stephane.david/agenticSeek
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@@ -1,48 +1,52 @@
# AgenticSeek: Alternativa Privada e Local ao Manus.
# AgenticSeek: Uma Alternativa Privada e Local ao Manus
<p align="center">
<img align="center" src="./media/agentic_seek_logo.png" width="300" height="300" alt="Agentic Seek Logo">
<p>
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*Uma **alternativa 100% local ao Manus AI**, este assistente de voz com IA navega autonomamente na web, escreve código e planeja tarefas mantendo todos os dados no seu dispositivo. Feito para modelos de raciocínio locais, roda inteiramente no seu hardware, garantindo total privacidade e zero dependência da nuvem.*
*Um assistente de IA com reconhecimento de voz que é uma **alternativa 100% local ao Manus AI**, navega autonomamente na web, escreve código e planeja tarefas enquanto mantém todos os dados no seu dispositivo. Projetado para modelos de raciocínio local, funciona inteiramente no seu hardware, garantindo total privacidade e zero dependência de nuvem.*
[![Visite AgenticSeek](https://img.shields.io/static/v1?label=Website&message=AgenticSeek&color=blue&style=flat-square)](https://fosowl.github.io/agenticSeek.html) ![Licença](https://img.shields.io/badge/license-GPL--3.0-green) [![Discord](https://img.shields.io/badge/Discord-Join%20Us-7289DA?logo=discord&logoColor=white)](https://discord.gg/8hGDaME3TC) [![Twitter](https://img.shields.io/twitter/url/https/twitter.com/fosowl.svg?style=social&label=Update%20%40Fosowl)](https://x.com/Martin993886460) [![GitHub stars](https://img.shields.io/github/stars/Fosowl/agenticSeek?style=social)](https://github.com/Fosowl/agenticSeek/stargazers)
[![Visitar AgenticSeek](https://img.shields.io/static/v1?label=Website&message=AgenticSeek&color=blue&style=flat-square)](https://fosowl.github.io/agenticSeek.html) ![License](https://img.shields.io/badge/license-GPL--3.0-green) [![Discord](https://img.shields.io/badge/Discord-Join%20Us-7289DA?logo=discord&logoColor=white)](https://discord.gg/8hGDaME3TC) [![Twitter](https://img.shields.io/twitter/url/https/twitter.com/fosowl.svg?style=social&label=Update%20%40Fosowl)](https://x.com/Martin993886460) [![GitHub stars](https://img.shields.io/github/stars/Fosowl/agenticSeek?style=social)](https://github.com/Fosowl/agenticSeek/stargazers)
### Por que AgenticSeek?
### Por que escolher o AgenticSeek?
* 🔒 Totalmente Local & Privado - Tudo roda na sua máquina — sem nuvem, sem compartilhamento de dados. Seus arquivos, conversas e buscas permanecem privados.
* 🔒 Totalmente Local & Privado - Tudo funciona na sua máquina, sem nuvem, sem compartilhamento de dados. Seus arquivos, conversas e pesquisas permanecem privados.
* 🌐 Navegação Inteligente na Web - O AgenticSeek pode navegar na internet sozinho — pesquisar, ler, extrair informações, preencher formulários — tudo sem as mãos.
* 🌐 Navegação Web Inteligente - O AgenticSeek pode navegar na Internet autonomamente: pesquisar, ler, extrair informações, preencher formulários web, tudo sem intervenção manual.
* 💻 Assistente Autônomo de Programação - Precisa de código? Ele pode escrever, depurar e executar programas em Python, C, Go, Java e mais — tudo sem supervisão.
* 💻 Assistente de Programação Autônomo - Precisa de código? Ele pode escrever, depurar e executar programas em Python, C, Go, Java e muito mais, sem supervisão.
* 🧠 Seleção Inteligente de Agentes - Você pede, ele escolhe automaticamente o melhor agente para a tarefa. Como ter uma equipe de especialistas pronta para ajudar.
* 🧠 Seleção Inteligente de Agentes - Você pergunta, ele escolhe automaticamente o melhor agente para a tarefa. Como ter uma equipe de especialistas sempre disponível.
* 📋 Planeja & Executa Tarefas Complexas - De planejamento de viagens a projetos complexos — pode dividir grandes tarefas em etapas e concluí-las usando múltiplos agentes de IA.
* 📋 Planeja e Executa Tarefas Complexas - Desde o planejamento de viagens até projetos complexos, ele pode decompor grandes tarefas em etapas e completá-las usando múltiplos agentes de IA.
* 🎙️ Ativado por Voz - Voz limpa, rápida e futurista, além de reconhecimento de fala, permitindo que você converse como se fosse sua IA pessoal de um filme de ficção científica. (Em desenvolvimento)
* 🎙️ Suporte de Voz - Voz clara, rápida e futurista com reconhecimento de voz, permitindo que você converse como com sua IA pessoal de filme de ficção científica. (Em desenvolvimento)
### **Demo**
> *Você pode pesquisar sobre o projeto agenticSeek, aprender quais habilidades são necessárias, depois abrir o CV_candidates.zip e então me dizer quais combinam melhor com o projeto?*
> *Você pode pesquisar o projeto agenticSeek, aprender quais habilidades são necessárias e, em seguida, abrir CV_candidates.zip e me dizer quais correspondem melhor ao projeto?*
https://github.com/user-attachments/assets/b8ca60e9-7b3b-4533-840e-08f9ac426316
Aviso: Esta demonstração, incluindo todos os arquivos que aparecem (ex: CV_candidates.zip), são totalmente fictícios. Não somos uma corporação, buscamos colaboradores open-source, não candidatos.
Aviso: Esta demonstração e todos os arquivos que aparecem (ex: CV_candidates.zip) são totalmente fictícios. Não somos uma empresa, estamos procurando contribuidores de código aberto, não candidatos.
> 🛠⚠️️ **Trabalho Ativo em Progresso**
> 🛠⚠️️ **Trabalho Ativo em Andamento**
> 🙏 Este projeto começou como um projeto paralelo e não tem roteiro nem financiamento. Cresceu muito além do esperado ao aparecer no GitHub Trending. Contribuições, feedback e paciência são profundamente apreciados.
> 🙏 Este projeto começou como um projeto paralelo e não tem roadmap nem financiamento. Cresceu muito além das expectativas ao aparecer no GitHub Trending. Contribuições, comentários e paciência são profundamente apreciados.
## Pré-requisitos
Certifique-se de ter chrome driver, docker e python3.10 instalados.
Antes de começar, certifique-se de ter instalado:
Para problemas relacionados ao chrome driver, veja a seção **Chromedriver**.
* **Git:** Para clonar o repositório. [Baixar Git](https://git-scm.com/downloads)
* **Python 3.10.x:** Python 3.10.x é altamente recomendado. Outras versões podem causar erros de dependência. [Baixar Python 3.10](https://www.python.org/downloads/release/python-3100/) (selecione a versão 3.10.x).
