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@@ -1,312 +1,532 @@
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# AgenticSeek: Alternativa Privada e Local ao Manus AI
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# AgenticSeek: Alternativa Privada e Local ao Manus.
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<p align="center">
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<img align="center" src="./media/agentic_seek_logo.png" width="300" height="300" alt="Agentic Seek Logo">
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</p>
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<img align="center" src="./media/agentic_seek_logo.png" width="300" height="300" alt="Agentic Seek Logo">
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<p>
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[English](./README.md) | [中文](./README_CHS.md) | [繁體中文](./README_CHT.md) | [Français](./README_FR.md) | [日本語](./README_JP.md) | [Português (Brasil)](./README_PTBR.md)
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English | [中文](./README_CHS.md) | [繁體中文](./README_CHT.md) | [Français](./README_FR.md) | [日本語](./README_JP.md) | [Português (Brasil)](./README_PTBR.md)
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> Uma **alternativa 100% local ao Manus AI**, este assistente de IA habilitado por voz navega autonomamente na web, escreve código e planeja tarefas mantendo todos os dados no seu dispositivo. Projetado para modelos de raciocínio locais, roda inteiramente no seu hardware, garantindo total privacidade e zero dependência de nuvem.
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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.*
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[](https://fosowl.github.io/agenticSeek.html)  [](https://discord.gg/8hGDaME3TC) [](https://x.com/Martin993886460) [](https://github.com/Fosowl/agenticSeek/stargazers)
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[](https://fosowl.github.io/agenticSeek.html)  [](https://discord.gg/8hGDaME3TC) [](https://x.com/Martin993886460) [](https://github.com/Fosowl/agenticSeek/stargazers)
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### Por que AgenticSeek?
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## Por que AgenticSeek?
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* 🔒 Totalmente Local & Privado - Tudo roda na sua máquina — sem nuvem, sem compartilhamento de dados. Seus arquivos, conversas e buscas permanecem privados.
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* 🔒 **Totalmente Local & Privado**
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Roda integralmente na sua máquina — sem nuvem, sem compartilhamento de dados. Seus arquivos, conversas e buscas permanecem sob seu controle.
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* 🌐 Navegação Inteligente na Web - O AgenticSeek pode navegar na internet sozinho — pesquisar, ler, extrair informações, preencher formulários — tudo sem as mãos.
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* 🌐 **Navegação Web Inteligente**
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AgenticSeek pode navegar na internet sozinho — buscar, ler, extrair informações, preencher formulários — tudo de forma autônoma.
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* 💻 Assistente Autônomo de Programação - Precisa de código? Ele pode escrever, depurar e executar programas em Python, C, Go, Java e mais — tudo sem supervisão.
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* 💻 **Assistente de Programação Autônomo**
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Precisa de código? Ele escreve, depura e executa programas em Python, C, Go, Java e muito mais — sem supervisão constante.
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* 🧠 Seleção Inteligente de Agentes - Você pede, ele escolhe automaticamente o melhor agente para a tarefa. Como ter uma equipe de especialistas pronta para ajudar.
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* 🧠 **Seleção Inteligente de Agentes**
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Você faz a pergunta, ele escolhe automaticamente o melhor "agente" para a tarefa. É como ter uma equipe de especialistas sempre à disposição.
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* 📋 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.
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* 📋 **Planeja e Executa Tarefas Complexas**
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De roteiros de viagem a projetos grandes — divide grandes objetivos em etapas e realiza tudo usando múltiplos agentes de IA.
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* 🎙️ 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)
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* 🎙️ **Habilitado por Voz**
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Integração limpa de texto para fala e fala para texto — fale com ele como se fosse um assistente de ficção científica.
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### **Demo**
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## **Demonstração**
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> **Exemplo de uso**
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>
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> _"Pode buscar na web informações sobre o projeto AgenticSeek, identificar requisitos, abrir o arquivo `CV_candidates.zip` e me dizer qual currículo se adequa melhor?"_
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> *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?*
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https://github.com/user-attachments/assets/b8ca60e9-7b3b-4533-840e-08f9ac426316
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> **Aviso:** Esta demonstração, incluindo todos os arquivos que aparecem (ex.: `CV_candidates.zip`), é totalmente fictícia. Não somos uma corporação e buscamos contribuições de código, não candidatos.
