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https://github.com/tcsenpai/agenticSeek.git
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424
README_FR.md
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424
README_FR.md
Normal file
@ -0,0 +1,424 @@
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# AgenticSeek: Une IA comme Manus qui utilise des agents DeepSeek R1.
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Une alternative **entièrement** locale à Manus AI, un assistant vocal IA qui code, explore votre système de fichiers, navigue sur le web et corrige ses erreurs, tout cela sans envoyer la moindre donnée dans le cloud. Construit avec des modèles de raisonnement comme DeepSeek R1, cet agent autonome fonctionne entièrement sur votre matériel, garantissant la confidentialité de vos données.
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[](https://fosowl.github.io/agenticSeek.html)  [](https://discord.gg/4Ub2D6Fj)
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> 🛠️ **En cours de développement** – On cherche activement des contributeurs!
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> *Do a deep search of AI startup in Osaka and Tokyo, find at least 5, then save in the research_japan.txt file*
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> *Can you make a tetris game in C ?*
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> *I would like to setup a new project file index as mark2.*
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### agenticSeek peut planifier des taches!
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## Fonctionnalités:
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- **100% Local**: Fonctionne en local sur votre PC. Vos données restent les vôtres.
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- **Accès à vos Fichiers**: Utilise bash pour naviguer et manipuler vos fichiers.
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- **Codage semi-autonome**: Peut écrire, déboguer et exécuter du code en Python, C, Golang et d'autres langages à venir.
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- **Routage d'Agent**: Sélectionne automatiquement l’agent approprié pour la tâche.
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- **Planification**: Pour les taches complexe utilise plusieurs agents.
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- **Navigation Web Autonome**: Navigation web autonome.
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- **Memoire efficace**: Gestion efficace de la mémoire et des sessions.
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## **Installation**
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Assurez-vous d’avoir installé le pilote Chrome, Docker et Python 3.10 (ou une version plus récente).
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Pour les problèmes liés au pilote Chrome, consultez la section Chromedriver.
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### 1️⃣ Cloner le dépôt et configurer
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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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### 2 **Créer un environnement virtuel**
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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 **Installation**
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**Automatique:**
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```sh
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./install.sh
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```
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**Manuel:**
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```sh
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pip3 install -r requirements.txt
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```
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## Faire fonctionner sur votre machine
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**Nous recommandons d’utiliser au moins DeepSeek 14B, les modèles plus petits ont du mal avec l’utilisation des outils et oublient rapidement le contexte.**
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### 1️⃣ **Téléchargement du modèle**
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Assurer vous d'avoir [Ollama](https://ollama.com/) installé.
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Télécharger `deepseek-r1:14b` de [DeepSeek](https://deepseek.com/models)
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```sh
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ollama pull deepseek-r1:14b
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```
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### 2️ **Démarrage**
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```sh
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ollama serve
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```
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Modifiez le fichier config.ini pour définir provider_name sur ollama et provider_model sur deepseek-r1:14b
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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_model = deepseek-r1:14b
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provider_server_address = 127.0.0.1:11434
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```
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démarrer tous les services :
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```sh
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sudo ./start_services.sh
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```
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Lancer l'assitant:
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```sh
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python3 main.py
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```
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Voir la section **Utilisation** si vous ne comprenez pas comment l’utiliser
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Voir la section **Problèmes** connus si vous rencontrez des problèmes
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Voir la section **Exécuter** avec une API si votre matériel ne peut pas exécuter DeepSeek localement
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Voir la section **Configuration** pour une explication détaillée du fichier de configuration.
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## Utilisation
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Avertissement : actuellement, le système qui choisit le meilleur agent IA fonctionnera mal avec du texte non anglophone. Cela est dû au fait que le routage des agents utilise un modèle entraîné sur du texte en anglais. Nous travaillons dur pour corriger cela. Veuillez utiliser l’anglais pour le moment.
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Assurez-vous que les services sont en cours d’exécution avec ./start_services.sh et lancez AgenticSeek avec python3 main.py
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```sh
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sudo ./start_services.sh
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python3 main.py
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```
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Vous verrez >>>
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Cela indique qu’AgenticSeek attend que vous saisissiez des instructions.
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Vous pouvez également utiliser la reconnaissance vocale en définissant listen = True dans la configuration.
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Pour quitter, dites simplement `goodbye`.