* **Docker Engine & Docker Compose:** Para executar serviços empacotados como SearxNG.
* Instalar Docker Desktop (inclui Docker Compose V2): [Windows](https://docs.docker.com/desktop/install/windows-install/) | [Mac](https://docs.docker.com/desktop/install/mac-install/) | [Linux](https://docs.docker.com/desktop/install/linux-install/)
* Ou instalar Docker Engine e Docker Compose separadamente no Linux: [Docker Engine](https://docs.docker.com/engine/install/) | [Docker Compose](https://docs.docker.com/compose/install/) (certifique-se de instalar Compose V2, por exemplo `sudo apt-get install docker-compose-plugin`).
### 1. **Clone o repositório e configure**
### 1. **Clonar o repositório e configurar**
```sh
git clone https://github.com/Fosowl/agenticSeek.git
@@ -50,67 +54,71 @@ cd agenticSeek
mv .env.example .env
```
### 2. Altere o conteúdo do arquivo .env
### 2. Modificar o conteúdo do arquivo .env
```sh
SEARXNG_BASE_URL="http://127.0.0.1:8080"
SEARXNG_BASE_URL="http://searxng:8080" # Se você executar no modo CLI no host, use http://127.0.0.1:8080
REDIS_BASE_URL="redis://redis:6379/0"
WORK_DIR="/Users/mlg/Documents/workspace_for_ai"
OLLAMA_PORT="11434"
LM_STUDIO_PORT="1234"
CUSTOM_ADDITIONAL_LLM_PORT="11435"
OPENAI_API_KEY='opcional'
DEEPSEEK_API_KEY='opcional'
OPENROUTER_API_KEY='opcional'
TOGETHER_API_KEY='opcional'
GOOGLE_API_KEY='opcional'
ANTHROPIC_API_KEY='opcional'
OPENAI_API_KEY='optional'
DEEPSEEK_API_KEY='optional'
OPENROUTER_API_KEY='optional'
TOGETHER_API_KEY='optional'
GOOGLE_API_KEY='optional'
ANTHROPIC_API_KEY='optional'
```
**As chaves de API são totalmente opcionais para quem optar por rodar LLM localmente. Que é o objetivo principal deste projeto. Deixe em branco se você tiver hardware suficiente**
Atualize o arquivo `.env` conforme necessário:
As seguintes variáveis de ambiente configuram as conexões e chaves de API do seu aplicativo.
- **SEARXNG_BASE_URL**: Mantenha inalterado, a menos que você execute no modo CLI no host.
- **REDIS_BASE_URL**: Mantenha inalterado
- **WORK_DIR**: Caminho para o diretório de trabalho local. O AgenticSeek poderá ler e interagir com esses arquivos.
- **OLLAMA_PORT**: Número da porta para o serviço Ollama.
- **LM_STUDIO_PORT**: Número da porta para o serviço LM Studio.
- **CUSTOM_ADDITIONAL_LLM_PORT**: Porta para qualquer serviço LLM personalizado adicional.
Atualize o arquivo `.env` com seus próprios valores conforme necessário:
**As chaves de API são completamente opcionais para aqueles que optam por executar LLM localmente, que é o objetivo principal deste projeto. Deixe-as vazias se você tiver hardware suficiente.**
- **SEARXNG_BASE_URL**: Deixe inalterado
- **REDIS_BASE_URL**: Deixe inalterado
- **WORK_DIR**: Caminho para seu diretório de trabalho local. O AgenticSeek poderá ler e interagir com esses arquivos.
- **OLLAMA_PORT**: Porta para o serviço Ollama.
- **LM_STUDIO_PORT**: Porta para o serviço LM Studio.
- **CUSTOM_ADDITIONAL_LLM_PORT**: Porta para qualquer serviço LLM adicional.
### 3. **Iniciar o Docker**
Todas as variáveis de ambiente de chave de API abaixo são **opcionais**. Só forneça se for usar APIs externas em vez de rodar LLMs localmente.
Certifique-se de que o Docker está instalado e funcionando no seu sistema. Você pode iniciar o Docker com os seguintes comandos:
### 3. **Inicie o Docker**
- **Linux/macOS:**
Abra um terminal e execute:
```sh
sudo systemctl start docker
```
Ou inicie o Docker Desktop a partir do menu de aplicativos, se instalado.
Certifique-se de que o Docker está instalado e rodando no seu sistema. Você pode iniciar o Docker com os seguintes comandos:
- **Windows:**
Inicie o Docker Desktop a partir do menu Iniciar.
- **No Linux/macOS:**
Abra um terminal e execute:
```sh
sudo systemctl start docker
```
Ou inicie o Docker Desktop pelo menu de aplicativos, se instalado.
- **No Windows:**
Inicie o Docker Desktop pelo menu Iniciar.
Você pode verificar se o Docker está rodando executando:
Você pode verificar se o Docker está funcionando executando:
```sh
docker info
```
Se aparecerem informações sobre sua instalação do Docker, está funcionando corretamente.
Se você vir informações sobre sua instalação do Docker, ele está funcionando corretamente.
Consulte a [Lista de provedores locais](#lista-de-provedores-locais) abaixo para um resumo.
Próxima etapa: [Executar o AgenticSeek localmente](#iniciar-os-serviços-e-executar)
*Se você encontrar problemas, consulte a seção [Solução de problemas](#solução-de-problemas).*
*Se seu hardware não puder executar LLM localmente, consulte [Configuração para executar com uma API](#configuração-para-executar-com-uma-api).*
*Para explicações detalhadas do `config.ini`, consulte a [seção Configuração](#configuração).*
---
## Configuração para rodar LLM localmente na sua máquina
## Configuração para executar LLM localmente na sua máquina
**Requisitos de Hardware:**
**Requisitos de hardware:**
Para rodar LLMs localmente, você precisará de hardware suficiente. No mínimo, uma GPU capaz de rodar Qwen/Deepseek 14B é necessária. Veja o FAQ para recomendações detalhadas de modelo/desempenho.
Para executar LLM localmente, você precisará de hardware suficiente. No mínimo, uma GPU capaz de executar Magistral, Qwen ou Deepseek 14B é necessária. Consulte o FAQ para recomendações detalhadas de modelo/desempenho.
**Configure seu provedor local**
**Configure seu provedor local**
Inicie seu provedor local, por exemplo com ollama:
@@ -118,187 +126,229 @@ Inicie seu provedor local, por exemplo com ollama:
ollama serve
```
Veja abaixo a lista de provedores locais suportados.
Consulte a lista de provedores locais suportados abaixo.
**Atualize o config.ini**
**Atualizar config.ini**
Altere o arquivo config.ini para definir o provider_name para um provedor suportado e provider_model para um LLM suportado pelo seu provedor. Recomendamos modelos de raciocínio como *Qwen* ou *Deepseek*.