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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.
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> 🛠️ **Em Desenvolvimento** – Buscando colaboradores!
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> 🛠⚠️️ **Trabalho Ativo em Progresso**
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> 🙏 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.
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## Instalação
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## Pré-requisitos
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Certifique-se de ter instalado: ChromeDriver, Docker, Docker Compose e Python 3.10.
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Recomendamos usar **exatamente** Python 3.10 para evitar erros de dependência.
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Certifique-se de ter chrome driver, docker e python3.10 instalados.
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Para problemas com ChromeDriver, veja a seção **Problemas Conhecidos**.
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Para problemas relacionados ao chrome driver, veja a seção **Chromedriver**.
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### 1️⃣ Clone o repositório e configure o ambiente
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### 1. **Clone o repositório e configure**
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```bash
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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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## 2️⃣ Instale o Gerenciador de Pacotes UV
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### 2. Altere o conteúdo do arquivo .env
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### Para Linux/macOS:
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```bash
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curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
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```sh
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SEARXNG_BASE_URL="http://127.0.0.1:8080"
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||||
REDIS_BASE_URL="redis://redis:6379/0"
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||||
WORK_DIR="/Users/mlg/Documents/workspace_for_ai"
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||||
OLLAMA_PORT="11434"
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LM_STUDIO_PORT="1234"
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||||
CUSTOM_ADDITIONAL_LLM_PORT="11435"
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||||
OPENAI_API_KEY='opcional'
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DEEPSEEK_API_KEY='opcional'
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||||
OPENROUTER_API_KEY='opcional'
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||||
TOGETHER_API_KEY='opcional'
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||||
GOOGLE_API_KEY='opcional'
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||||
ANTHROPIC_API_KEY='opcional'
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```
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### Para Windows:
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```powershell
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powershell -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"
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**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**
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As seguintes variáveis de ambiente configuram as conexões e chaves de API do seu aplicativo.
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Atualize o arquivo `.env` com seus próprios valores conforme necessário:
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- **SEARXNG_BASE_URL**: Deixe inalterado
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- **REDIS_BASE_URL**: Deixe inalterado
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- **WORK_DIR**: Caminho para seu diretório de trabalho local. O AgenticSeek poderá ler e interagir com esses arquivos.
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||||
- **OLLAMA_PORT**: Porta para o serviço Ollama.
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- **LM_STUDIO_PORT**: Porta para o serviço LM Studio.
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||||
- **CUSTOM_ADDITIONAL_LLM_PORT**: Porta para qualquer serviço LLM adicional.
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||||
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.
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### 3. **Inicie o Docker**
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Certifique-se de que o Docker está instalado e rodando no seu sistema. Você pode iniciar o Docker com os seguintes comandos:
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- **No Linux/macOS:**
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||||
Abra um terminal e execute:
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```sh
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||||
sudo systemctl start docker
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```
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Ou inicie o Docker Desktop pelo menu de aplicativos, se instalado.
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- **No Windows:**
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||||
Inicie o Docker Desktop pelo menu Iniciar.
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Você pode verificar se o Docker está rodando executando:
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```sh
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||||
docker info
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```
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## 3️⃣ Crie um Ambiente Virtual
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```bash
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uv venv
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```
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### 4️⃣ Instale o pacote
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#### Instalação Automática (Recomendada)
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- **Linux/macOS**
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```bash
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./install.sh
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```
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- **Windows**
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```powershell
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||||
.\install.bat
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```
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#### Instalação Manual
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||||
> **Obs.:** Verifique sempre se a versão do ChromeDriver corresponde à do seu Chrome (`google-chrome --version`).
