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https://github.com/tcsenpai/agenticSeek.git
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a4f56d582b
commit
89f91f7831
94
README.md
94
README.md
@ -43,7 +43,7 @@ https://github.com/user-attachments/assets/4bd5faf6-459f-4f94-bd1d-238c4b331469
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---
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## **Installation**
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## Installation
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Make sure you have chrome driver, docker and python3.10 (or newer) installed.
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@ -81,13 +81,14 @@ pip3 install -r requirements.txt
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python3 setup.py install
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```
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## Run locally on your machine
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## Setup for running LLM locally on your machine
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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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### **Setup you local provider**
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**Setup your local provider**
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Start your local provider, for example with ollama:
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@ -97,6 +98,8 @@ ollama serve
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See below for a list of local supported provider.
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**Update the config.ini**
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Change the config.ini file to set the provider_name to a supported provider and provider_model to `deepseek-r1:14b`
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NOTE: `deepseek-r1:14b`is an example, use a bigger model if your hardware allow it.
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@ -117,7 +120,44 @@ 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 services & Run**
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Next step: [Start services and run AgenticSeek](#Start-services-and-Run)
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*See the **Known issues** section if you are having issues*
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||||
*See the **Run with an API** section if your hardware can't run deepseek locally*
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||||
*See the **Config** section for detailled config file explanation.*
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---
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## Setup to run with an API
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Set the desired provider in the `config.ini`
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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
|
||||
provider_server_address = 127.0.0.1:5000
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||||
```
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||||
WARNING: Make sure there is not trailing space in the config.
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||||
Set `is_local` to True if using a local openai-based api.
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||||
Change the IP address if your openai-based api run on your own server.
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||||
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||||
Next step: [Start services and run AgenticSeek](#Start-services-and-Run)
|
||||
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||||
*See the **Known issues** section if you are having issues*
|
||||
|
||||
*See the **Config** section for detailled config file explanation.*
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||||
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||||
---
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## Start services and Run
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||||
Activate you python env if needed.
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```sh
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@ -152,15 +192,6 @@ 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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||||
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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*
|
||||
|
||||
*See the **Run with an API** section if your hardware can't run deepseek locally*
|
||||
|
||||
*See the **Config** section for detailled config file explanation.*
|
||||
|
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---
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||||
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||||
## Usage
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||||
@ -227,12 +258,10 @@ Instead, ask:
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---
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## **Run the LLM on your own server**
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||||
## **Bonus: Setup to run the LLM on your own server**
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||||
If you have a powerful computer or a server that you can use, but you want to use it from your laptop you have the options to run the LLM on a remote server.
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### 1️⃣ **Set up and start the server scripts**
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||||
On your "server" that will run the AI model, get the ip address
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```sh
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||||
@ -263,7 +292,6 @@ python3 app.py --provider ollama --port 3333
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||||
You have the choice between using `ollama` and `llamacpp` as a LLM service.
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||||
### 2️⃣ **Run it**
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||||
Now on your personal computer:
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||||
@ -278,37 +306,7 @@ 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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||||
Run the assistant:
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||||
|
||||
```sh
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||||
sudo ./start_services.sh # start_services.cmd on windows
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||||
python3 cli.py
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||||
```
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||||
## **Run with an API**
|
||||
|
||||
Set the desired provider in the `config.ini`
|
||||
|
||||
```sh
|
||||
[MAIN]
|
||||
is_local = False
|
||||
provider_name = openai
|
||||
provider_model = gpt-4o
|
||||
provider_server_address = 127.0.0.1:5000
|
||||
```
|
||||
|
||||
WARNING: Make sure there is not trailing space in the config.
|
||||
|
||||
Set `is_local` to True if using a local openai-based api.
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|
||||
Change the IP address if your openai-based api run on your own server.