Altere o arquivo config.ini para definir provider_name como um provedor suportado e provider_model como um LLM suportado pelo seu provedor. Recomendamos modelos de raciocínio como *Magistral* ou *Deepseek*.
Veja o **FAQ** no final do README para hardware necessário.
Consulte o **FAQ** no final do README para o hardware necessário.
```sh
[MAIN]
is_local = True # Se está rodando localmente ou com provedor remoto.
is_local = True # Se você está executando localmente ou com um provedor remoto.
provider_name = ollama # ou lm-studio, openai, etc.
provider_model = deepseek-r1:14b # escolha um modelo compatível com seu hardware
provider_server_address = 127.0.0.1:11434
agent_name = Jarvis # nome da sua IA
recover_last_session = True # recuperar sessão anterior
save_session = True # lembrar sessão atual
agent_name = Jarvis # o nome da sua IA
recover_last_session = True # recuperar a sessão anterior
save_session = True # memorizar a sessão atual
speak = False # texto para fala
listen = False # fala para texto, apenas para CLI, experimental
jarvis_personality = False # usar personalidade "Jarvis" (experimental)
languages = en zh # Lista de idiomas, TTS usará o primeiro da lista
jarvis_personality = False # usar uma personalidade mais "Jarvis" (experimental)
languages = en zh # Lista de idiomas, TTS usará o primeiro da lista por padrão
[BROWSER]
headless_browser = True # deixe inalterado a menos que use CLI no host.
stealth_mode = True # Usa selenium indetectável para reduzir detecção do navegador
headless_browser = True # mantenha inalterado, a menos que use CLI no host.
stealth_mode = True # Use selenium indetectável para reduzir a detecção do navegador
```
**Aviso**:
- O formato do arquivo `config.ini` não suporta comentários.
Não copie e cole a configuração de exemplo diretamente, pois comentários causarão erros. Em vez disso, modifique manualmente o arquivo `config.ini` com suas configurações desejadas, sem comentários.
Não copie e cole diretamente a configuração de exemplo, pois os comentários causarão erros. Em vez disso, modifique manualmente o arquivo `config.ini` com sua configuração desejada, sem comentários.
- *NÃO* defina provider_name como `openai` se estiver usando LM-studio para rodar LLMs. Use `lm-studio`.
- *NÃO* defina provider_name como `openai` se você estiver usando LM-studio para executar LLM. Use-o como `lm-studio`.
- Alguns provedores (ex: lm-studio) exigem `http://` antes do IP. Exemplo: `http://127.0.0.1:1234`
**Lista de provedores locais**
| Provedor | Local? | Descrição |
|------------|--------|---------------------------------------------------------|
| ollama | Sim | Rode LLMs localmente facilmente usando ollama |
| lm-studio | Sim | Rode LLM localmente com LM studio (`provider_name` = `lm-studio`)|
| openai | Sim | Use API compatível com openai (ex: servidor llama.cpp) |
| Provedor | Local ? | Descrição |
|-----------|--------|-----------------------------------------------------------|
| ollama | Sim | Executa LLM localmente facilmente usando ollama |
| lm-studio | Sim | Executa LLM localmente com LM studio (defina `provider_name` = `lm-studio`)|
| openai | Sim | Use uma API compatível com openai (ex: servidor llama.cpp) |
Próximo passo: [Inicie os serviços e rode o AgenticSeek](#Start-services-and-Run)
Próxima etapa: [Iniciar os serviços e executar o AgenticSeek](#iniciar-os-serviços-e-executar)
*Veja a seção **Problemas conhecidos** se tiver problemas*
*Se você encontrar problemas, consulte a seção [Solução de problemas](#solução-de-problemas).*
*Se seu hardware não puder executar LLM localmente, consulte [Configuração para executar com uma API](#configuração-para-executar-com-uma-api).*
*Para explicações detalhadas do `config.ini`, consulte a [seção Configuração](#configuração).*
*Veja a seção **Rodar com uma API** se seu hardware não rodar deepseek localmente*
## Configuração para executar com uma API
*Veja a seção **Config** para explicação detalhada do arquivo de configuração.*
Esta configuração usa provedores de LLM externos baseados em nuvem. Você precisará obter chaves de API do serviço escolhido.
---
**1. Escolha um provedor de API e obtenha uma chave de API:**
## Configuração para rodar com uma API
Consulte a [Lista de provedores de API](#lista-de-provedores-de-api) abaixo. Visite seus sites para se inscrever e obter chaves de API.
**Rodar com uma API é opcional, veja acima para rodar localmente.**
**2. Defina sua chave de API como variável de ambiente:**
Defina o provedor desejado no `config.ini`. Veja abaixo a lista de provedores de API.
* **Linux/macOS:**
Abra um terminal e use o comando `export`. É melhor adicioná-lo ao arquivo de configuração do seu shell (ex: `~/.bashrc`, `~/.zshrc`) para que seja persistente.
```sh
export PROVIDER_API_KEY="your_api_key_here"
# Substitua PROVIDER_API_KEY pelo nome de variável específico, ex: OPENAI_API_KEY, GOOGLE_API_KEY
```
Exemplo TogetherAI:
```sh
export TOGETHER_API_KEY="xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx"
```
* **Windows:**
* **Prompt de comando (temporário para a sessão atual):**
```cmd
set PROVIDER_API_KEY=your_api_key_here
```
* **PowerShell (temporário para a sessão atual):**
```powershell
$env:PROVIDER_API_KEY="your_api_key_here"
```
* **Permanente:** Pesquise "variáveis de ambiente" na barra de pesquisa do Windows, clique em "Editar variáveis de ambiente do sistema" e depois no botão "Variáveis de ambiente...". Adicione uma nova variável de usuário com o nome apropriado (ex: `OPENAI_API_KEY`) e sua chave como valor.
```sh
*(Para mais detalhes, consulte o FAQ: [Como configurar uma chave de API?](#como-configurar-uma-chave-de-api)).*
**3. Atualize `config.ini`:**
```ini
[MAIN]
is_local = False
provider_name = google
provider_model = gemini-2.0-flash
provider_server_address = 127.0.0.1:5000 # não importa
provider_name = openai # ou google, deepseek, togetherAI, huggingface
provider_model = gpt-3.5-turbo # ou gemini-1.5-flash, deepseek-chat, mistralai/Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1, etc.
provider_server_address = # Quando is_local = False, geralmente ignorado ou pode ser deixado vazio para a maioria das APIs
# ... outras configurações ...
```
Aviso: Certifique-se de não haver espaço no final da linha no config.
Exporte sua chave de API: `export <<PROVIDER>>_API_KEY="xxx"`
Exemplo: exportar `TOGETHER_API_KEY="xxxxx"`
*Aviso:* Certifique-se de que não há espaços no final dos valores no config.
