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https://github.com/tcsenpai/agenticSeek.git
synced 2025-06-05 02:25:27 +00:00
upd zh readme
This commit is contained in:
martin legrand
parent
89f91f7831
commit
b883b003be
10
README.md
10
README.md
@ -159,7 +159,7 @@ Next step: [Start services and run AgenticSeek](#Start-services-and-Run)
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## Start services and Run
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Activate you python env if needed.
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Activate your 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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@ -196,7 +196,7 @@ Please note that the Web interface doesn't stream messages at the moment.
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## Usage
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Make sure the services are up and running with `./start_services.sh` and run the agenticSeek with `python3 main.py`
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Make sure the services are up and running with `./start_services.sh` and run the AgenticSeek with `python3 main.py`
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```sh
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sudo ./start_services.sh
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@ -204,7 +204,7 @@ python3 cli.py
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```
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You will be prompted with `>>> `
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This indicate agenticSeek await you type for instructions.
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This indicate AgenticSeek await you type for instructions.
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You can also use speech to text by setting `listen = True` in the config.
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To exit, simply say `goodbye`.
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@ -223,7 +223,7 @@ Here are some example usage:
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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 the internet who created AgenticSeek?*
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> *Can you use a fuel calculator online to estimate the cost of a Nice - Milan trip*
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@ -244,7 +244,7 @@ Here are some example usage:
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> *What's the best workout routine ?*
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After you type your query, agenticSeek will allocate the best agent for the task.
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||||
After you type your query, AgenticSeek will allocate the best agent for the task.
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||||
Because this is an early prototype, the agent routing system might not always allocate the right agent based on your query.
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||||
508
README_CHS.md
508
README_CHS.md
@ -0,0 +1,508 @@
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<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) | 繁體中文
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# AgenticSeek: 類似 Manus 但基於 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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> *在大阪和东京深入搜寻人工智慧新创公司，至少找到 5 家，然后储存在 research_japan.txt 档案中*
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> *你可以用 C 语言制作俄罗斯方块游戏吗？*
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> *我想设定一个新的专案档案索引，命名为 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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||||
### 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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```
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||||
**手动安装:**
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||||
```sh
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||||
pip3 install -r requirements.txt
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# 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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||||
```
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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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||||
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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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||||
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||||
```sh
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||||
[MAIN]
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||||
is_local = True
|
||||
provider_name = ollama # 或 lm-studio, openai 等
|
||||
provider_model = deepseek-r1:14b
|
||||
provider_server_address = 127.0.0.1:11434
|
||||
```
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||||
|
||||
**本地提供者列表**
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||||
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||||
| 提供者 | 本地? | 描述 |
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||||
|-------------|--------|-------------------------------------------------------|
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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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||||
下一步： [Start services and run AgenticSeek](#Start-services-and-Run)
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---
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||||
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||||
## **Run with an API （透过 API 执行）**
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||||
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||||
设定 `config.ini`。
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||||
