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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！

https://github.com/user-attachments/assets/4bd5faf6-459f-4f94-bd1d-238c4b331469

在大阪和東京深入搜尋人工智慧新創公司，至少找到 5 家，然後儲存在 research_japan.txt 檔案中

你可以用 C 語言製作俄羅斯方塊遊戲嗎？

我想設定一個新的專案檔案索引，命名為 mark2。

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

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。

本地运行助手

启动你的本地提供者，例如使用 ollama：

ollama serve

请参阅下方支持的本地提供者列表。

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。

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。

[MAIN]
is_local = True
provider_name = ollama # 或 lm-studio, openai 等
provider_model = deepseek-r1:14b
provider_server_address = 127.0.0.1:11434

本地提供者列表

提供者	本地?	描述
ollama	是	使用 ollama 作为 LLM 提供者，轻松本地运行 LLM
lm-studio	是	使用 LM Studio 本地运行 LLM（将 `provider_name` 设置为 `lm-studio`）
openai	否	使用兼容的 API

下一步： Start services and run AgenticSeek

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。

下一步： Start services and run AgenticSeek

Start services and Run

(启动服务并运行)

如果需要，请激活你的 Python 环境。

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：

searxng
redis（由 redis 提供支持）
前端

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

选项 1: 使用 CLI 界面运行。

python3 cli.py

选项 2: 使用 Web 界面运行。

启动后端服务。

python3 api.py

访问 http://localhost:3000/，你应该会看到 Web 界面。

请注意，目前 Web 界面不支持消息流式传输。

如果你不知道如何開始，請參閱 Usage 部分

Usage （使用方法）

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。 languages = en zh 更多信息请参阅 Config 部分

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！

sudo ./start_services.sh
python3 cli.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

在 Golang 中幫助我進行矩陣乘法

使用 nmap 掃描我的網路，找出是否有任何可疑裝置連接

用 Python 製作一個貪食蛇遊戲

網路搜尋

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

你能在網路上找到誰創造了 AgenticSeek 嗎？

你能在哪個網站上找到便宜的 RTX 4090 嗎？

檔案瀏覽與搜尋

嘿，你能找到我遺失的 million_dollars_contract.pdf 在哪裡嗎？

告訴我我的磁碟還剩下多少空間

尋找並閱讀 README.md，並按照安裝說明進行操作

日常聊天

告訴我關於法國的事

人生的意義是什麼？

我應該在鍛鍊前還是鍛鍊後服用肌酸？

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：

进行网络搜索，找出哪些国家最适合独自旅行

而不是說：

你知道哪些国家适合独自旅行？

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

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
languages = en zh
[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。
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。

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？

確保 Ollama 正在運行（ollama serve）
你 config.ini 內 provider_name 的框架選擇正確。
依賴套件已安裝
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！

Q: 是否支持中文以外的语言？

DeepSeek R1 天生会说中文

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：

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！）

实际上会下载一个小型翻译模型来协助任务分配

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！

Contribution guide

作者:

Fosowl steveh8758

16 KiB Raw Blame History Unescape Escape