mirror of
https://github.com/tcsenpai/agenticSeek.git
synced 2025-06-03 09:40:09 +00:00
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18 KiB
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# AgenticSeek: 類似 Manus 但基於 Deepseek R1 Agents 的本地模型。
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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 | [日本語](./README_JP.md)
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*一个 **100% 本地替代 Manus AI** 的方案，这款支持语音的 AI 助理能够自主浏览网页、编写代码和规划任务，同时将所有数据保留在您的设备上。专为本地推理模型量身打造，完全在您自己的硬件上运行，确保完全的隐私保护和零云端依赖。*
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[](https://fosowl.github.io/agenticSeek.html)  [](https://discord.gg/8hGDaME3TC) [](https://x.com/Martin993886460)
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### 为什么选择 AgenticSeek？
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* 🔒 完全本地化与隐私保护 - 所有功能都在您的设备上运行 — 无云端服务，无数据共享。您的文件、对话和搜索始终保持私密。
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* 🌐 智能网页浏览 - AgenticSeek 能够自主浏览互联网 — 搜索、阅读、提取信息、填写网页表单 — 全程无需人工操作。
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* 💻 自主编码助手 - 需要代码？它可以编写、调试并运行 Python、C、Go、Java 等多种语言的程序 — 全程无需监督。
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* 🧠 智能代理选择 - 您提问，它会自动选择最适合该任务的代理。就像拥有一个随时待命的专家团队。
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* 📋 规划与执行复杂任务 - 从旅行规划到复杂项目 — 它能将大型任务分解为步骤，并利用多个 AI 代理完成工作。
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* 🎙️ 语音功能 - 清晰、快速、未来感十足的语音与语音转文本功能，让您能像科幻电影中一样与您的个人 AI 助手对话。
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https://github.com/user-attachments/assets/4bd5faf6-459f-4f94-bd1d-238c4b331469
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> 🛠️ **目前還在開發階段** – 歡迎任何貢獻者加入我們！
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## **安裝**
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確保已安裝了 Chrome driver，Docker 和 Python 3.10（或更新）。
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我们强烈建议您使用 Python 3.10 进行设置，否则可能会发生依赖错误。
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有關於 Chrome driver 的問題，請參見 **Chromedriver** 部分。
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### 1️⃣ **複製儲存庫與設置環境變數**
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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 **建立虛擬環境**
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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 **安裝所需套件**
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**自動安裝:**
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```sh
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./install.sh
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```
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** 若要让文本转语音（TTS）功能支持中文，你需要安装 jieba（中文分词库）和 cn2an（中文数字转换库）：**
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```
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pip3 install jieba cn2an
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```
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**手動安裝:**
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**注意：对于任何操作系统，请确保您安装的 ChromeDriver 与您已安装的 Chrome 版本匹配。运行 `google-chrome --version`。如果您的 Chrome 版本 > 135，请参阅已知问题**
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- *Linux*:
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更新软件包列表：`sudo apt update`
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安装依赖项：`sudo apt install -y alsa-utils portaudio19-dev python3-pyaudio libgtk-3-dev libnotify-dev libgconf-2-4 libnss3 libxss1`
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安装与您的 Chrome 浏览器版本匹配的 ChromeDriver：
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`sudo apt install -y chromium-chromedriver`
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安装 requirements：`pip3 install -r requirements.txt`
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- *Macos*:
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更新 brew：`brew update`
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安装 chromedriver：`brew install --cask chromedriver`
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安装 portaudio：`brew install portaudio`
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升级 pip：`python3 -m pip install --upgrade pip`
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升级 wheel：`pip3 install --upgrade setuptools wheel`
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安装 requirements：`pip3 install -r requirements.txt`
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- *Windows*:
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安装 pyreadline3：`pip install pyreadline3`
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手动安装 portaudio（例如，通过 vcpkg 或预编译的二进制文件），然后运行：`pip install pyaudio`
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从以下网址手动下载并安装 chromedriver：https://sites.google.com/chromium.org/driver/getting-started
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将 chromedriver 放置在包含在您的 PATH 中的目录中。
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安装 requirements：`pip3 install -r requirements.txt`
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## 在本地機器上運行 AgenticSeek
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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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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 文件以设置 provider_name 为支持的提供者，并将 provider_model 设置为该提供者支持的 LLM。我们推荐使用具有推理能力的模型，如 *Qwen* 或 *Deepseek*。
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请参见 README 末尾的 **FAQ** 部分了解所需硬件。
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```sh
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[MAIN]
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is_local = True # 无论是在本地运行还是使用远程提供者。
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provider_name = ollama # 或 lm-studio, openai 等..
