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5ea0b4a895
190
README_JP.md
190
README_JP.md
@ -10,7 +10,7 @@
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**Manus AIの完全なローカル代替品**、音声対応のAIアシスタントで、コードを書き、ファイルシステムを探索し、ウェブを閲覧し、ミスを修正し、データをクラウドに送信することなくすべてを行います。DeepSeek R1のような推論モデルを使用して構築されており、この自律エージェントは完全にハードウェア上で動作し、データのプライバシーを保護します。
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[](https://fosowl.github.io/agenticSeek.html)  [](https://discord.gg/4Ub2D6Fj) [](https://x.com/Martin993886460)
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[](https://fosowl.github.io/agenticSeek.html)  [](https://discord.gg/XSTKZ8nP) [](https://x.com/Martin993886460)
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> 🛠️ **進行中の作業** – 貢献者を探しています！
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@ -87,60 +87,116 @@ pip3 install -r requirements.txt
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python3 setup.py install
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```
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---
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## ローカルで実行
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## ローカルマシンでLLMを実行するためのセットアップ
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**少なくともDeepseek 14Bを使用することをお勧めします。小さなモデルはツールの使用に苦労し、コンテキストをすぐに忘れてしまいます。**
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**少なくともDeepseek 14Bを使用することをお勧めします。小さいモデルでは、特にウェブブラウジングのタスクで苦労する可能性があります。**
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### 1️⃣ **モデルをダウンロード**
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**ローカルプロバイダーをセットアップする**
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[Ollama](https://ollama.com/)がインストールされていることを確認してください。
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たとえば、ollamaを使用してローカルプロバイダーを開始します:
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[DeepSeek](https://deepseek.com/models)から`deepseek-r1:14b`モデルをダウンロードします。
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```sh
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ollama pull deepseek-r1:14b
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```
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### 2️ **アシスタントを実行（Ollama）**
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ollamaサーバーを起動します
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```sh
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ollama serve
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```
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config.iniファイルを変更して、provider_nameを`ollama`、provider_modelを`deepseek-r1:14b`に設定します。
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以下に、サポートされているローカルプロバイダーのリストを示します。
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注意: `deepseek-r1:14b`は例です。ハードウェアが許す場合は、より大きなモデルを使用してください。
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**config.iniを更新する**
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config.iniファイルを変更して、`provider_name`をサポートされているプロバイダーに設定し、`provider_model`を`deepseek-r1:14b`に設定します。
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注意: `deepseek-r1:14b`は例です。ハードウェアが許可する場合は、より大きなモデルを使用してください。
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```sh
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[MAIN]
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is_local = True
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provider_name = ollama
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provider_name = ollama # または lm-studio、openai など
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provider_model = deepseek-r1:14b
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provider_server_address = 127.0.0.1:11434
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```
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すべてのサービスを開始します:
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**ローカルプロバイダーのリスト**
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| プロバイダー | ローカル? | 説明 |
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|-----------|--------|-----------------------------------------------------------|
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| ollama | はい | ollamaをLLMプロバイダーとして使用して、ローカルでLLMを簡単に実行 |
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| lm-studio | はい | LM studioを使用してローカルでLLMを実行（`provider_name`を`lm-studio`に設定）|
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| openai | はい | OpenAI互換APIを使用 |
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次のステップ: [サービスを開始してAgenticSeekを実行する](#Start-services-and-Run)
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*問題が発生している場合は、**既知の問題**セクションを参照してください。*
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||||
*ハードウェアがDeepseekをローカルで実行できない場合は、**APIを使用した実行**セクションを参照してください。*
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||||
*詳細な設定ファイルの説明については、**設定**セクションを参照してください。*
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## APIを使用したセットアップ
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`config.ini`で希望するプロバイダーを設定してください。
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```sh
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[MAIN]
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is_local = False
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provider_name = openai
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provider_model = gpt-4o
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provider_server_address = 127.0.0.1:5000
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```
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警告: `config.ini`に末尾のスペースがないことを確認してください。
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ローカルのOpenAIベースのAPIを使用する場合は、`is_local`をTrueに設定してください。
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OpenAIベースのAPIが独自のサーバーで実行されている場合は、IPアドレスを変更してください。
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次のステップ: [サービスを開始してAgenticSeekを実行する](#Start-services-and-Run)
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||||
*問題が発生している場合は、**既知の問題**セクションを参照してください。*
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||||
*詳細な設定ファイルの説明については、**設定**セクションを参照してください。*
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---
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## サービスの開始と実行