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||||
|
||||
Run the assistant:
|
||||
|
||||
```sh
|
||||
sudo ./start_services.sh # start_services.cmd on windows
|
||||
python3 cli.py
|
||||
```
|
||||
Next step: [Start services and run AgenticSeek](#Start-services-and-Run)
|
||||
|
||||
---
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||||
|
518
README_CHS.md
518
README_CHS.md
@ -1,518 +0,0 @@
|
||||
<p align="center">
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||||
<img align="center" src="./media/whale_readme.jpg">
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<p>
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--------------------------------------------------------------------------------
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[English](./README.md) | 中文
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# AgenticSeek: 类似 Manus 但基于 Deepseek R1 Agents 的本地模型。
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||||
**Manus AI 的本地替代品**,它是一个具有语音功能的大语言模型秘书,可以 Coding、访问你的电脑文件、浏览网页,并自动修正错误与反省,最重要的是不会向云端传送任何资料。采用 DeepSeek R1 等推理模型构建,完全在本地硬体上运行,进而保证资料的隐私。
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||||
[](https://fosowl.github.io/agenticSeek.html)  [](https://discord.gg/4Ub2D6Fj) [](https://x.com/Martin993886460)
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||||
> 🛠️ **目前还在开发阶段** – 欢迎任何贡献者加入我们!
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https://github.com/user-attachments/assets/4bd5faf6-459f-4f94-bd1d-238c4b331469
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||||
> *在大阪和東京深入搜尋人工智慧新創公司,至少找到 5 家,然後儲存在 research_japan.txt 檔案中*
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||||
> *你可以用 C 語言製作俄羅斯方塊遊戲嗎?*
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||||
> *我想設定一個新的專案檔案索引,命名為 mark2。*
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## Features:
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- **100% 本机运行**: 本机运行,不使用云端服务,所以资料绝不会散布出去,我的东西还是我的!不会被当作其他服务的训练资料。
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||||
- **文件的交互系统**: 使用 bash 去浏览本机资料和操作本机系统。
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||||
- **自主 Coding**: AgenticSeek 可以自己运行、Debug、编译 Python、C、Golang 和各种语言。
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||||
- **代理助理**: 不同的工作由不同的助理去处理问题。AgenticSeek 会自己寻找最适合的助理去做相对应的工作。
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||||
- **规划**: 对于复杂的任务,AgenticSeek 会交办给不同的助理进行规划和执行。
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||||
- **自主学习**: 自动在网路上寻找资料。
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||||
- **记忆功能**: 对于每次的对话进行统整、保存对话,并且在本地储存用户的使用习惯。
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---
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||||
## **安装**
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||||
确保已安装了 Chrome driver,Docker 和 Python 3.10(或更新)。
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||||
有关于 Chrome driver 的问题,请参见 **Chromedriver** 部分。
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||||
### 1️⃣ **复制储存库与设置环境变数**
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||||
```sh
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||||
git clone https://github.com/Fosowl/agenticSeek.git
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||||
cd agenticSeek
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||||
mv .env.example .env
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||||
```
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||||
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||||
### 2️ **建立虚拟环境**
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```sh
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||||
python3 -m venv agentic_seek_env
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||||
source agentic_seek_env/bin/activate
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||||
# On Windows: agentic_seek_env\Scripts\activate
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```
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### 3️⃣ **安装所需套件**
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||||
**自动安装:**
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```sh
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./install.sh
|
||||
```
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|
||||
**手动安装:**
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||||
```sh
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||||
pip3 install -r requirements.txt
|
||||
# or
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||||
python3 setup.py install
|
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```
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||||
## 在本地机器上运行 AgenticSeek
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||||
**建议至少使用 Deepseek 14B 以上参数的模型,较小的模型难以使用助理功能并且很快就会忘记上下文之间的关系。**
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||||
### **本地运行助手**
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启动你的本地提供者,例如使用 ollama:
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```sh
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||||
ollama serve
|
||||
```
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||||
请参阅下方支持的本地提供者列表。
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||||
|
||||
修改 `config.ini` 文件,将 `provider_name` 设置为支持的提供者,并将 `provider_model` 设置为 `deepseek-r1:14b`。
