-------------------------------------------------------------------------------- [English](./README.md) | 繁體中文 # AgenticSeek: 類似 Manus 但基於 Deepseek R1 Agents 的本地模型。 **Manus AI 的本地替代品**，它是一個具有語音功能的大語言模型秘書，可以 Coding、訪問你的電腦文件、瀏覽網頁，並自動修正錯誤與反省，最重要的是不會向雲端傳送任何資料。採用 DeepSeek R1 等推理模型構建，完全在本地硬體上運行，進而保證資料的隱私。 [](https://fosowl.github.io/agenticSeek.html)  [](https://discord.gg/4Ub2D6Fj) > 🛠️ **目前還在開發階段** – 歡迎任何貢獻者加入我們！ > *Do a deep search of AI startup in Osaka and Tokyo, find at least 5, then save in the research_japan.txt file* > *Can you make a tetris game in C ?* > *I would like to setup a new project file index as mark2.* ### AgenticSeek 可以進行任務規劃！  ## Features: - **100% 本機運行**: 本機運行，不使用雲端服務，所以資料絕不會散布出去，我的東西還是我的！不會被當作其他服務的訓練資料。 - **文件的交互系統**: 使用 bash 去瀏覽本機資料和操作本機系統。 - **自主 Coding**: AgenticSeek 可以自己運行、Debug、編譯 Python、C、Golang 和各種語言。 - **代理助理**: 不同的工作由不同的助理去處理問題。AgenticSeek 會自己尋找最適合的助理去做相對應的工作。 - **規劃**: 對於複雜的任務，AgenticSeek 會交辦給不同的助理進行規劃和執行。 - **自主學習**: 自動在網路上尋找資料。 - **記憶功能**: 對於每次的對話進行統整、保存對話，並且在本地儲存用戶的使用習慣。 --- ## **安裝** 確保已安裝了 Chrome driver，Docker 和 Python 3.10（或更新）。 有關於 Chrome driver 的問題，請參見 **Chromedriver** 部分。 ### 1️⃣ **複製儲存庫與設置環境變數** ```sh git clone https://github.com/Fosowl/agenticSeek.git cd agenticSeek mv .env.example .env ``` ### 2️ **建立虛擬環境** ```sh python3 -m venv agentic_seek_env source agentic_seek_env/bin/activate # On Windows: agentic_seek_env\Scripts\activate ``` ### 3️⃣ **安裝所需套件** **自動安裝:** ```sh ./install.sh ``` **手動安裝:** ```sh pip3 install -r requirements.txt # or python3 setup.py install ``` ## 在本地機器上運行 AgenticSeek **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。** ### 1️⃣ **下載模型** 確定已經安裝 [Ollama](https://ollama.com/)。 請在 [DeepSeek](https://deepseek.com/models) 下載至少大於 `deepseek-r1:14b` 的模型。 ```sh ollama pull deepseek-r1:14b ``` ### 2️ **啟動框架 （ollama）** 啟動 Ollama 服務器。 ```sh ollama serve ``` 請更改 `config.ini` 文件，將 `provider_name` 設置為 `ollama` 並且 `provider_model` 設置為你剛剛下載的模型，如 `deepseek-r1:14b`。 注意：`deepseek-r1:14b` 只是範例，如果你的電腦允許的話，請使用更大的模型。 ```sh [MAIN] is_local = True provider_name = ollama provider_model = deepseek-r1:14b provider_server_address = 127.0.0.1:11434 ``` 開始所有服務: ```sh sudo ./start_services.sh # MacOS start ./start_services.cmd # Window ``` 運行 AgenticSeek: ```sh python3 main.py ``` *如果你不知道如何開始，請參閱 **Usage** 部分* *如果遇到問題，請先參考 **Known issues** 部分* *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*** *有關設定檔的詳細解釋，請參閱 **Config** 部分。* --- ## Usage （使用方法） 確定所有的核心檔案都啟用了，也就是執行過這條命令 `./start_services.sh` 然後你就可以使用 `python3 main.py` 來啟動 AgenticSeek 了！ ```sh sudo ./start_services.sh python3 main.py ``` 當你看到執行後顯示 `>>> ` 這表示一切運作正常，AgenticSeek 正在等待你給他任何指令。 你也可以透過設定 `config.ini` 內的 `listen = True` 來啟用語音轉文字。 