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- **Linux (Debian/Ubuntu)**
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```bash
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||||
sudo apt update
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||||
sudo apt install -y alsa-utils portaudio19-dev python3-pyaudio \
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||||
libgtk-3-dev libnotify-dev libgconf-2-4 \
|
||||
libnss3 libxss1 chromium-chromedriver
|
||||
pip3 install --upgrade pip setuptools wheel
|
||||
pip3 install -r requirements.txt
|
||||
```
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||||
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||||
- **macOS**
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||||
```bash
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||||
brew update
|
||||
brew install --cask chromedriver
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||||
brew install portaudio
|
||||
python3 -m pip install --upgrade pip setuptools wheel
|
||||
pip3 install -r requirements.txt
|
||||
```
|
||||
|
||||
- **Windows**
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||||
```powershell
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||||
pip install pyreadline3
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||||
# Instale o portaudio (via vcpkg ou binário)
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||||
pip install pyaudio
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||||
# Baixe e coloque o ChromeDriver no PATH:
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# https://sites.google.com/chromium.org/driver/getting-started
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||||
pip3 install -r requirements.txt
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```
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||||
Se aparecerem informações sobre sua instalação do Docker, está funcionando corretamente.
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---
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||||
## Configuração para rodar LLM localmente
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## Configuração para rodar LLM localmente na sua máquina
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### Requisitos de Hardware
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**Requisitos de Hardware:**
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Para modelos grandes (~14B+), é recomendada **GPU** com 8 GB+ de VRAM. Veja a seção **FAQ** para detalhes.
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||||
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.
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### 1️⃣ Inicie seu provedor local (ex.: Ollama)
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||||
**Configure seu provedor local**
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```bash
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Inicie seu provedor local, por exemplo com ollama:
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```sh
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ollama serve
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```
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### 2️⃣ Edite o `config.ini`
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Veja abaixo a lista de provedores locais suportados.
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```ini
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||||
**Atualize o config.ini**
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||||
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*.
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||||
Veja o **FAQ** no final do README para hardware necessário.
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||||
```sh
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||||
[MAIN]
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||||
is_local = True # Executar localmente
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||||
provider_name = ollama # ou lm-studio, server, openai, etc.
|
||||
provider_model = deepseek-r1:14b
|
||||
is_local = True # Se está rodando localmente ou com provedor remoto.
|
||||
provider_name = ollama # ou lm-studio, openai, etc.
|
||||
provider_model = deepseek-r1:14b # escolha um modelo compatível com seu hardware
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||||
provider_server_address = 127.0.0.1:11434
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||||
agent_name = Jarvis # Nome do assistente
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||||
recover_last_session = True # Retomar sessão anterior
|
||||
save_session = True # Salvar histórico de sessão
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||||
speak = True # Texto para fala
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||||
listen = False # Fala para texto (CLI)
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||||
work_dir = /caminho/para/workspace
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||||
languages = en zh pt
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||||
|
||||
agent_name = Jarvis # nome da sua IA
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||||
recover_last_session = True # recuperar sessão anterior
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||||
save_session = True # lembrar sessão atual
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||||
speak = False # texto para fala
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||||
listen = False # fala para texto, apenas para CLI, experimental
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||||
jarvis_personality = False # usar personalidade "Jarvis" (experimental)
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||||
languages = en zh # Lista de idiomas, TTS usará o primeiro da lista
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||||
[BROWSER]
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||||
headless_browser = True # Modo headless (recomendado para API)
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||||
stealth_mode = True # Modo furtivo (undetected selenium)
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||||
headless_browser = True # deixe inalterado a menos que use CLI no host.
|
||||
stealth_mode = True # Usa selenium indetectável para reduzir detecção do navegador
|
||||
```
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||||
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||||
> **Atenção:**
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||||
> - Ao usar `provider_name = lm-studio`, adicione `http://` em `provider_server_address`, se necessário.
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||||
> - Não use `provider_name = openai` junto com LM-studio sem prefixo `http://`.
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||||
**Aviso**:
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||||
|
||||
- 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.