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Voici quelques exemples d’utilisation :
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### Programmation
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> *Help me with matrix multiplication in Golang*
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> *Scan my network with nmap, find if any suspicious devices is connected*
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> *Make a snake game in python*
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### Recherche web
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> *Do a web search to find cool tech startup in Japan working on cutting edge AI research*
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> *Can you find on the internet who created agenticSeek?*
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> *Can you find on which website I can buy a rtx 4090 for cheap*
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### Fichier
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> *Hey can you find where is million_dollars_contract.pdf i lost it*
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> *Show me how much space I have left on my disk*
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> *Find and read the README.md and follow the install instruction*
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### Conversation
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> *Tell me about France*
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> *What is the meaning of life ?*
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> *Should I take creatine before or after workout?*
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Après avoir saisi votre requête, AgenticSeek attribuera le meilleur agent pour la tâche.
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Comme il s’agit d’un prototype précoce, le système de routage des agents pourrait ne pas toujours attribuer le bon agent en fonction de votre requête.
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Par conséquent, vous devriez être très explicite sur ce que vous voulez et sur la manière dont l’IA doit procéder. Par exemple, si vous voulez qu’elle effectue une recherche sur le web, ne dites pas :
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Connaissez-vous de bons pays pour voyager seul ?
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Dites plutôt :
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Faites une recherche sur le web et découvrez quels sont les meilleurs pays pour voyager seul
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## **Exécuter le LLM sur votre propre serveur**
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Si vous disposez d’un ordinateur puissant ou d’un serveur que vous pouvez utiliser, mais que vous souhaitez y accéder depuis votre ordinateur portable, vous avez la possibilité d’exécuter le LLM sur un serveur distant.
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### 1️⃣ **Configurer et démarrer les scripts du serveur**
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Sur votre "serveur" qui exécutera le modèle IA, obtenez l’adresse IP
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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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```
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Remarque : Pour Windows ou macOS, utilisez respectivement ipconfig ou ifconfig pour trouver l’adresse IP.
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**Si vous souhaitez utiliser un fournisseur basé sur OpenAI, suivez la section Exécuter avec une API.**
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Clonez le dépôt et entrez dans le dossier server/.
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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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Installez les dépendances spécifiques au serveur :
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```sh
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pip3 install -r requirements.txt
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```
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Exécutez le script du serveur.
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```sh
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python3 app.py --provider ollama --port 3333
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```
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Vous avez le choix entre utiliser ollama et llamacpp comme service LLM.
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### 2️⃣ **Lancer**
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Maintenant, sur votre ordinateur personnel :
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Modifiez le fichier config.ini pour définir provider_name sur server et provider_model sur deepseek-r1:14b.
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Définissez provider_server_address sur l’adresse IP de la machine qui exécutera le modèle.
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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_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 main.py
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```
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## **Exécuter avec une API**
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AVERTISSEMENT : Assurez-vous qu’il n’y a pas d’espace en fin de ligne dans la configuration.
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Définissez is_local sur True si vous utilisez une API basée sur OpenAI localement.
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Changez l’adresse IP si votre API basée sur OpenAI fonctionne sur votre propre serveur.
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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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Exécutez l’assistant :
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```sh
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sudo ./start_services.sh
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python3 main.py
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```
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## Config
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Exemple de configuration :
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```
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[MAIN]
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is_local = True
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provider_name = ollama
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provider_model = deepseek-r1:1.5b
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provider_server_address = 127.0.0.1:11434
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agent_name = Friday
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recover_last_session = False
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save_session = False
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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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[BROWSER]
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headless_browser = False
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stealth_mode = False
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```
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**Explanation**:
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`is_local` -> Exécute l’agent localement (True) ou sur un serveur distant (False).
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`provider_name` -> Le fournisseur à utiliser (parmi : ollama, server, lm-studio, deepseek-api).
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`provider_model` -> Le modèle utilisé, par exemple, deepseek-r1:1.5b.
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`provider_server_address` -> Adresse du serveur, par exemple, 127.0.0.1:11434 pour local. Définissez n’importe quoi pour une API non locale.
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`agent_name` -> Nom de l’agent, par exemple, Friday. Utilisé comme mot déclencheur pour la reconnaissance vocale.
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`recover_last_session` -> Reprend la dernière session (True) ou non (False).
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`save_session` -> Sauvegarde les données de la session (True) ou non (False).