**Lista de provedores de API**
| Provedor | Local? | Descrição |
|------------|--------|---------------------------------------------------------|
| openai | Depende| Use API do ChatGPT |
| deepseek | Não | API Deepseek (não privado) |
| huggingface| Não | API Hugging-Face (não privado) |
| togetherAI | Não | Use API together AI (não privado) |
| google | Não | Use API google gemini (não privado) |
Observe que código/bash pode falhar com gemini, pois ignora nosso prompt de formatação, que é otimizado para deepseek r1. Modelos como gpt-4o também apresentam desempenho ruim com nosso prompt.
| Provedor | `provider_name` | Local ? | Descrição | Link da chave de API (exemplo) |
|--------------|-----------------|--------|---------------------------------------------------|---------------------------------------------|
| OpenAI | `openai` | Não | Use os modelos ChatGPT via API OpenAI. | [platform.openai.com/signup](https://platform.openai.com/signup) |
| Google Gemini| `google` | Não | Use os modelos Google Gemini via Google AI Studio. | [aistudio.google.com/keys](https://aistudio.google.com/keys) |
| Deepseek | `deepseek` | Não | Use os modelos Deepseek via sua API. | [platform.deepseek.com](https://platform.deepseek.com) |
| Hugging Face | `huggingface` | Não | Use modelos do Hugging Face Inference API. | [huggingface.co/settings/tokens](https://huggingface.co/settings/tokens) |
| TogetherAI | `togetherAI` | Não | Use vários modelos open source via API TogetherAI.| [api.together.ai/settings/api-keys](https://api.together.ai/settings/api-keys) |
Próximo passo: [Inicie os serviços e rode o AgenticSeek](#Start-services-and-Run)
*Nota:*
* Não recomendamos usar `gpt-4o` ou outros modelos OpenAI para navegação web complexa e planejamento de tarefas, pois a otimização atual de prompts visa modelos como Deepseek.
* Tarefas de codificação/bash podem falhar com Gemini, pois tende a ignorar nosso formato de prompt otimizado para Deepseek r1.
* Quando `is_local = False`, `provider_server_address` no `config.ini` geralmente não é usado, pois os endpoints de API são geralmente gerenciados pelas bibliotecas do provedor correspondente.
*Veja a seção **Problemas conhecidos** se tiver problemas*
Próxima etapa: [Iniciar os serviços e executar o AgenticSeek](#iniciar-os-serviços-e-executar)
*Veja a seção **Config** para explicação detalhada do arquivo de configuração.*
*Se você encontrar problemas, consulte a seção **Problemas conhecidos***
*Para explicações detalhadas do arquivo de configuração, consulte a **seção Configuração**.*
---
## Inicie os serviços e rode
## Iniciar os serviços e executar
Por padrão, o AgenticSeek é executado inteiramente no Docker.
**Opção 1:** Executar no Docker com interface web:
Inicie os serviços necessários. Isso iniciará todos os serviços do docker-compose.yml, incluindo:
- searxng
- redis (necessário para searxng)
- frontend
- backend (se usar `full`)
- searxng
- redis (necessário para searxng)
- frontend
- backend (se você usar `full` para a interface web)
```sh
./start_services.sh full # MacOS
start start_services.cmd full # Windows
```
**Aviso:** Este passo fará download e carregará todas as imagens Docker, o que pode levar até 30 minutos. Após iniciar os serviços, aguarde até que o serviço backend esteja totalmente rodando (você verá backend: <info> no log) antes de enviar mensagens. O backend pode demorar mais para iniciar.
**Aviso:** Esta etapa baixará e carregará todas as imagens do Docker, o que pode levar até 30 minutos. Depois de iniciar os serviços, aguarde até que o serviço backend esteja totalmente operacional (você deve ver **backend: "GET /health HTTP/1.1" 200 OK** nos logs) antes de enviar mensagens. Na primeira inicialização, o serviço backend pode levar 5 minutos para iniciar.
Acesse `http://localhost:3000/` e você verá a interface web.
Vá para `http://localhost:3000/` e você deve ver a interface web.
**Opcional:** Rode com a interface CLI:
*Solução de problemas de inicialização de serviços:* Se esses scripts falharem, certifique-se de que o Docker Engine está funcionando e que o Docker Compose (V2, `docker compose`) está instalado corretamente. Verifique as mensagens de erro na saída do terminal. Consulte [FAQ: Ajuda! Estou recebendo erros ao executar o AgenticSeek ou seus scripts.](#faq-solução-de-problemas)
Para rodar com CLI, instale os pacotes no host:
**Opção 2:** Modo CLI:
Para executar com a interface CLI, você precisa instalar os pacotes no host:
```sh
./install.sh
./install.bat # windows
```
Inicie os serviços:
Em seguida, você precisa alterar SEARXNG_BASE_URL no `config.ini` para:
```sh
SEARXNG_BASE_URL="http://localhost:8080"
```
Inicie os serviços necessários. Isso iniciará alguns serviços do docker-compose.yml, incluindo:
- searxng
- redis (necessário para searxng)
- frontend
```sh
./start_services.sh # MacOS
start start_services.cmd # Windows
```
Depois execute: `uv run cli.py`
Execute: uv run: `uv run python -m ensurepip` para garantir que o uv tenha o pip ativado.
Use CLI: `uv run cli.py`
---
## Uso
Certifique-se de que os serviços estão rodando com `./start_services.sh full` e acesse `localhost:3000` para a interface web.
Certifique-se de que os serviços estão funcionando com `./start_services.sh full` e vá para `localhost:3000` para a interface web.
Você também pode usar fala para texto definindo `listen = True` no config. Apenas para modo CLI.
Você também pode usar fala para texto definindo `listen = True`. Apenas para o modo CLI.
Para sair, basta dizer/digitar `goodbye`.