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provider_model = deepseek-r1:14b # 选择适合您硬件的模型
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provider_server_address = 127.0.0.1:11434
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agent_name = Jarvis # 您的 AI 助手的名称
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recover_last_session = True # 是否恢复之前的会话
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save_session = True # 是否记住当前会话
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speak = True # 文本转语音
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listen = False # 语音转文本，仅适用于命令行界面
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work_dir = /Users/mlg/Documents/workspace # AgenticSeek 的工作空间。
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jarvis_personality = False # 是否使用更"贾维斯"风格的性格，不推荐在小型模型上使用
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languages = en zh # 语言列表，文本转语音将默认使用列表中的第一种语言
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[BROWSER]
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headless_browser = True # 是否使用无头浏览器，只有在使用网页界面时才推荐使用。
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stealth_mode = True # 使用无法检测的 selenium 来减少浏览器检测
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```
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**本地提供者列表**
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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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## **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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source agentic_seek_env/bin/activate
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```
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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）
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- 前端
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```sh
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sudo ./start_services.sh # MacOS
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start ./start_services.cmd # Windows
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```
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**选项 1:** 使用 CLI 界面运行。
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```sh
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python3 cli.py
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```
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**选项 2:** 使用 Web 界面运行。
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注意：目前我們建議您使用 CLI 界面。Web 界面仍在積極開發中。
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启动后端服务。
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```sh
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python3 api.py
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```
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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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*如果你不知道如何開始，請參閱 **Usage** 部分*
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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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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 cli.py` 來啟動 AgenticSeek 了！
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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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當你看到執行後顯示 `>>> `
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這表示一切運作正常，AgenticSeek 正在等待你給他任何指令。
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你也可以透過設定 `config.ini` 內的 `listen = True` 來啟用語音轉文字。
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要退出時，只要和他說 `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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### 網路搜尋
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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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> *你能在網路上找到誰創造了 AgenticSeek 嗎？*
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> *你能在哪個網站上找到便宜的 RTX 4090 嗎？*
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### 檔案瀏覽與搜尋
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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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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。
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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！
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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！
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你該說：
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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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而不是說：
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- 你知道哪些国家适合独自旅行？
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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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### 1️⃣ **設定並啟動伺服器腳本**
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在運行 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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```
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注意：請在 Windows 或 MacOS，分別使用 `ipconfig` 與 `ifconfig` 來尋找 IP 位址。
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**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。**
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複製儲存庫並且進入 `server/` 資料夾。
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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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安裝伺服器所需的套件：
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```sh
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pip3 install -r requirements.txt
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```
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執行伺服器腳本。
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```sh
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python3 app.py --provider ollama --port 3333
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```
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您可以選擇使用 `ollama` 或 `llamacpp` 作為 LLM 的服務框架。
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### 2️⃣ **執行**
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在你的電腦上：
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- 更改 `config.ini`
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- `provider_name = server`
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- `provider_model = deepseek-r1:14b`
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- `provider_server_address = {你執行模型的電腦的 IP 位址}`
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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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---
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## 語音轉文字
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请注意，目前语音转文字功能仅支持英语。
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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`：
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```
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listen = True
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```
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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。
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```
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agent_name = Friday
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```
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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。
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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）
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清楚說出你的需求。
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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：
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```
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"do it", "go ahead", "execute", "run", "start", "thanks", "would ya", "please", "okay?", "proceed", "continue", "go on", "do that", "go it", "do you understand?"
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||
```
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## Config
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Config 範例：
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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
|
||
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
|
||
speak = False
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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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||
**說明**:
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- is_local
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- True：在本地運行。
|
||
- False：在遠端伺服器運行。
|
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- provider_name
|
||
- 框架類型
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||
- `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
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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
|
||
- 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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下表顯示了可用的框架：
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| 框架 | 本地? | 描述|
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|-|-|-|
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| ollama | 可 | 使用 ollama 框架去執行本地模型 |
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||
| server | 可 | 本地伺服器執行模型遠端調用 |
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||
| 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)|
|
||
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若要選擇框架，請變更 `config.ini` 文件：
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||
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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
|
||
```
|
||
`is_local`: 對於任何本地運行的 LLM 都應該為 True，否則為 False。
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||
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||
`provider_name`: 透過名稱選擇要使用的框架，請參閱上面的框架清單。
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|
||
`provider_model`: 設定 AgenticSeek 使用的模型。
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|
||
`provider_server_address`: 如果不使用雲端 API，則可以將其設定為任何內容。
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||
# Known issues （已知問題）
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||
## Chromedriver Issues
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||
**已知問題 #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
|
||
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。
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||
你可以透過以下連結下載最新版本：
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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，請前往：
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||
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https://googlechromelabs.github.io/chrome-for-testing/
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||
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||
下載與你的作業系統相符的 chromedriver 版本。
|
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||
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。
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||
## FAQ
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**Q: 我需要什麼硬體？**
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| 模型大小 | GPU | 備註 |
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|-----------|--------|-----------------------------------------------------------|
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| 7B | 8GB Vram | ⚠️ 不推薦。性能較差，經常出現幻覺，規劃代理可能會失敗。 |
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| 14B | 12 GB VRAM (例如 RTX 3060) | ✅ 適用於簡單任務。可能在網頁瀏覽和規劃任務上表現不佳。 |
|
||
| 32B | 24+ GB VRAM (例如 RTX 4090) | 🚀 大多數任務成功，但可能仍在任務規劃上有困難。 |
|
||
| 70B+ | 48+ GB Vram (例如 mac studio) | 💪 表現優異。建議用於高級使用情境。 |
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|
||
**Q：為什麼選擇 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。
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**Q：我在執行時 `cli.py` 時出現錯誤。我該怎麼辦？**
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1. 確保 Ollama 正在運行（ollama serve）
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2. 你 `config.ini` 內 `provider_name` 的框架選擇正確。
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3. 依賴套件已安裝
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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。
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**Q：它真的是 100% 本地運行嗎？**
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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。
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*但你能選擇非本地執行（OpenAI 或其他 API），同樣也是可以的*
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**Q：我有 Manus 為甚麼還要用 AgenticSeek？**
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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！
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**Q：它比 Manus 好在哪裡？**
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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！
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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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## 貢獻
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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！
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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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## 维护者:
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> [Fosowl](https://github.com/Fosowl) | 巴黎时间 | （有时很忙）
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> [https://github.com/antoineVIVIES](https://github.com/antoineVIVIES) | 台北时间 | （经常很忙）
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> [steveh8758](https://github.com/steveh8758) | 台北时间 | （总是很忙） |