agenticSeek/README_CHT.md

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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。

🛠️ 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！

可以查看我們的圖片集和範例了解他到底可以做些甚麼。

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。

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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

git clone https://github.com/Fosowl/agenticSeek.git
cd agenticSeek
mv .env.example .env

2️ 建立虛擬環境

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:

./install.sh

手動安裝:

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。

請在 DeepSeek 下載至少大於 deepseek-r1:14b 的模型。

ollama pull deepseek-r1:14b

2️ 啟動框架 （ollama）

啟動 Ollama 服務器。

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。

[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:

sudo ./start_services.sh # MacOS
start ./start_services.cmd # Window

運行 AgenticSeek:

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。

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Usage （使用方法）

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

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！

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?

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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

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。

git clone --depth 1 https://github.com/Fosowl/agenticSeek.git
cd agenticSeek/server/

安裝伺服器所需的套件：

pip3 install -r requirements.txt

執行伺服器腳本。

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}

[MAIN]
is_local = False
provider_name = server
provider_model = deepseek-r1:14b
provider_server_address = x.x.x.x:3333

執行 AgenticSeek：

sudo ./start_services.sh
python3 main.py

Run with an API （透過 API 執行）

設定 config.ini。

[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：

sudo ./start_services.sh
python3 main.py

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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！

作者:

Fosowl steveh8758