要退出時，只要和他說 `goodbye` 就可以退出！ 以下是一些用法： ### Coding/Bash > *Help me with matrix multiplication in Golang* > *Scan my network with nmap, find if any suspicious devices is connected* > *Make a snake game in python* ### 網路搜尋 > *Do a web search to find cool tech startup in Japan working on cutting edge AI research* > *Can you find on the internet who created agenticSeek?* > *Can you find on which website I can buy a rtx 4090 for cheap* ### 檔案瀏覽與搜尋 > *Hey can you find where is million_dollars_contract.pdf i lost it* > *Show me how much space I have left on my disk* > *Find and read the README.md and follow the install instruction* ### 日常聊天 > *Tell me about France* > *What is the meaning of life ?* > *Should I take creatine before or after workout?* 當你把指令送出後，AgenticSeek 會自動調用最能提供幫助的助理，去完成你交辦的工作和指令。 但也有可能出現怪怪的情況，或是你要找飛機機票，他跑去教你如何一步步做出一台飛機（開玩笑的，但真的可能出現），因為這是一個早期專案，我們會努力教導他、完善他的！ 所以我們希望你在使用時，能明確地表明你希望他要怎麼做，下面給你一個範例！ 你該說： `Do a web search and find out which are the best country for solo-travel` 而不是說： `Do you know some good countries for solo-travel?` --- ## **在本地執行屬於你的 LLM 伺服器** 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。 ### 1️⃣ **設定並啟動伺服器腳本** 在運行 AI 模型的「伺服器」上，取得 IP 位址 ```sh ip a | grep "inet " | grep -v 127.0.0.1 | awk '{print $2}' | cut -d/ -f1 ``` 注意：請在 Windows 或 MacOS，分別使用 `ipconfig` 與 `ifconfig` 來尋找 IP 位址。 **如果你希望使用基於 Openai 的服務，請按照 *透過 API 執行* 部分進行。** 複製儲存庫並且進入 `server/` 資料夾。 ```sh git clone --depth 1 https://github.com/Fosowl/agenticSeek.git cd agenticSeek/server/ ``` 安裝伺服器所需的套件： ```sh pip3 install -r requirements.txt ``` 執行伺服器腳本。 ```sh python3 app.py --provider ollama --port 3333 ``` 您可以選擇使用 `ollama` 或 `llamacpp` 作為 LLM 的服務框架。 ### 2️⃣ **執行** 在你的電腦上： - 更改 `config.ini` - `provider_name = server` - `provider_model = deepseek-r1:14b` - `provider_server_address = {你執行模型的電腦的 IP 位址}` ```sh [MAIN] is_local = False provider_name = server provider_model = deepseek-r1:14b provider_server_address = x.x.x.x:3333 ``` 執行 AgenticSeek： ```sh sudo ./start_services.sh python3 main.py ``` ## **Run with an API （透過 API 執行）** 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`。 同時更改你的 IP 為 openai-based api 的 IP。 執行 AgenticSeek： ```sh sudo ./start_services.sh python3 main.py ``` --- ## 語音轉文字 預設狀況下，語音轉文字功能是停用的。若要啟用它，請在 `config.ini` 檔案中，將 `listen` 選項設為 `True`： ``` listen = True ``` 啟用後 AgenticSeek 會聆聽你是否呼喚他，他才會開始聽你說的話，你可以在 *config.ini* 內去設定，要怎麼叫他。 ``` agent_name = Friday ``` 為了獲得比較好的結果，我們建議使用常見的英文名稱（如 “John” 或 “Emma”）作為他的名字。 當你看到程式開始執行時，請大聲說出他的名字，就可以喚醒 AgenticSeek 去聆聽！（如：Friday） 清楚說出你的需求。 用確認短句結束你說的話，以通知 AgenticSeek 繼續。確認短句的範例包括： ``` "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 範例： ``` [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 [BROWSER] headless_browser = False stealth_mode = False ``` **說明**: - is_local - True：在本地運行。 - False：在遠端伺服器運行。 - provider_name - 框架類型 - `ollama`, `server`, `lm-studio`, `deepseek-api` - provider_model - 運行的模型 - `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的觸發單詞。 - `Friday` - recover_last_session - True：從上個對話繼續。 - False：重啟對話。 - save_session - True：儲存對話紀錄。 - False：不保存。 - speak - True：啟用語音輸出。 - False：關閉語音輸出。 - listen - True：啟用語音輸入。 - False：關閉語音輸入。 - work_dir - AgenticSeek 擁有能存取與交互的工作目錄。 - jarvis_personality > 就是那個鋼鐵人的 JARVIS - True：啟用 JARVIS 個性。 - False：關閉 JARVIS 個性。 - headless_browser - True：前景瀏覽器。（很酷，推薦使用他 XD） - False：背景執行瀏覽器。 - stealth_mode - 隱私模式，但需要你自己安裝反爬蟲擴充功能。 ## 框架 下表顯示了可用的框架： | 框架 | 本地? | 描述| |-|-|-| | ollama | 可 | 使用 ollama 框架去執行本地模型 | | server | 可 | 本地伺服器執行模型遠端調用 | | lm-studio | 可 | 使用 LM Studio 在本地運行 LLM（設定provider_name為lm-studio）| | openai | 不可 | 使用 ChatGPT API（無法保證隱私）| | deepseek-api | 不可 | 使用 Deepseek API (無法保證隱私)| | huggingface | 不可 | 使用 Hugging-Face API (無法保證隱私)| 若要選擇框架，請變更 `config.ini` 文件： ``` is_local = False provider_name = openai provider_model = gpt-4o provider_server_address = 127.0.0.1:5000 ``` `is_local`: 對於任何本地運行的 LLM 都應該為 True，否則為 False。 `provider_name`: 透過名稱選擇要使用的框架，請參閱上面的框架清單。 `provider_model`: 設定 AgenticSeek 使用的模型。 `provider_server_address`: 如果不使用雲端 API，則可以將其設定為任何內容。 # Known issues （已知問題） ## Chromedriver Issues **已知問題 #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` 如果你的瀏覽器和 chromedriver 版本不一樣，就會發生這種情況。 你可以透過以下連結下載最新版本： https://developer.chrome.com/docs/chromedriver/downloads 如果您使用的是 Chrome 版本 115 或更新版本，請前往： https://googlechromelabs.github.io/chrome-for-testing/ 下載與你的作業系統相符的 chromedriver 版本。  如果有其他問題，請提供盡量詳細的敘述到 Issues 上，盡可能包含當前環境和問題是怎麼發生的。 ## FAQ **Q：我需要什麼的硬體配備？** 7B 型號：具有 8GB VRAM 的 GPU。 14B 型號：12GB GPU（例如 RTX 3060）。 32B 型號：24GB+ VRAM。 **Q：為什麼選擇 Deepseek R1 而不是其他模型？** 就其尺寸而言，Deepseek R1 在推理和使用方面表現出色。我們認為非常適合我們的需求，其他模型也很好用，但 Deepseek 是我們最後選定的模型。 **Q：我在執行時 `main.py` 時出現錯誤。我該怎麼辦？** 1. 確保 Ollama 正在運行（ollama serve） 2. 你 `config.ini` 內 `provider_name` 的框架選擇正確。 3. 依賴套件已安裝 4. 如果均無效，請隨時提出 Issues，同樣盡可能包含當前環境和問題是怎麼發生的。 **Q：它真的是 100% 本地運行嗎？** 是的，透過 Ollama 或其他框架，所有語音轉文字、LLM 和文字轉語音模型都在本地運行。 *但你能選擇非本地執行（OpenAI 或其他 API），同樣也是可以的* **Q：我有 Manus 為甚麼還要用 AgenticSeek？** 這是我們因為興趣做的一個小 Side-Project，他特別的點在於是一個全部本地化的模型，而且可以像鋼鐵人裡面一樣與 `Jarvis` 對話，聽起來就超級酷的吧！隨著 Manus 的進化，我們也相應的加入更多功能！ **Q：它比 Manus 好在哪裡？** 不不不，AgenticSeek 和 Manus 是不同取向的東西，我們優先考慮的是本地執行和隱私，而不是基於雲端。這是一個與 Manus 相比起來更有趣且易使用的方案！ ## 貢獻 我們正在尋找開發者來改善 AgenticSeek！你可以在 Issues 查看未解決的問題或和我們討論更酷的新功能！ [](https://www.star-history.com/#Fosowl/agenticSeek&Date) ## 作者: > [Fosowl](https://github.com/Fosowl) > [steveh8758](https://github.com/steveh8758)