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||||
|
||||
注意:`deepseek-r1:14b` 只是一个示例,如果你的硬件允许,可以使用更大的模型。
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||||
|
||||
```sh
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||||
[MAIN]
|
||||
is_local = True
|
||||
provider_name = ollama # 或 lm-studio, openai 等
|
||||
provider_model = deepseek-r1:14b
|
||||
provider_server_address = 127.0.0.1:11434
|
||||
```
|
||||
|
||||
**本地提供者列表**
|
||||
|
||||
| 提供者 | 本地? | 描述 |
|
||||
|-------------|--------|-------------------------------------------------------|
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||||
| ollama | 是 | 使用 ollama 作为 LLM 提供者,轻松本地运行 LLM |
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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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||||
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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。
|
||||
```sh
|
||||
source agentic_seek_env/bin/activate
|
||||
```
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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)
|
||||
- 前端
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||||
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||||
```sh
|
||||
sudo ./start_services.sh # MacOS
|
||||
start ./start_services.cmd # Windows
|
||||
```
|
||||
|
||||
**选项 1:** 使用 CLI 界面运行。
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||||
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||||
```sh
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||||
python3 cli.py
|
||||
```
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||||
|
||||
**选项 2:** 使用 Web 界面运行。
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||||
|
||||
启动后端服务。
|
||||
|
||||
```sh
|
||||
python3 api.py
|
||||
```
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||||
|
||||
访问 `http://localhost:3000/`,你应该会看到 Web 界面。
|
||||
|
||||
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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||||
|
||||
*如果遇到问题,请先参考 **Known issues** 部分*
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||||
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||||
|
||||
*如果你的电脑无法在本机运行 deepseek,也许你可以试看看 API 的方式,参见 **Run with an API***
|
||||
|
||||
*有关设定档的详细解释,请参阅 **Config** 部分。*
|
||||
|
||||
---
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||||
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||||
## Usage (使用方法)
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||||
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||||
为确保 agenticSeek 在中文环境下正常工作,请确保在 config.ini 中设置语言选项。
|
||||
languages = en zh
|
||||
更多信息请参阅 Config 部分
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||||
|
||||
确定所有的核心档案都启用了,也就是执行过这条命令 `./start_services.sh` 然后你就可以使用 `python3 cli.py` 来启动 AgenticSeek 了!
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||||
```sh
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||||
sudo ./start_services.sh
|
||||
python3 cli.py
|
||||
```
|
||||
|
||||
当你看到执行后显示 `>>> `
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||||
这表示一切运作正常,AgenticSeek 正在等待你给他任何指令。
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||||
你也可以透过设定 `config.ini` 内的 `listen = True` 来启用语音转文字。
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||||
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||||
要退出时,只要和他说 `goodbye` 就可以退出!
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||||
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||||
以下是一些用法:
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### Coding/Bash
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> *在 Golang 中幫助我進行矩陣乘法*
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> *使用 nmap 掃描我的網路,找出是否有任何可疑裝置連接*
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||||
> *用 Python 製作一個貪食蛇遊戲*
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||||
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||||
### 网路搜寻
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||||
> *進行網路搜尋,找出日本從事尖端人工智慧研究的酷炫科技新創公司*
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||||
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||||
> *你能在網路上找到誰創造了 AgenticSeek 嗎?*
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||||
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||||
> *你能在哪個網站上找到便宜的 RTX 4090 嗎?*
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||||
### 档案浏览与搜寻
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||||
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||||
> *嘿,你能找到我遺失的 million_dollars_contract.pdf 在哪裡嗎?*
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||||
|
||||
> *告訴我我的磁碟還剩下多少空間*
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||||
> *尋找並閱讀 README.md,並按照安裝說明進行操作*
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### 日常聊天
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> *告訴我關於法國的事*
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||||
> *人生的意義是什麼?*
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||||
> *我應該在鍛鍊前還是鍛鍊後服用肌酸?*
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|
||||
当你把指令送出后,AgenticSeek 会自动调用最能提供帮助的助理,去完成你交办的工作和指令。
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||||
|
||||
但也有可能出现怪怪的情况,或是你要找飞机机票,他跑去教你如何一步步做出一台飞机(开玩笑的,但真的可能出现),因为这是一个早期专案,我们会努力教导他、完善他的!
|
||||
|
||||
所以我们希望你在使用时,能明确地表明你希望他要怎么做,下面给你一个范例!