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必要に応じてPython環境をアクティブにしてください。
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```sh
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source agentic_seek_env/bin/activate
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```
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必要なサービスを開始します。これにより、docker-compose.ymlから以下のサービスがすべて開始されます:
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- searxng
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- redis (searxngに必要)
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- フロントエンド
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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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アシスタントを実行します:
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**オプション1:** CLIインターフェースで実行。
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```sh
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python3 main.py
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python3 cli.py
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```
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*使い方がわからない場合は、**Usage**セクションを参照してください*
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**オプション2:** Webインターフェースで実行。
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*問題が発生した場合は、**Known issues**セクションを参照してください*
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注意: 現在、CLIの使用を推奨しています。Webインターフェースは開発中です。
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*ハードウェアがローカルでdeepseekを実行できない場合は、**Run with an API**セクションを参照してください*
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||||
バックエンドを開始します。
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*詳細な設定ファイルの説明については、**Config**セクションを参照してください。*
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```sh
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python3 api.py
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```
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`http://localhost:3000/`にアクセスすると、Webインターフェースが表示されます。
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現在、Webインターフェースではメッセージのストリーミングがサポートされていないことに注意してください。
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@ -210,31 +266,27 @@ configで`listen = True`を設定することで、音声認識を使用する
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## **独自のサーバーでLLMを実行**
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## **ボーナス: 自分のサーバーでLLMを実行するためのセットアップ**
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強力なコンピュータやサーバーを持っているが、ラップトップから使用したい場合は、リモートサーバーでLLMを実行するオプションがあります。
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強力なコンピュータやサーバーを持っていて、それをラップトップから使用したい場合、リモートサーバーでLLMを実行するオプションがあります。
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### 1️⃣ **サーバースクリプトをセットアップして起動**
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AIモデルを実行する「サーバー」で、IPアドレスを取得します
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AIモデルを実行する「サーバー」で、IPアドレスを取得します。
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```sh
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ip a | grep "inet " | grep -v 127.0.0.1 | awk '{print $2}' | cut -d/ -f1
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ip a | grep "inet " | grep -v 127.0.0.1 | awk '{print $2}' | cut -d/ -f1 # ローカルIP
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||||
curl https://ipinfo.io/ip # 公開IP
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```
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||||
注意: WindowsまたはmacOSの場合、IPアドレスを見つけるためにそれぞれipconfigまたはifconfigを使用します。
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||||
**openaiベースのプロバイダーを使用する場合は、*Run with an API*セクションに従ってください。**
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||||
リポジトリをクローンし、`server/`フォルダーに入ります。
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||||
注意: WindowsまたはmacOSの場合、IPアドレスを見つけるには、それぞれ`ipconfig`または`ifconfig`を使用してください。
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||||
リポジトリをクローンし、`server/`フォルダーに移動します。
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```sh
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git clone --depth 1 https://github.com/Fosowl/agenticSeek.git
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cd agenticSeek/server/
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```
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サーバー固有の要件をインストールします:
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サーバー固有の依存関係をインストールします:
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```sh
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pip3 install -r requirements.txt
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@ -246,54 +298,23 @@ pip3 install -r requirements.txt
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||||
python3 app.py --provider ollama --port 3333
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```
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LLMサービスとして`ollama`と`llamacpp`のどちらかを使用することができます。
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`ollama`と`llamacpp`のどちらかをLLMサービスとして選択できます。
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### 2️⃣ **実行**
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次に、個人用コンピュータで以下を行います:
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今度は個人のコンピュータで:
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`config.ini`ファイルを変更して、`provider_name`を`server`、`provider_model`を`deepseek-r1:14b`に設定します。
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`config.ini`ファイルを変更し、`provider_name`を`server`に、`provider_model`を`deepseek-r1:xxb`に設定します。
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||||
`provider_server_address`をモデルを実行するマシンのIPアドレスに設定します。
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```sh
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[MAIN]
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is_local = False
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provider_name = server
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provider_model = deepseek-r1:14b
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provider_model = deepseek-r1:70b
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||||
provider_server_address = x.x.x.x:3333
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```