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||||
|
||||
- *NÃO* defina provider_name como `openai` se estiver usando LM-studio para rodar LLMs. Use `lm-studio`.
|
||||
|
||||
- Alguns provedores (ex: lm-studio) exigem `http://` antes do IP. Exemplo: `http://127.0.0.1:1234`
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||||
|
||||
**Lista de provedores locais**
|
||||
|
||||
| Provedor | Local? | Descrição |
|
||||
|------------|--------|---------------------------------------------------------|
|
||||
| ollama | Sim | Rode LLMs localmente facilmente usando ollama |
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||||
| lm-studio | Sim | Rode LLM localmente com LM studio (`provider_name` = `lm-studio`)|
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||||
| openai | Sim | Use API compatível com openai (ex: servidor llama.cpp) |
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||||
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||||
Próximo passo: [Inicie os serviços e rode o AgenticSeek](#Start-services-and-Run)
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||||
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||||
*Veja a seção **Problemas conhecidos** se tiver problemas*
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||||
|
||||
*Veja a seção **Rodar com uma API** se seu hardware não rodar deepseek localmente*
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||||
|
||||
*Veja a seção **Config** para explicação detalhada do arquivo de configuração.*
|
||||
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||||
---
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||||
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||||
## Configuração para rodar com API remota
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||||
## Configuração para rodar com uma API
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||||
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||||
Se preferir usar nuvem:
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||||
**Rodar com uma API é opcional, veja acima para rodar localmente.**
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||||
|
||||
```ini
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||||
Defina o provedor desejado no `config.ini`. Veja abaixo a lista de provedores de API.
|
||||
|
||||
```sh
|
||||
[MAIN]
|
||||
is_local = False
|
||||
provider_name = google # openai, huggingface, togetherAI, etc.
|
||||
provider_name = google
|
||||
provider_model = gemini-2.0-flash
|
||||
provider_server_address = 127.0.0.1:5000
|
||||
provider_server_address = 127.0.0.1:5000 # não importa
|
||||
```
|
||||
Aviso: Certifique-se de não haver espaço no final da linha no config.
|
||||
|
||||
Exporte sua chave de API:
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||||
Exporte sua chave de API: `export <<PROVIDER>>_API_KEY="xxx"`
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||||
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||||
```bash
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||||
export OPENAI_API_KEY="sua_chave_aqui"
|
||||
# ou export GOOGLE_API_KEY, TOGETHER_API_KEY, etc.
|
||||
```
|
||||
Exemplo: exportar `TOGETHER_API_KEY="xxxxx"`
|
||||
|
||||
**Lista de provedores de API**
|
||||
|
||||
| Provedor | Local? | Descrição |
|
||||
|------------|--------|---------------------------------------------------------|
|
||||
| openai | Depende| Use API do ChatGPT |
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||||
| deepseek | Não | API Deepseek (não privado) |
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||||
| huggingface| Não | API Hugging-Face (não privado) |
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||||
| togetherAI | Não | Use API together AI (não privado) |
|
||||
| google | Não | Use API google gemini (não privado) |
|
||||
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||||
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.
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||||
|
||||
Próximo passo: [Inicie os serviços e rode o AgenticSeek](#Start-services-and-Run)
|
||||
|
||||
*Veja a seção **Problemas conhecidos** se tiver problemas*
|
||||
|
||||
*Veja a seção **Config** para explicação detalhada do arquivo de configuração.*
|
||||
|
||||
---
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||||
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||||
## Iniciando serviços e executando o AgenticSeek
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||||
## Inicie os serviços e rode
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||||
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||||
1. Ative o virtualenv, se ainda não estiver ativo.
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||||
2. Suba os serviços (Docker Compose):
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||||
Inicie os serviços necessários. Isso iniciará todos os serviços do docker-compose.yml, incluindo:
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||||
- searxng
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||||
- redis (necessário para searxng)
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||||
- frontend
|
||||
- backend (se usar `full`)
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||||
|
||||
- **Linux/macOS**
|
||||
```bash
|
||||
sudo ./start_services.sh
|
||||
```
|
||||
- **Windows**
|
||||
```powershell
|
||||
.\start_services.cmd
|
||||
```
|
||||
```sh
|
||||
./start_services.sh full # MacOS
|
||||
start ./start_services.cmd full # Windows
|
||||
```
|
||||
|
||||
3. Ative o ambiente virtual e escolha a interface:
|
||||
**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.
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
source .venv/bin/activate
|
||||
```
|
||||
Acesse `http://localhost:3000/` e você verá a interface web.
