github.io/chrome-for-testing/
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| 32B | 24GB+ VRAM（例如 RTX 4090） | 🚀 能完成大多数任务，但在任务规划上可能仍有困难。 |
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| 70B+ | 48GB+ VRAM（例如 Mac Studio） | 💪 表现优秀。推荐用于高级用例。 |
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**Q: 是否支持中文以外的语言？**
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DeepSeek R1 天生会说中文
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但注意：代理路由系统只懂英文，所以必须通过 config.ini 的 languages 参数（如 languages = en zh）告诉系统：
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如果不设置中文？后果可能是：你让它写代码，结果跳出来个"医生代理"（虽然我们根本没有这个代理... 但系统会一脸懵圈！）
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实际上会下载一个小型翻译模型来协助任务分配
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**Q：为什么选择 Deepseek R1 而不是其他模型？**
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就其尺寸而言，Deepseek R1 在推理和使用方面表现出色。我们认为非常适合我们的需求，其他模型也很好用，但 Deepseek 是我们最后选定的模型。
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@ -114,19 +114,43 @@ provider_server_address = 127.0.0.1:11434
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| lm-studio | 是 | 使用 LM Studio 本地运行 LLM（将 `provider_name` 设置为 `lm-studio`）|
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| openai | 否 | 使用兼容的 API |
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启动所有服务：
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### **启动服务并运行**
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如果需要，请激活你的 Python 环境。
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```sh
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source agentic_seek_env/bin/activate
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```
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启动所需的服务。这将启动 `docker-compose.yml` 中的所有服务，包括：
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- searxng
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- redis（由 redis 提供支持）
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||||
- 前端
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```sh
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sudo ./start_services.sh # MacOS
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start ./start_services.cmd # Windows
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```
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运行助手：
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**选项 1:** 使用 CLI 界面运行。
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```sh
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python3 cli.py
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```
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**选项 2:** 使用 Web 界面运行。
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||||
启动后端服务。
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```sh
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python3 api.py
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```
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访问 `http://localhost:3000/`，你应该会看到 Web 界面。
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||||
请注意，目前 Web 界面不支持消息流式传输。
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*如果你不知道如何開始，請參閱 **Usage** 部分*
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*如果遇到問題，請先參考 **Known issues** 部分*
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@ -471,6 +495,16 @@ https://googlechromelabs.github.io/chrome-for-testing/
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不不不，AgenticSeek 和 Manus 是不同取向的東西，我們優先考慮的是本地執行和隱私，而不是基於雲端。這是一個與 Manus 相比起來更有趣且易使用的方案！
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**Q: 是否支持中文以外的语言？**
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DeepSeek R1 天生会说中文
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但注意：代理路由系统只懂英文，所以必须通过 config.ini 的 languages 参数（如 languages = en zh）告诉系统：
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如果不设置中文？后果可能是：你让它写代码，结果跳出来个"医生代理"（虽然我们根本没有这个代理... 但系统会一脸懵圈！）
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实际上会下载一个小型翻译模型来协助任务分配
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## 貢獻
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我們正在尋找開發者來改善 AgenticSeek！你可以在 Issues 查看未解決的問題或和我們討論更酷的新功能！
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47
README_FR.md
47
README_FR.md
@ -108,23 +108,48 @@ provider_server_address = 127.0.0.1:11434
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| lm-studio | Oui | Exécutez un LLM localement avec LM studio (définissez `provider_name` sur `lm-studio`) |
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| openai | Oui | Utilisez une API local compatible avec openai |
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démarrer tous les services :
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### **Démarrer les services & Exécuter**
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Activez votre environnement Python si nécessaire.
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```sh
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sudo ./start_services.sh
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source agentic_seek_env/bin/activate
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```
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Lancer agenticSeek:
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Démarrez les services requis. Cela lancera tous les services définis dans le fichier docker-compose.yml, y compris :
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- searxng
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- redis (nécessaire pour searxng)
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- frontend
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```sh
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sudo ./start_services.sh # MacOS
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start ./start_services.cmd # Windows
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```
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**Option 1 :** Exécuter avec l'interface CLI.
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```sh
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python3 cli.py
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```
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**Option 2 :** Exécuter avec l'interface Web.
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Démarrez le backend.
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```sh
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python3 api.py
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```
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Allez sur `http://localhost:3000/` et vous devriez voir l'interface web.
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Veuillez noter que l'interface web ne diffuse pas les messages en continu pour le moment.
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Voyez la section **Utilisation** si vous ne comprenez pas comment l’utiliser
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Voyez la section **Problèmes** connus si vous rencontrez des problèmes
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Voyez la section **Exécuter** avec une API si votre matériel ne peut pas exécuter DeepSeek localement
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Voyez la section **Exécuter avec une API** si votre matériel ne peut pas exécuter DeepSeek localement
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Voyez la section **Configuration** pour une explication détaillée du fichier de configuration.
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@ -245,12 +270,7 @@ provider_model = deepseek-r1:14b
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provider_server_address = x.x.x.x:3333
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```
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Exécutez l’assistant :
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```sh
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sudo ./start_services.sh
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python3 cli.py
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```
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Ensuite, exécutez avec le CLI ou l'interface graphique comme expliqué dans la section pour les fournisseurs locaux.
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## **Exécuter avec une API**
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@ -268,12 +288,7 @@ provider_model = gpt-4o
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provider_server_address = 127.0.0.1:5000
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```
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||||
Exécutez l’assistant :
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```sh
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sudo ./start_services.sh
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python3 cli.py
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```
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Ensuite, exécutez avec le CLI ou l'interface graphique comme expliqué dans la section pour les fournisseurs locaux.
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## Config
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