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||||
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||||
你应该说:进行网络搜索,找出哪些国家最适合独自旅行
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||||
|
||||
而不是说:你知道哪些国家适合独自旅行?
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---
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||||
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||||
## **在本地执行属于你的 LLM 伺服器**
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||||
如果你有一台功能强大的电脑或伺服器,但你想透过笔记型电脑使用它,那么你可以选择在远端伺服器上执行 LLM。
|
||||
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||||
### 1️⃣ **设定并启动伺服器脚本**
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||||
|
||||
在运行 AI 模型的「伺服器」上,取得 IP 位址
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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
|
||||
```
|
||||
|
||||
注意:请在 Windows 或 MacOS,分别使用 `ipconfig` 与 `ifconfig` 来寻找 IP 位址。
|
||||
|
||||
**如果你希望使用基于 Openai 的服务,请按照 *透过 API 执行* 部分进行。**
|
||||
|
||||
复制储存库并且进入 `server/` 资料夹。
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||||
|
||||
```sh
|
||||
git clone --depth 1 https://github.com/Fosowl/agenticSeek.git
|
||||
cd agenticSeek/server/
|
||||
```
|
||||
|
||||
安装伺服器所需的套件:
|
||||
|
||||
```sh
|
||||
pip3 install -r requirements.txt
|
||||
```
|
||||
|
||||
执行伺服器脚本。
|
||||
|
||||
```sh
|
||||
python3 app.py --provider ollama --port 3333
|
||||
```
|
||||
|
||||
您可以选择使用 `ollama` 或 `llamacpp` 作为 LLM 的服务框架。
|
||||
|
||||
### 2️⃣ **执行**
|
||||
|
||||
在你的电脑上:
|
||||
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||||
- 更改 `config.ini`
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||||
- `provider_name = server`
|
||||
- `provider_model = deepseek-r1:14b`
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||||
- `provider_server_address = {你执行模型的电脑的 IP 位址}`
|
||||
|
||||
```sh
|
||||
[MAIN]
|
||||
is_local = False
|
||||
provider_name = server
|
||||
provider_model = deepseek-r1:14b
|
||||
provider_server_address = x.x.x.x:3333
|
||||
```
|
||||
|
||||
执行 AgenticSeek:
|
||||
|
||||
```sh
|
||||
sudo ./start_services.sh
|
||||
python3 cli.py
|
||||
```
|
||||
|
||||
## **Run with an API (透过 API 执行)**
|
||||
|
||||
设定 `config.ini`。
|
||||
|
||||
```sh
|
||||
[MAIN]
|
||||
is_local = False
|
||||
provider_name = openai
|
||||
provider_model = gpt-4o
|
||||
provider_server_address = 127.0.0.1:5000
|
||||
```
|
||||
|
||||
警告:确保 `config.ini` 没有行尾空格。
|
||||
|
||||
如果使用基于本机的 openai-based api 则把 `is_local` 设定为 `True`。
|
||||
|
||||
同时更改你的 IP 为 openai-based api 的 IP。
|
||||
|
||||
执行 AgenticSeek:
|
||||
|
||||
```sh
|
||||
sudo ./start_services.sh
|
||||
python3 cli.py
|
||||
```
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 语音转文字
|
||||
|
||||
预设状况下,语音转文字功能是停用的。若要启用它,请在 `config.ini` 档案中,将 `listen` 选项设为 `True`:
|
||||
|
||||
```
|
||||
listen = True
|
||||
```
|
||||
|
||||
启用后 AgenticSeek 会聆听你是否呼唤他,他才会开始听你说的话,你可以在 *config.ini* 内去设定,要怎么叫他。
|
||||
|
||||
```
|
||||
agent_name = Friday
|
||||
```
|
||||
|
||||
为了获得比较好的结果,我们建议使用常见的英文名称(如 “John” 或 “Emma”)作为他的名字。
|
||||
|
||||
当你看到程式开始执行时,请大声说出他的名字,就可以唤醒 AgenticSeek 去聆听!(如:Friday)
|
||||
|
||||
清楚说出你的需求。
|
||||
|
||||
用确认短句结束你说的话,以通知 AgenticSeek 继续。确认短句的范例包括:
|
||||
```
|
||||
"do it", "go ahead", "execute", "run", "start", "thanks", "would ya", "please", "okay?", "proceed", "continue", "go on", "do that", "go it", "do you understand?"