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`speak` -> Active la sortie vocale (True) ou non (False).
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`listen` -> Écoute les entrées vocales (True) ou non (False).
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`work_dir` -> Dossier auquel l’IA aura accès, par exemple : /Users/user/Documents/.
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`jarvis_personality` -> Utilise une personnalité de type JARVIS (True) ou non (False). Cela modifie simplement le fichier de prompt.
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`headless_browser` -> Exécute le navigateur sans fenêtre visible (True) ou non (False).
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`stealth_mode` -> Rend la détection des bots plus difficile. Le seul inconvénient est que vous devez installer manuellement l’extension anticaptcha.
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## Providers
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Le tableau ci-dessous montre les fournisseurs disponibles :
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| Provider | Local? | Description |
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|-----------|--------|-----------------------------------------------------------|
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| ollama | Yes | Exécutez des LLM localement avec facilité en utilisant Ollama comme fournisseur LLM
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| server | Yes | Hébergez le modèle sur une autre machine, exécutez sur votre machine locale
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| lm-studio | Yes | Exécutez un LLM localement avec LM Studio (définissez provider_name sur lm-studio)
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| openai | No | Utilise ChatGPT API (pas privé) |
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| deepseek-api | No | Deepseek API (pas privé) |
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| huggingface| No | Hugging-Face API (pas privé) |
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Pour sélectionner un fournisseur, modifiez le config.ini :
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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` : doit être True pour tout LLM exécuté localement, sinon False.
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`provider_name` : Sélectionnez le fournisseur à utiliser par son nom, voir la liste des fournisseurs ci-dessus.
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`provider_model` : Définissez le modèle à utiliser par l’agent.
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`provider_server_address` : peut être défini sur n’importe quoi si vous n’utilisez pas le fournisseur server.
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# Problèmes connus
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## Problèmes avec Chromedriver
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Erreur #1:**incompatibilité**
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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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Cela se produit s’il y a une incompatibilité entre votre navigateur et la version de chromedriver.
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Vous devez naviguer pour télécharger la dernière version :
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https://developer.chrome.com/docs/chromedriver/downloads
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Si vous utilisez Chrome version 115 ou plus récent, allez sur :
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https://googlechromelabs.github.io/chrome-for-testing/
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Et téléchargez la version de chromedriver correspondant à votre système d’exploitation.
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Si cette section est incomplète, veuillez signaler un problème.
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## FAQ
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**Q: What hardware do I need?**
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Modèle 7B : GPU avec 8 Go de VRAM.
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Modèle 14B : GPU 12 Go (par exemple, RTX 3060).
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Modèle 32B : 24 Go+ de VRAM.
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**Q: Why Deepseek R1 over other models?**
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DeepSeek R1 excelle dans le raisonnement et l’utilisation d’outils pour sa taille. Nous pensons que c’est un choix solide pour nos besoins, bien que d’autres modèles fonctionnent également bien, DeepSeek est notre choix principal.
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**Q: I get an error running `main.py`. What do I do?**
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Assurez-vous qu’Ollama est en cours d’exécution (ollama serve), que votre config.ini correspond à votre fournisseur, et que les dépendances sont installées. Si cela ne fonctionne pas, n’hésitez pas à signaler un problème.
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**Q: Can it really run 100% locally?**
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Oui, avec les fournisseurs Ollama ou Server, toute la reconnaissance vocale, le LLM et la synthèse vocale fonctionnent localement. Les options non locales (OpenAI ou autres API) sont facultatives.
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**Q: How come it is older than manus ?**
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Nous avons commencé cela comme un projet amusant pour créer une IA locale de type Jarvis. Cependant, avec l’émergence de Manus, nous avons vu l’opportunité de réorienter certaines tâches pour en faire une autre alternative.
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**Q: How is it better than manus ?**
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Il ne l’est pas, mais nous privilégions l’exécution locale et la confidentialité par rapport à une approche basée sur le cloud. C’est une alternative amusante et accessible !
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## Contribute
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Nous recherchons des développeurs pour améliorer AgenticSeek ! Consultez les problèmes ouverts ou les discussions.
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[](https://www.star-history.com/#Fosowl/agenticSeek&Date)
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## Auteurs:
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> [Fosowl](https://github.com/Fosowl)
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||||
> [steveh8758](https://github.com/steveh8758)
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