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||||
```sh
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||||
[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。
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||||
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||||
如果使用基于本机的 openai-based api 则把 `is_local` 设定为 `True`。
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||||
|
||||
同时更改你的 IP 为 openai-based api 的 IP。
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||||
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||||
下一步： [Start services and run AgenticSeek](#Start-services-and-Run)
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||||
---
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||||
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||||
## Start services and Run
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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
|
||||
```
|
||||
|
||||
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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||||
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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。
|
||||
|
||||
```sh
|
||||
python3 cli.py
|
||||
```
|
||||
|
||||
**选项 2:** 使用 Web 界面运行。
|
||||
|
||||
启动后端服务。
|
||||
|
||||
```sh
|
||||
python3 api.py
|
||||
```
|
||||
|
||||
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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||||
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||||
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||||
*如果你不知道如何开始，请参阅 **Usage** 部分*
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||||
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||||
---
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||||
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||||
## Usage （使用方法）
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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。
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||||
languages = en zh
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||||
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
|
||||
sudo ./start_services.sh
|
||||
python3 cli.py
|
||||
```
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||||
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||||
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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||||
以下是一些用法：
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### Coding/Bash
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||||
> *在 Golang 中帮助我进行矩阵乘法*
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||||
> *使用 nmap 扫描我的网路，找出是否有任何可疑装置连接*
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||||
|
||||
> *用 Python 制作一个贪食蛇游戏*
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||||
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||||
### 网路搜寻
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||||
> *进行网路搜寻，找出日本从事尖端人工智慧研究的酷炫科技新创公司*
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||||
|
||||
> *你能在网路上找到谁创造了 AgenticSeek 吗？*
|
||||
|
||||
> *你能在哪个网站上找到便宜的 RTX 4090 吗？*
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||||
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||||
### 档案浏览与搜寻
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||||
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||||
> *嘿，你能找到我遗失的 million_dollars_contract.pdf 在哪里吗？*
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||||
|
||||
> *告诉我我的磁碟还剩下多少空间*
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||||
|
||||
> *寻找并阅读 README.md，并按照安装说明进行操作*
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||||
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||||
### 日常聊天
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||||
> *告诉我关于法国的事*
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||||
> *人生的意义是什么？*
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||||
> *我应该在锻炼前还是锻炼后服用肌酸？*
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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！
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||||
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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你该说：
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||||
- 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：
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- 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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---
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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
|
||||
```
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||||
注意：请在 Windows 或 MacOS，分别使用 `ipconfig` 与 `ifconfig` 来寻找 IP 位址。
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||||
**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。**
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||||
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||||
复制储存库并且进入 `server/` 资料夹。
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||||
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||||
```sh
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||||
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。
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||||
|
||||
```sh
|
||||
python3 app.py --provider ollama --port 3333
|
||||
```
|
||||
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||||
您可以选择使用 `ollama` 或 `llamacpp` 作为 LLM 的服务框架。
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||||
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||||
### 2️⃣ **执行**
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||||
|
||||
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`
|
||||
- `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
|
||||
```
|
||||
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 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