Exemplos de uso:
Alguns exemplos de uso:
> *Faça um jogo da cobrinha em python!*
> *Faça um jogo da cobra em python!*
> *Pesquise na web pelos melhores cafés em Rennes, França, e salve uma lista de três com seus endereços em rennes_cafes.txt.*
> *Pesquise na web os melhores cafés em Rennes, França, e salve uma lista de três com seus endereços em rennes_cafes.txt.*
> *Escreva um programa Go para calcular o fatorial de um número, salve como factorial.go no seu workspace*
> *Escreva um programa Go para calcular o fatorial de um número, salve-o como factorial.go em seu workspace*
> *Procure na pasta summer_pictures por todos os arquivos JPG, renomeie com a data de hoje e salve a lista dos arquivos renomeados em photos_list.txt*
> *Pesquise na pasta summer_pictures todos os arquivos JPG, renomeie-os com a data de hoje e salve a lista de arquivos renomeados em photos_list.txt*
> *Pesquise online por filmes de ficção científica populares de 2024 e escolha três para assistir hoje à noite. Salve a lista em movie_night.txt.*
> *Pesquise online os filmes de ficção científica populares de 2024 e escolha três para assistir esta noite. Salve a lista em movie_night.txt.*
> *Pesquise na web pelos últimos artigos de notícias de IA de 2025, selecione três e escreva um script Python para extrair títulos e resumos. Salve o script como news_scraper.py e os resumos em ai_news.txt em /home/projects*
> *Pesquise na web os últimos artigos de notícias sobre IA de 2025, selecione três e escreva um script Python para extrair os títulos e resumos. Salve o script como news_scraper.py e os resumos em ai_news.txt em /home/projects*
> *Sexta-feira, pesquise na web por uma API gratuita de preços de ações, registre-se com supersuper7434567@gmail.com e escreva um script Python para buscar os preços diários da Tesla usando a API, salvando os resultados em stock_prices.csv*
> *Sexta-feira, pesquise na web uma API gratuita de preços de ações, inscreva-se com supersuper7434567@gmail.com e escreva um script Python para obter os preços diários da Tesla usando a API, salvando os resultados em stock_prices.csv*
*Observe que o preenchimento de formulários ainda é experimental e pode falhar.*
Após digitar sua consulta, o AgenticSeek alocará o melhor agente para a tarefa.
Depois de inserir sua consulta, o AgenticSeek atribuirá o melhor agente para a tarefa.
Como este é um protótipo inicial, o sistema de roteamento de agentes pode não alocar sempre o agente certo para sua consulta.
Como este é um protótipo inicial, o sistema de roteamento de agentes pode nem sempre atribuir o agente correto à sua consulta.
Portanto, seja explícito no que deseja e como a IA deve proceder. Por exemplo, se quiser que faça uma busca na web, não diga:
Portanto, seja muito explícito sobre o que você quer e como a IA pode proceder, por exemplo, se você quiser que ela faça uma pesquisa na web, não diga:
`Você conhece alguns bons países para viajar sozinho?`
`Você conhece bons países para viajar sozinho?`
Em vez disso, peça:
Em vez disso, diga:
`Faça uma busca na web e descubra quais são os melhores países para viajar sozinho`
`Execute uma pesquisa na web e descubra quais são os melhores países para viajar sozinho`
---
## **Configuração para rodar o LLM em seu próprio servidor**
## **Configuração para executar LLM em seu próprio servidor**
Se você tem um computador potente ou servidor, mas quer usar a partir do seu laptop, pode rodar o LLM em um servidor remoto usando nosso servidor LLM customizado.
Se você tem um computador poderoso ou um servidor que pode acessar, mas quer usá-lo do seu laptop, você pode optar por executar o LLM em um servidor remoto usando nosso servidor llm personalizado.
No seu "servidor" que rodará o modelo de IA, obtenha o endereço IP
No seu "servidor" que executará o modelo de IA, obtenha o endereço IP
```sh
ip a | grep "inet " | grep -v 127.0.0.1 | awk '{print $2}' | cut -d/ -f1 # ip local
curl https://ipinfo.io/ip # ip público
ip a | grep "inet " | grep -v 127.0.0.1 | awk '{print $2}' | cut -d/ -f1 # IP local
curl https://ipinfo.io/ip # IP público
```
Nota: Para Windows ou macOS, use ipconfig ou ifconfig para encontrar o IP.
Nota: Para Windows ou macOS, use ipconfig ou ifconfig para encontrar o endereço IP.
Clone o repositório e entre na pasta `server/`.
@@ -313,18 +363,18 @@ Instale os requisitos específicos do servidor:
pip3 install -r requirements.txt
```
Rode o script do servidor.
Execute o script do servidor.
```sh
python3 app.py --provider ollama --port 3333
```
Você pode escolher entre usar `ollama` e `llamacpp` como serviço LLM.
Você pode escolher usar `ollama` e `llamacpp` como serviço LLM.
Agora, no seu computador pessoal:
Agora no seu computador pessoal:
Altere o arquivo `config.ini` para definir `provider_name` como `server` e `provider_model` como `deepseek-r1:xxb`.
Defina `provider_server_address` para o IP da máquina que rodará o modelo.
Defina `provider_server_address` como o endereço IP da máquina que executará o modelo.
```sh
[MAIN]
@@ -334,23 +384,23 @@ provider_model = deepseek-r1:70b
provider_server_address = http://x.x.x.x:3333
```
Próximo passo: [Inicie os serviços e rode o AgenticSeek](#Start-services-and-Run)
Próxima etapa: [Iniciar os serviços e executar o AgenticSeek](#iniciar-os-serviços-e-executar)
---
## Fala para Texto
Aviso: fala para texto só funciona no modo CLI no momento.
Aviso: Fala para texto funciona apenas no modo CLI no momento.
Atualmente, fala para texto só funciona em inglês.
Observe que a fala para texto funciona apenas em inglês no momento.
A funcionalidade de fala para texto está desativada por padrão. Para ativar, defina listen como True no arquivo config.ini:
A funcionalidade de fala para texto está desativada por padrão. Para ativá-la, defina listen como True no arquivo config.ini:
```
listen = True
```
Quando ativado, o recurso escuta por uma palavra-chave de ativação, que é o nome do agente, antes de processar sua entrada. Você pode personalizar o nome do agente atualizando o valor `agent_name` no *config.ini*:
Quando ativada, a funcionalidade de fala para texto ouve uma palavra-chave de gatilho, que é o nome do agente, antes de processar sua entrada. Você pode personalizar o nome do agente atualizando o valor `agent_name` em *config.ini*:
```
agent_name = Friday
@@ -358,179 +408,266 @@ agent_name = Friday
Para melhor reconhecimento, recomendamos usar um nome comum em inglês como "John" ou "Emma" como nome do agente.
Quando o transcript começar a aparecer, diga o nome do agente em voz alta para ativá-lo (ex: "Friday").
Assim que você vir a transcrição começar a aparecer, diga o nome do agente em voz alta para acordá-lo (ex: "Friday").
Fale sua consulta claramente.
Diga sua consulta claramente.
Finalize seu pedido com uma frase de confirmação para o sistema prosseguir. Exemplos de frases de confirmação incluem:
Termine sua solicitação com uma frase de confirmação para indicar ao sistema para continuar. Exemplos de frases de confirmação incluem:
```
"do it", "go ahead", "execute", "run", "start", "thanks", "would ya", "please", "okay?", "proceed", "continue", "go on", "do that", "go it", "do you understand?"
```
## Configuração
Exemplo de config:
Exemplo de configuração:
```
[MAIN]
is_local = True
provider_name = ollama
provider_model = deepseek-r1:32b
provider_server_address = 127.0.0.1:11434
provider_server_address = http://127.0.0.1:11434 # Exemplo Ollama; LM-Studio usa http://127.0.0.1:1234
agent_name = Friday
recover_last_session = False
save_session = False
speak = False
listen = False
jarvis_personality = False
languages = en zh
languages = en zh # Lista de idiomas para TTS e roteamento potencial.