|
||||
```
|
||||
|
||||
## Config
|
||||
|
||||
Config 范例:
|
||||
```
|
||||
[MAIN]
|
||||
is_local = True
|
||||
provider_name = ollama
|
||||
provider_model = deepseek-r1:1.5b
|
||||
provider_server_address = 127.0.0.1:11434
|
||||
agent_name = Friday
|
||||
recover_last_session = False
|
||||
save_session = False
|
||||
speak = False
|
||||
listen = False
|
||||
work_dir = /Users/mlg/Documents/ai_folder
|
||||
jarvis_personality = False
|
||||
languages = en zh
|
||||
[BROWSER]
|
||||
headless_browser = False
|
||||
stealth_mode = False
|
||||
```
|
||||
|
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**说明**:
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- is_local
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- True:在本地運行。
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- False:在遠端伺服器運行。
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- provider_name
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- 框架類型
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- `ollama`, `server`, `lm-studio`, `deepseek-api`
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- provider_model
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||||
- 運行的模型
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- `deepseek-r1:1.5b`, `deepseek-r1:14b`
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- provider_server_address
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- 伺服器 IP
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- `127.0.0.1:11434`
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- agent_name
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- AgenticSeek 的名字,用作TTS的觸發單詞。
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- `Friday`
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- recover_last_session
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- True:從上個對話繼續。
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- False:重啟對話。
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- save_session
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- True:儲存對話紀錄。
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- False:不保存。
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- speak
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- True:啟用語音輸出。
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- False:關閉語音輸出。
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- listen
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- True:啟用語音輸入。
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- False:關閉語音輸入。
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- work_dir
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- AgenticSeek 擁有能存取與交互的工作目錄。
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- jarvis_personality
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> 就是那個鋼鐵人的 JARVIS
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- True:啟用 JARVIS 個性。
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- False:關閉 JARVIS 個性。
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- headless_browser
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- True:前景瀏覽器。(很酷,推薦使用他 XD)
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- False:背景執行瀏覽器。
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- stealth_mode
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- 隱私模式,但需要你自己安裝反爬蟲擴充功能。
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- languages
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- 支持的语言列表。用于代理路由系统。语言列表越长,下载的模型越多。
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## 框架
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下表显示了可用的框架:
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| 框架 | 本地? | 描述|
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|-|-|-|
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| ollama | 可 | 使用 ollama 框架去执行本地模型 |
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| server | 可 | 本地伺服器执行模型远端调用 |
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| lm-studio | 可 | 使用 LM Studio 在本地运行 LLM(设定provider_name为lm-studio)|
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| openai | 不可 | 使用 ChatGPT API(无法保证隐私)|
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| deepseek-api | 不可 | 使用 Deepseek API (无法保证隐私)|
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| huggingface | 不可 | 使用 Hugging-Face API (无法保证隐私)|
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若要选择框架,请变更 `config.ini` 文件:
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```
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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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`is_local`: 对于任何本地运行的 LLM 都应该为 True,否则为 False。
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`provider_name`: 透过名称选择要使用的框架,请参阅上面的框架清单。
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`provider_model`: 设定 AgenticSeek 使用的模型。
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`provider_server_address`: 如果不使用云端 API,则可以将其设定为任何内容。
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# Known issues (已知问题)
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## Chromedriver Issues
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**已知问题 #1:** *chromedriver mismatch*
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`Exception: Failed to initialize browser: Message: session not created: This version of ChromeDriver only supports Chrome version 113
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Current browser version is 134.0.6998.89 with binary path`