|
||||
```
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||||
|
||||
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
|
||||
```
|
||||
|
||||
**说明**:
|
||||
- is_local
|
||||
- True：在本地运行。
|
||||
- False：在远端伺服器运行。
|
||||
- provider_name
|
||||
- 框架类型
|
||||
- `ollama`, `server`, `lm-studio`, `deepseek-api`
|
||||
- provider_model
|
||||
- 运行的模型
|
||||
- `deepseek-r1:1.5b`, `deepseek-r1:14b`
|
||||
- provider_server_address
|
||||
- 伺服器 IP
|
||||
- `127.0.0.1:11434`
|
||||
- agent_name
|
||||
- AgenticSeek 的名字，用作TTS的触发单词。
|
||||
- `Friday`
|
||||
- recover_last_session
|
||||
- True：从上个对话继续。
|
||||
- False：重启对话。
|
||||
- save_session
|
||||
- True：储存对话纪录。
|
||||
- False：不保存。
|
||||
- speak
|
||||
- True：启用语音输出。
|
||||
- False：关闭语音输出。
|
||||
- listen
|
||||
- True：启用语音输入。
|
||||
- False：关闭语音输入。
|
||||
- work_dir
|
||||
- AgenticSeek 拥有能存取与交互的工作目录。
|
||||
- jarvis_personality
|
||||
> 就是那个钢铁人的 JARVIS
|
||||
- True：启用 JARVIS 个性。
|
||||
- False：关闭 JARVIS 个性。
|
||||
- headless_browser
|
||||
- True：前景浏览器。（很酷，推荐使用他 XD）
|
||||
- False：背景执行浏览器。
|
||||
- stealth_mode
|
||||
- 隐私模式，但需要你自己安装反爬虫扩充功能。
|
||||
- languages
|
||||
- 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。
|
||||
|
||||
## 框架
|
||||
|
||||
下表显示了可用的框架：
|
||||
|
||||
| 框架 | 本地? | 描述|
|
||||
|-|-|-|
|
||||
| ollama | 可 | 使用 ollama 框架去执行本地模型 |
|
||||
| server | 可 | 本地伺服器执行模型远端调用 |
|
||||
| lm-studio | 可 | 使用 LM Studio 在本地运行 LLM（设定provider_name为lm-studio）|
|
||||
| openai | 不可 | 使用 ChatGPT API（无法保证隐私）|
|
||||
| deepseek-api | 不可 | 使用 Deepseek API (无法保证隐私)|
|
||||
| huggingface | 不可 | 使用 Hugging-Face API (无法保证隐私)|
|
||||
|
||||
若要选择框架，请变更 `config.ini` 文件：
|
||||
|
||||
```
|
||||
is_local = False
|
||||
provider_name = openai
|
||||
provider_model = gpt-4o
|
||||
provider_server_address = 127.0.0.1:5000
|
||||
```
|
||||
`is_local`: 对于任何本地运行的 LLM 都应该为 True，否则为 False。
|
||||
|
||||
`provider_name`: 透过名称选择要使用的框架，请参阅上面的框架清单。
|
||||
|
||||
`provider_model`: 设定 AgenticSeek 使用的模型。
|
||||
|
||||
`provider_server_address`: 如果不使用云端 API，则可以将其设定为任何内容。
|
||||
|
||||
# Known issues （已知问题）
|
||||
|
||||
## Chromedriver Issues
|
||||
|
||||
**已知问题 #1:** *chromedriver mismatch*
|
||||
|
||||
`Exception: Failed to initialize browser: Message: session not created: This version of ChromeDriver only supports Chrome version 113
|
||||
Current browser version is 134.0.6998.89 with binary path`
|
||||
|
||||
如果你的浏览器和 chromedriver 版本不一样，就会发生这种情况。
|
||||
|
||||
你可以透过以下连结下载最新版本：
|
||||
|
||||
https://developer.chrome.com/docs/chromedriver/downloads
|
||||
|
||||
如果您使用的是 Chrome 版本 115 或更新版本，请前往：
|
||||
|
||||
https://googlechromelabs.github.io/chrome-for-testing/
|
||||
|
||||
下载与你的作业系统相符的 chromedriver 版本。
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
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。
|
||||
|
||||
## FAQ
|
||||
|
||||
**Q：我需要什么的硬体配备？**
|
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||||
7B 型号：具有 8GB VRAM 的 GPU。
|
||||
14B 型号：12GB GPU（例如 RTX 3060）。
|
||||
32B 型号：24GB+ VRAM。
|
||||
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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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**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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## 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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[](https://www.star-history.com/#Fosowl/agenticSeek&Date)
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[Contribution guide](./docs/CONTRIBUTING.md)
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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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@ -84,7 +84,7 @@ python3 setup.py install
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**建議至少使用 Deepseek 14B 以上參數的模型，較小的模型難以使用助理功能並且很快就會忘記上下文之間的關係。**
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### **本地运行助手**
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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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@ -114,8 +114,34 @@ 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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下一步： [Start services and run AgenticSeek](#Start-services-and-Run)
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### **启动服务并运行**
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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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```
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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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下一步： [Start services and run AgenticSeek](#Start-services-and-Run)
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## Start services and Run
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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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@ -153,13 +179,6 @@ python3 api.py
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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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*如果你的電腦無法在本機運行 deepseek，也許你可以試看看 API 的方式，參見 **Run with an API***
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*有關設定檔的詳細解釋，請參閱 **Config** 部分。*
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## Usage （使用方法）
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@ -232,31 +251,6 @@ python3 cli.py
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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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```
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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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## **在本地執行屬於你的 LLM 伺服器**
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