[BROWSER]
headless_browser = False
stealth_mode = False
```
**Explicação**:
**Explicação das configurações de `config.ini`**:
- is_local -> Roda o agente localmente (True) ou em servidor remoto (False).
* **Seção `[MAIN]`:**
* `is_local`: `True` se você estiver usando provedores de LLM locais (Ollama, LM-Studio, servidor local compatível com OpenAI) ou a opção de servidor auto-hospedado. `False` se você estiver usando APIs baseadas em nuvem (OpenAI, Google, etc.).
* `provider_name`: Especifica o provedor de LLM.
* Opções locais: `ollama`, `lm-studio`, `openai` (para servidor local compatível com OpenAI), `server` (para configuração de servidor auto-hospedado).
* Opções de API: `openai`, `google`, `deepseek`, `huggingface`, `togetherAI`.
* `provider_model`: Nome ou ID específico do modelo do provedor selecionado (ex: `deepseekcoder:6.7b` para Ollama, `gpt-3.5-turbo` para API OpenAI, `mistralai/Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1` para TogetherAI).
* `provider_server_address`: O endereço do seu provedor de LLM.
* Para provedores locais: ex: `http://127.0.0.1:11434` para Ollama, `http://127.0.0.1:1234` para LM-Studio.
* Para o tipo de provedor `server`: O endereço do seu servidor LLM auto-hospedado (ex: `http://your_server_ip:3333`).
* Para APIs em nuvem (`is_local = False`): Isso geralmente é ignorado ou pode ser deixado em branco, pois os endpoints da API são geralmente gerenciados pelas bibliotecas do provedor correspondente.
* `agent_name`: O nome do assistente de IA (ex: Friday). Se ativado, usado como palavra de gatilho para fala para texto.
* `recover_last_session`: `True` para tentar recuperar o estado da sessão anterior, `False` para começar do zero.
* `save_session`: `True` para salvar o estado da sessão atual para possível recuperação, `False` caso contrário.
* `speak`: `True` para ativar a saída de voz de texto para fala, `False` para desativar.
* `listen`: `True` para ativar a entrada de voz de fala para texto (apenas modo CLI), `False` para desativar.
* `work_dir`: **Crítico:** O diretório onde o AgenticSeek lerá/escreverá arquivos. **Certifique-se de que este caminho é válido e acessível no seu sistema.**
* `jarvis_personality`: `True` para usar prompts de sistema mais "Jarvis-like" (experimental), `False` para usar prompts padrão.
* `languages`: Lista de idiomas separados por vírgulas (ex: `en, zh, fr`). Usado para seleção de voz TTS (primeira por padrão) e pode ajudar o roteador LLM. Para evitar ineficiências do roteador, evite usar muitos idiomas ou idiomas muito semelhantes.
* **Seção `[BROWSER]`:**
* `headless_browser`: `True` para executar o navegador automatizado sem janela visível (recomendado para interface web ou uso não interativo). `False` para exibir a janela do navegador (útil para modo CLI ou depuração).
* `stealth_mode`: `True` para ativar medidas que tornam mais difícil a detecção da automação do navegador. Pode exigir instalação manual de extensões de navegador como anticaptcha.
- provider_name -> Provedor a ser usado (um de: `ollama`, `server`, `lm-studio`, `deepseek-api`)
Esta seção resume os tipos de provedores de LLM suportados. Configure-os em `config.ini`.
- provider_model -> Modelo usado, ex: deepseek-r1:32b.
**Provedores locais (executando em seu próprio hardware):**
- provider_server_address -> Endereço do servidor, ex: 127.0.0.1:11434 para local. Qualquer valor para API não local.
| Nome do provedor em config.ini | `is_local` | Descrição | Seção de configuração |
|-------------------------------|------------|-----------------------------------------------------------------------------|------------------------------------------------------------------|
| `ollama` | `True` | Fornece LLM localmente facilmente usando Ollama. | [Configuração para executar LLM localmente na sua máquina](#configuração-para-executar-llm-localmente-na-sua-máquina) |
| `lm-studio` | `True` | Fornece LLM localmente com LM-Studio. | [Configuração para executar LLM localmente na sua máquina](#configuração-para-executar-llm-localmente-na-sua-máquina) |
| `openai` (para servidor local) | `True` | Conecte-se a um servidor local expondo uma API compatível com OpenAI (ex: llama.cpp). | [Configuração para executar LLM localmente na sua máquina](#configuração-para-executar-llm-localmente-na-sua-máquina) |
| `server` | `False` | Conecte-se ao servidor LLM auto-hospedado do AgenticSeek em execução em outra máquina. | [Configuração para executar LLM em seu próprio servidor](#configuração-para-executar-llm-em-seu-próprio-servidor) |
- agent_name -> Nome do agente, ex: Friday. Usado como palavra-chave para TTS.
**Provedores de API (baseados em nuvem):**
- recover_last_session -> Retoma da última sessão (True) ou não (False).
| Nome do provedor em config.ini | `is_local` | Descrição | Seção de configuração |
|-------------------------------|------------|--------------------------------------------------|-----------------------------------------------------|
| `openai` | `False` | Use a API oficial da OpenAI (ex: GPT-3.5, GPT-4). | [Configuração para executar com uma API](#configuração-para-executar-com-uma-api) |
| `google` | `False` | Use os modelos Google Gemini via API. | [Configuração para executar com uma API](#configuração-para-executar-com-uma-api) |
| `deepseek` | `False` | Use a API oficial da Deepseek. | [Configuração para executar com uma API](#configuração-para-executar-com-uma-api) |
| `huggingface` | `False` | Use Hugging Face Inference API. | [Configuração para executar com uma API](#configuração-para-executar-com-uma-api) |
| `togetherAI` | `False` | Use vários modelos abertos via API TogetherAI. | [Configuração para executar com uma API](#configuração-para-executar-com-uma-api) |
- save_session -> Salva dados da sessão (True) ou não (False).
---
## Solução de problemas
- speak -> Ativa saída de voz (True) ou não (False).
- listen -> Ativa entrada por voz (True) ou não (False).
- jarvis_personality -> Usa personalidade tipo JARVIS (True) ou não (False). Apenas muda o prompt.
- languages -> Lista de idiomas suportados, necessário para o roteador de LLM funcionar corretamente. Evite muitos idiomas ou muito parecidos.
- headless_browser -> Roda navegador sem janela visível (True) ou não (False).
- stealth_mode -> Dificulta detecção de bot. Único contra é instalar manualmente a extensão anticaptcha.
- languages -> Lista de idiomas suportados. Necessário para o sistema de roteamento de agentes. Quanto maior a lista, mais modelos serão baixados.