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アシスタントを実行します:
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次のステップ: [サービスを開始してAgenticSeekを実行する](#Start-services-and-Run)
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```sh
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sudo ./start_services.sh # Windowsの場合はstart_services.cmd
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python3 main.py
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```
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## **APIを使用して実行**
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`config.ini`で希望するプロバイダーを設定します
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```sh
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[MAIN]
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||||
is_local = False
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||||
provider_name = openai
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||||
provider_model = gpt-4o
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||||
provider_server_address = 127.0.0.1:5000
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```
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警告: 設定に末尾のスペースがないことを確認してください。
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ローカルのopenaiベースのAPIを使用する場合は、`is_local`をTrueに設定します。
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openaiベースのAPIが独自のサーバーで実行されている場合は、IPアドレスを変更します。
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||||
アシスタントを実行します:
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```sh
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||||
sudo ./start_services.sh # Windowsの場合はstart_services.cmd
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||||
python3 main.py
|
||||
```
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---
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@ -338,6 +359,7 @@ speak = False
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listen = False
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work_dir = /Users/mlg/Documents/ai_folder
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jarvis_personality = False
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languages = en ja
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[BROWSER]
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headless_browser = False
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stealth_mode = False
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@ -358,6 +380,7 @@ stealth_mode = False
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- jarvis_personality -> JARVISのようなパーソナリティを使用する（True）か、しない（False）。これは単にプロンプトファイルを変更するだけです。
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- headless_browser -> ウィンドウを表示せずにブラウザを実行する（True）か、しない（False）。
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- stealth_mode -> ボット検出を難しくします。唯一の欠点は、anticaptcha拡張機能を手動でインストールする必要があることです。
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- languages -> List of supported languages. Required for agent routing system. The longer the languages list the more model will be downloaded.
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## プロバイダー
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@ -365,12 +388,14 @@ stealth_mode = False
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| プロバイダー | ローカル? | 説明 |
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|-----------|--------|-----------------------------------------------------------|
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| ollama | はい | ollamaを使用してLLMをローカルで簡単に実行 |
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| server | はい | モデルを別のマシンにホストし、ローカルマシンで実行 |
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| lm-studio | はい | LM studioを使用してLLMをローカルで実行（`provider_name`を`lm-studio`に設定）|
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| openai | いいえ | ChatGPT APIを使用（非プライベート） |
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| deepseek-api | いいえ | Deepseek API（非プライベート） |
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| huggingface| いいえ | Hugging-Face API（非プライベート） |
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| ollama | はい | ollamaをLLMプロバイダーとして使用して、ローカルでLLMを簡単に実行 |
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||||
| server | はい | モデルを別のマシンでホストし、ローカルマシンで実行 |
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| lm-studio | はい | LM studio（`lm-studio`）を使用してローカルでLLMを実行 |
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| openai | 場合による | ChatGPT API（非プライベート）またはopenai互換APIを使用 |
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| deepseek-api | いいえ | Deepseek API（非プライベート） |
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| huggingface| いいえ | Hugging-Face API（非プライベート） |
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| togetherAI | いいえ | together AI API（非プライベート）を使用
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プロバイダーを選択するには、config.iniを変更します:
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@ -417,9 +442,12 @@ https://googlechromelabs.github.io/chrome-for-testing/
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**Q: どのようなハードウェアが必要ですか？**
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7Bモデル: 8GBのVRAMを持つGPU。
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14Bモデル: 12GBのGPU（例: RTX 3060）。
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32Bモデル: 24GB以上のVRAM。
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| モデルサイズ | GPU | コメント |
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|-----------|--------|-----------------------------------------------------------|
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| 7B | 8GB VRAM | ⚠️ 推奨されません。パフォーマンスが低く、頻繁に幻覚を起こし、プランナーエージェントが失敗する可能性が高いです。 |
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| 14B | 12GB VRAM (例: RTX 3060) | ✅ 簡単なタスクには使用可能です。ウェブブラウジングや計画タスクには苦労する可能性があります。 |
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| 32B | 24GB以上のVRAM (例: RTX 4090) | 🚀 ほとんどのタスクで成功しますが、タスク計画にはまだ苦労する可能性があります。 |
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| 70B+ | 48GB以上のVRAM (例: Mac Studio) | 💪 優れた性能。高度なユースケースに推奨されます。 |
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**Q: なぜ他のモデルではなくDeepseek R1を選ぶのですか？**
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