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如果你的浏览器和 chromedriver 版本不一样,就会发生这种情况。
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你可以透过以下连结下载最新版本:
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https://developer.chrome.com/docs/chromedriver/downloads
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如果您使用的是 Chrome 版本 115 或更新版本,请前往:
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https://googlechromelabs.github.io/chrome-for-testing/
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下载与你的作业系统相符的 chromedriver 版本。
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如果有其他问题,请提供尽量详细的叙述到 Issues 上,尽可能包含当前环境和问题是怎么发生的。
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## FAQ
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**Q:我需要什么样的硬体配备?**
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| 模型大小 | GPU | 说明 |
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|-----------|--------|-----------------------------------------------------------|
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| 7B | 8GB VRAM | ⚠️ 不推荐。性能较差,容易出现幻觉,规划代理可能会失败。 |
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| 14B | 12GB VRAM(例如 RTX 3060) | ✅ 可用于简单任务。可能在网页浏览和规划任务上表现较弱。 |
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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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**Q:我在执行时 `main.py` 时出现错误。我该怎么办?**
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1. 确保 Ollama 正在运行(ollama serve)
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2. 你 `config.ini` 内 `provider_name` 的框架选择正确。
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3. 依赖套件已安装
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4. 如果均无效,请随时提出 Issues,同样尽可能包含当前环境和问题是怎么发生的。
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**Q:它真的是 100% 本地运行吗?**
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是的,透过 Ollama 或其他框架,所有语音转文字、LLM 和文字转语音模型都在本地运行。
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*但你能选择非本地执行(OpenAI 或其他 API),同样也是可以的*
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**Q:我有 Manus 为甚么还要用 AgenticSeek?**
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这是我们因为兴趣做的一个小 Side-Project,他特别的点在于是一个全部本地化的模型,而且可以像钢铁人里面一样与 `Jarvis` 对话,听起来就超级酷的吧!随着 Manus 的进化,我们也相应的加入更多功能!
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**Q:它比 Manus 好在哪里?**
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不不不,AgenticSeek 和 Manus 是不同取向的东西,我们优先考虑的是本地执行和隐私,而不是基于云端。这是一个与 Manus 相比起来更有趣且易使用的方案!
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## 贡献
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我们正在寻找开发者来改善 AgenticSeek!你可以在 Issues 查看未解决的问题或和我们讨论更酷的新功能!
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[Contribution guide](./docs/CONTRIBUTING.md)
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[](https://www.star-history.com/#Fosowl/agenticSeek&Date)
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## 作者:
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> [Fosowl](https://github.com/Fosowl)
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||||
> [steveh8758](https://github.com/steveh8758)
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@ -231,6 +231,34 @@ python3 cli.py
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---
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## **Run with an API (透過 API 執行)**
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設定 `config.ini`。
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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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警告:確保 `config.ini` 沒有行尾空格。
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如果使用基於本機的 openai-based api 則把 `is_local` 設定為 `True`。
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||||
同時更改你的 IP 為 openai-based api 的 IP。
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||||
執行 AgenticSeek:
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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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---
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## **在本地執行屬於你的 LLM 伺服器**
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如果你有一台功能強大的電腦或伺服器,但你想透過筆記型電腦使用它,那麼你可以選擇在遠端伺服器上執行 LLM。
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@ -285,37 +313,6 @@ provider_model = deepseek-r1:14b
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||||
provider_server_address = x.x.x.x:3333
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||||
```
|
||||
|
||||
執行 AgenticSeek:
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||||
|
||||
```sh
|
||||
sudo ./start_services.sh
|
||||
python3 cli.py
|
||||
```
|
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## **Run with an API (透過 API 執行)**
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||||
|
||||
設定 `config.ini`。
|
||||
|
||||
```sh
|
||||
[MAIN]
|
||||
is_local = False
|
||||
provider_name = openai
|
||||
provider_model = gpt-4o
|
||||
provider_server_address = 127.0.0.1:5000
|
||||
```
|
||||
|
||||
警告:確保 `config.ini` 沒有行尾空格。
|
||||
|
||||
如果使用基於本機的 openai-based api 則把 `is_local` 設定為 `True`。
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||||
|
||||
同時更改你的 IP 為 openai-based api 的 IP。
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||||
|
||||
執行 AgenticSeek:
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||||
|
||||
```sh
|
||||
sudo ./start_services.sh
|
||||
python3 cli.py
|
||||
```
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---
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