## Provedores
Tabela de provedores disponíveis:
| Provedor | Local? | Descrição |
|------------|--------|---------------------------------------------------------|
| ollama | Sim | Rode LLMs localmente facilmente usando ollama |
| server | Sim | Hospede o modelo em outra máquina, use localmente |
| lm-studio | Sim | Rode LLM localmente com LM studio (`lm-studio`) |
| openai | Depende| Use API do ChatGPT (não privado) ou API compatível |
| deepseek-api| Não | API Deepseek (não privado) |
| huggingface| Não | API Hugging-Face (não privado) |
| togetherAI | Não | Use API together AI (não privado) |
| google | Não | Use API google gemini (não privado) |
Para selecionar um provedor, altere o config.ini:
```
is_local = True
provider_name = ollama
provider_model = deepseek-r1:32b
provider_server_address = 127.0.0.1:5000
```
`is_local`: deve ser True para qualquer LLM rodando localmente, senão False.
`provider_name`: Selecione o provedor pelo nome, veja a lista acima.
`provider_model`: Defina o modelo a ser usado pelo agente.
`provider_server_address`: pode ser qualquer valor se não usar o provedor server.
Se você encontrar problemas, esta seção fornece orientações.
# Problemas conhecidos
## Problemas com Chromedriver
## Problemas do ChromeDriver
**Erro conhecido #1:** *chromedriver incompatível*
**Exemplo de erro:** `SessionNotCreatedException: Message: session not created: This version of ChromeDriver only supports Chrome version XXX`
### Causa raiz
A incompatibilidade de versão do ChromeDriver ocorre quando:
1. A versão do ChromeDriver que você instalou não corresponde à versão do navegador Chrome
2. Em ambientes Docker, `undetected_chromedriver` pode baixar sua própria versão do ChromeDriver, contornando os binários montados
### Etapas de solução
#### 1. Verifique sua versão do Chrome
Abra o Google Chrome → `Configurações > Sobre o Chrome` para encontrar sua versão (ex: "Versão 134.0.6998.88")
#### 2. Baixe o ChromeDriver correspondente
**Para Chrome 115 e superior:** Use [Chrome for Testing API](https://googlechromelabs.github.io/chrome-for-testing/)
- Visite o painel de disponibilidade do Chrome for Testing
- Encontre sua versão do Chrome ou a correspondência disponível mais próxima
- Baixe o ChromeDriver para seu sistema operacional (use Linux64 para ambientes Docker)
**Para versões mais antigas do Chrome:** Use [Downloads legados do ChromeDriver](https://chromedriver.chromium.org/downloads)
![Baixar ChromeDriver do Chrome for Testing](./media/chromedriver_readme.png)
#### 3. Instale o ChromeDriver (escolha um método)
**Método A: Diretório raiz do projeto (recomendado para Docker)**
```bash
# Coloque o binário chromedriver baixado no diretório raiz do projeto
cp path/to/downloaded/chromedriver ./chromedriver
chmod +x ./chromedriver # Torne-o executável no Linux/macOS
```
**Método B: PATH do sistema**
```bash
# Linux/macOS
sudo mv chromedriver /usr/local/bin/
sudo chmod +x /usr/local/bin/chromedriver
# Windows: Coloque chromedriver.exe em uma pasta do PATH
```
#### 4. Verifique a instalação
```bash
# Teste a versão do ChromeDriver
./chromedriver --version
# Ou se estiver no PATH:
chromedriver --version
```
### Instruções específicas do Docker
⚠️ **Importante para usuários do Docker:**
- O método de montagem de volumes do Docker pode não funcionar com o modo furtivo (`undetected_chromedriver`)
- **Solução:** Coloque o ChromeDriver no diretório raiz do projeto como `./chromedriver`
- O aplicativo o detectará automaticamente e usará este binário
- Você deve ver nos logs: `"Using ChromeDriver from project root: ./chromedriver"`
### Dicas de solução de problemas
1. **Ainda há incompatibilidade de versão?**
- Verifique se o ChromeDriver é executável: `ls -la ./chromedriver`
- Verifique a versão do ChromeDriver: `./chromedriver --version`
- Certifique-se de que corresponde à versão do seu navegador Chrome
2. **Problemas com o contêiner Docker?**
- Verifique os logs do backend: `docker logs backend`
- Procure a mensagem: `"Using ChromeDriver from project root"`
- Se não for encontrado, verifique se o arquivo existe e é executável
3. **Versões do Chrome for Testing**
- Use uma correspondência exata quando possível
- Para a versão 134.0.6998.88, use o ChromeDriver 134.0.6998.165 (a versão disponível mais próxima)
- O número da versão principal deve corresponder (134 = 134)
### Matriz de compatibilidade de versões
| Versão do Chrome | Versão do ChromeDriver | Status |
|----------------|---------------------|---------|
| 134.0.6998.x | 134.0.6998.165 | ✅ Disponível |
| 133.0.6943.x | 133.0.6943.141 | ✅ Disponível |
| 132.0.6834.x | 132.0.6834.159 | ✅ Disponível |
*Para a compatibilidade mais recente, consulte o [Painel do Chrome for Testing](https://googlechromelabs.github.io/chrome-for-testing/)*
`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`
Isso ocorre se houver incompatibilidade entre seu navegador e a versão do chromedriver.
Isso acontece se seu navegador e a versão do chromedriver não corresponderem.
Você precisa baixar a versão mais recente:
Você precisa navegar para baixar a versão mais recente:
https://developer.chrome.com/docs/chromedriver/downloads
Se estiver usando Chrome versão 115 ou superior, acesse:
Se você estiver usando o Chrome versão 115 ou superior, vá para:
https://googlechromelabs.github.io/chrome-for-testing/
E baixe o chromedriver correspondente ao seu sistema operacional.
e baixe a versão do chromedriver correspondente ao seu sistema operacional.
![alt text](./media/chromedriver_readme.png)
Se esta seção estiver incompleta, abra uma issue.
Se esta seção estiver incompleta, abra um issue.
## Problemas de adaptadores de conexão
## Problemas de adaptadores de conexão
```
Exception: Provider lm-studio failed: HTTP request failed: No connection adapters were found for '127.0.0.1:11434/v1/chat/completions'
Exception: Provider lm-studio failed: HTTP request failed: No connection adapters were found for '127.0.0.1:1234/v1/chat/completions'` (nota: a porta pode variar)
```
Certifique-se de ter `http://` antes do IP do provedor:
* **Causa:** Falta o prefixo `http://` em `provider_server_address` para `lm-studio` (ou outro servidor local compatível com OpenAI semelhante) no `config.ini`, ou ele aponta para a porta errada.
* **Solução:**
* Certifique-se de que o endereço inclui `http://`. O LM-Studio geralmente usa `http://127.0.0.1:1234` por padrão.
* `config.ini` correto: `provider_server_address = http://127.0.0.1:1234` (ou sua porta real do servidor LM-Studio).
