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https://github.com/tcsenpai/agenticSeek.git
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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。
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[](https://fosowl.github.io/agenticSeek.html)  [](https://discord.gg/4Ub2D6Fj)
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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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> *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 可以進行任務規劃！
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*可以查看我們的圖片集和範例了解他到底可以做些甚麼。*
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## Features:
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- **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。
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- **文件的交互系統**: 使用 bash 去瀏覽本機資料和操作本機系統。
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- **自主 Coding**: AgenticSeek 可以自己運行、Debug、編譯 Python、C、Golang 和各種語言。
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- **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。
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- **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。
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- **自主學習**: 自動在網路上尋找資料。
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- **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。
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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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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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**手動安裝:**
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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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### 1️⃣ **下載模型**
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確定已經安裝 [Ollama](https://ollama.com/)。
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請在 [DeepSeek](https://deepseek.com/models) 下載至少大於 `deepseek-r1:14b` 的模型。
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```sh
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ollama pull deepseek-r1:14b
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```
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### 2️ **啟動框架 （ollama）**
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啟動 Ollama 服務器。
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```sh
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ollama serve
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```
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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`。
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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。
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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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開始所有服務:
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```sh
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sudo ./start_services.sh
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```
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運行 AgenticSeek:
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```sh
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python3 main.py
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```
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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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警告：目前 AgenticSeek 選擇助理的方式，暫且只支援英文，因為選擇助理的方式是使用英文文本訓練，所以使用非英文方式會出現挺多問題的。但放心，我們正在努力解決這個問題，還請體諒 QAQ
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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 main.py` 來啟動 AgenticSeek 了！
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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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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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> *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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### 網路搜尋
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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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### 檔案瀏覽與搜尋
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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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### 日常聊天
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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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當你把指令送出後，AgenticSeek 會自動調用最能提供幫助的助理，去完成擬交辦的工作和指令。
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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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`Do a web search and find out which are the best country for solo-travel`
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而不是說：
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`Do you know some good countries for solo-travel?`
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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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執行 AgenticSeek：
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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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## **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 main.py
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```
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## 語音轉文字
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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
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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
|
||
save_session = False
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speak = False
|
||
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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**說明**:
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- is_local
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- True：在本地運行。
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- False：在遠端伺服器運行。
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- provider_name
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||
- 框架類型
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- `ollama`, `server`, `lm-studio`, `deepseek-api`
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- provider_model
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||
- 運行的模型
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||
- `deepseek-r1:1.5b`, `deepseek-r1:14b`
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||
- provider_server_address
|
||
- 伺服器 IP
|
||
- `127.0.0.1:11434`
|
||
- agent_name
|
||
- AgenticSeek 的名字，用作TTS的觸發單詞。
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||
- `Friday`
|
||
- recover_last_session
|
||
- True：從上個對話繼續。
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- False：重啟對話。
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- save_session
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- True：儲存對話紀錄。
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- False：不保存。
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||
- speak
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- True：啟用語音輸出。
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||
- False：關閉語音輸出。
|
||
- listen
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||
- True：啟用語音輸入。
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||
- False：關閉語音輸入。
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- work_dir
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||
- AgenticSeek 擁有能存取與交互的工作目錄。
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||
- jarvis_personality
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||
> 就是那個鋼鐵人的 JARVIS
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- True：啟用 JARVIS 個性。
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||
- False：關閉 JARVIS 個性。
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- headless_browser
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- True：前景瀏覽器。（很酷，推薦使用他 XD）
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- False：背景執行瀏覽器。
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- stealth_mode
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- 隱私模式，但需要你自己安裝反爬蟲擴充功能。
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## 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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| 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）|
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| openai | 不可 | 使用 ChatGPT API（無法保證隱私）|
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| deepseek-api | 不可 | 使用 Deepseek API (無法保證隱私)|
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||
| 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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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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||
`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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`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
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||
Current browser version is 134.0.6998.89 with binary path`
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||
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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https://googlechromelabs.github.io/chrome-for-testing/
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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：我需要什麼的硬體配備？**
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7B 型號：具有 8GB VRAM 的 GPU。
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14B 型號：12GB GPU（例如 RTX 3060）。
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32B 型號：24GB+ VRAM。
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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 `main.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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## 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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||
## 作者:
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||
> [Fosowl](https://github.com/Fosowl)
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||
> [steveh8758](https://github.com/steveh8758) |