`provider_server_address = http://127.0.0.1:11434`
## SearxNG base URL deve ser fornecida
## URL base do SearxNG não fornecida
```
raise ValueError("SearxNG base URL must be provided either as an argument or via the SEARXNG_BASE_URL environment variable.")
ValueError: SearxNG base URL must be provided either as an argument or via the SEARXNG_BASE_URL environment variable.
ValueError: SearxNG base URL must be provided either as an argument or via the SEARXNG_BASE_URL environment variable.`
```
Talvez você não tenha movido `.env.example` para `.env`? Você também pode exportar SEARXNG_BASE_URL:
Isso pode acontecer se você executar o modo CLI com uma URL base do searxng incorreta.
`export SEARXNG_BASE_URL="http://127.0.0.1:8080"`
SEARXNG_BASE_URL deve diferir dependendo se você está executando no Docker ou no host:
**Execução no host:** `SEARXNG_BASE_URL="http://localhost:8080"`
**Execução completamente no Docker (interface web):** `SEARXNG_BASE_URL="http://searxng:8080"`
## FAQ
**P: Que hardware eu preciso?**
**P: De qual hardware eu preciso?**
| Tamanho do Modelo | GPU | Comentário |
|-------------------|-------------|---------------------------------------------------------|
| 7B | 8GB Vram | ⚠️ Não recomendado. Desempenho ruim, alucinações frequentes, agentes de planejamento podem falhar. |
| 14B | 12 GB VRAM (ex: RTX 3060) | ✅ Usável para tarefas simples. Pode ter dificuldades com navegação web e planejamento. |
| 32B | 24+ GB VRAM (ex: RTX 4090) | 🚀 Sucesso na maioria das tarefas, pode ainda ter dificuldades com planejamento |
| 70B+ | 48+ GB Vram (ex: mac studio) | 💪 Excelente. Recomendado para uso avançado. |
| Tamanho do modelo | GPU | Comentários |
|-----------|--------|-----------------------------------------------------------|
| 7B | 8GB VRAM | ⚠️ Não recomendado. Desempenho ruim, alucinações frequentes, agentes de planejamento podem falhar. |
| 14B | 12 GB VRAM (ex: RTX 3060) | ✅ Utilizável para tarefas simples. Pode ter dificuldades com navegação web e planejamento de tarefas. |
| 32B | 24+ GB VRAM (ex: RTX 4090) | 🚀 Consegue a maioria das tarefas, ainda pode ter dificuldades com planejamento de tarefas |
| 70B+ | 48+ GB VRAM | 💪 Excelente. Recomendado para casos de uso avançados. |
**P: Por que Deepseek R1 em vez de outros modelos?**
**P: O que fazer se eu encontrar erros?**
Deepseek R1 se destaca em raciocínio e uso de ferramentas para seu tamanho. Achamos que é uma ótima escolha para nossas necessidades, outros modelos funcionam bem, mas Deepseek é nossa principal escolha.
Certifique-se de que o local está funcionando (`ollama serve`), que seu `config.ini` corresponde ao seu provedor e que as dependências estão instaladas. Se nada funcionar, sinta-se à vontade para abrir um issue.
**P: Recebo erro ao rodar `cli.py`. O que faço?**
**P: Ele pode realmente funcionar 100% localmente?**
Certifique-se de que o local está rodando (`ollama serve`), seu `config.ini` corresponde ao provedor e as dependências estão instaladas. Se nada funcionar, abra uma issue.
Sim, com os provedores Ollama, lm-studio ou server, todos os modelos de fala para texto, LLM e texto para fala funcionam localmente. As opções não locais (OpenAI ou outras APIs) são opcionais.
**P: Pode rodar 100% localmente mesmo?**
**P: Por que eu deveria usar o AgenticSeek quando tenho o Manus?**
Sim, com Ollama, lm-studio ou provedores server, todo o reconhecimento de fala, LLM e TTS rodam localmente. Opções não locais (OpenAI ou outras APIs) são opcionais.
Ao contrário do Manus, o AgenticSeek prioriza a independência de sistemas externos, dando a você mais controle, privacidade e evitando custos de API.
**P: Por que usar AgenticSeek se já tenho Manus?**
**P: Quem está por trás deste projeto?**
Começou como um projeto paralelo por interesse em agentes de IA. O diferencial é usar modelos locais e evitar APIs.
Nos inspiramos em Jarvis e Friday (filmes do Homem de Ferro) para torná-lo "legal", mas funcionalmente nos inspiramos mais no Manus, pois é isso que as pessoas querem: uma alternativa local ao Manus.
Ao contrário do Manus, o AgenticSeek prioriza independência de sistemas externos, dando mais controle, privacidade e evitando custos de API.
Este projeto foi criado por mim, com dois amigos como mantenedores e contribuidores da comunidade de código aberto no GitHub. Somos apenas indivíduos apaixonados, não uma startup, nem afiliados a qualquer organização.
## Contribua
Qualquer conta AgenticSeek no X diferente da minha conta pessoal (https://x.com/Martin993886460) é um impostor.
Procuramos desenvolvedores para melhorar o AgenticSeek! Veja as issues abertas ou discussões.
## Contribuir
Estamos procurando desenvolvedores para melhorar o AgenticSeek! Verifique os problemas abertos ou discussões.
[Guia de contribuição](./docs/CONTRIBUTING.md)
[![Star History Chart](https://api.star-history.com/svg?repos=Fosowl/agenticSeek&type=Date)](https://www.star-history.com/#Fosowl/agenticSeek&Date)
## Patrocinadores:
Você quer melhorar as capacidades do AgenticSeek com recursos como pesquisa de voos, planejamento de viagens ou obtenção das melhores ofertas de compra? Considere usar o SerpApi para criar ferramentas personalizadas que desbloqueiem mais recursos do tipo Jarvis. Com o SerpApi, você pode acelerar seu agente para tarefas profissionais enquanto mantém o controle total.
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Confira [Contributing.md](./docs/CONTRIBUTING.md) para aprender como integrar ferramentas personalizadas!
### **Patrocinadores**:
- [tatra-labs](https://github.com/tatra-labs)
## Mantenedores:
@@ -538,9 +675,8 @@ Procuramos desenvolvedores para melhorar o AgenticSeek! Veja as issues abertas o
> [antoineVIVIES](https://github.com/antoineVIVIES) | Horário de Taipei
> [steveh8758](https://github.com/steveh8758) | Horário de Taipei
## Agradecimentos especiais:
## Agradecimentos Especiais:
> [tcsenpai](https://github.com/tcsenpai) e [plitc](https://github.com/plitc) pela ajuda na dockerização do backend
> [tcsenpai](https://github.com/tcsenpai) e [plitc](https://github.com/plitc) por ajudar na dockerização do backend
[![Star History Chart](https://api.star-history.com/svg?repos=Fosowl/agenticSeek&type=Date)](https://www.star-history.com/#Fosowl/agenticSeek&Date)