|
||||
|
||||
- **CLI**
|
||||
```bash
|
||||
python3 cli.py
|
||||
```
|
||||
> Dica: defina `headless_browser = False` no `config.ini` para ver o navegador.
|
||||
**Opcional:** Rode com a interface CLI:
|
||||
|
||||
- **Web**
|
||||
```bash
|
||||
python3 api.py
|
||||
```
|
||||
Acesse `http://localhost:3000/` no navegador.
|
||||
Para rodar com CLI, instale os pacotes no host:
|
||||
|
||||
```sh
|
||||
./install.sh
|
||||
./install.bat # windows
|
||||
```
|
||||
|
||||
Inicie os serviços:
|
||||
|
||||
```sh
|
||||
./start_services.sh # MacOS
|
||||
start ./start_services.cmd # Windows
|
||||
```
|
||||
|
||||
Depois execute: `python3 cli.py`
|
||||
|
||||
---
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||||
|
||||
## Uso
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||||
|
||||
Após iniciar os serviços, execute:
|
||||
Certifique-se de que os serviços estão rodando com `./start_services.sh full` e acesse `localhost:3000` para a interface web.
|
||||
|
||||
- **CLI**: `python3 cli.py`
|
||||
- **Web**: `python3 api.py` e visite `http://localhost:3000/`
|
||||
Você também pode usar fala para texto definindo `listen = True` no config. Apenas para modo CLI.
|
||||
|
||||
Para usar fala → texto (CLI), ajuste `listen = True` no `config.ini`.
|
||||
Para encerrar, diga ou digite `goodbye`.
|
||||
Para sair, basta dizer/digitar `goodbye`.
|
||||
|
||||
**Exemplos de comandos:**
|
||||
Exemplos de uso:
|
||||
|
||||
> *Crie um jogo da cobrinha em Python!*
|
||||
> *Busque cafés em Rennes, França, e salve três endereços em `rennes_cafes.txt`.*
|
||||
> *Escreva em Go um programa para calcular fatorial e salve em `factorial.go`.*
|
||||
> *Procure JPGs na pasta `summer_pictures`, renomeie com a data de hoje e liste em `photos_list.txt`.*
|
||||
> *Pesquise notícias de IA de 2025, selecione três artigos e gere um script em Python para extrair títulos e resumos, salvando em `ai_news.txt`.*
|
||||
> *Faça um jogo da cobrinha em python!*
|
||||
|
||||
> *Pesquise na web pelos 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*
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> *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*
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> *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.*
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> *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*
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> *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*
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*Observe que o preenchimento de formulários ainda é experimental e pode falhar.*
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Após digitar sua consulta, o AgenticSeek alocará o melhor agente para a tarefa.
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Como este é um protótipo inicial, o sistema de roteamento de agentes pode não alocar sempre o agente certo para sua consulta.
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Portanto, seja explícito no que deseja e como a IA deve proceder. Por exemplo, se quiser que faça uma busca na web, não diga:
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`Você conhece alguns bons países para viajar sozinho?`
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Em vez disso, peça:
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`Faça uma busca na web e descubra quais são os melhores países para viajar sozinho`
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---
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## Configuração para executar o LLM em servidor remoto
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## **Configuração para rodar o LLM em seu próprio servidor**
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Se você tem um servidor potente e quer acessá-lo do laptop:
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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.
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1. No servidor, descubra seu IP:
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```bash
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# IP local
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ip a | grep "inet " | grep -v 127.0.0.1 | awk '{print $2}' | cut -d/ -f1
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# IP público
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||||
curl https://ipinfo.io/ip
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||||
```
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||||
No seu "servidor" que rodará o modelo de IA, obtenha o endereço IP
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2. Clone e entre na pasta do servidor:
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```bash
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||||
git clone --depth 1 https://github.com/Fosowl/agenticSeek.git
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||||
cd agenticSeek/llm_server/
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||||
```
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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 # ip local
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||||
curl https://ipinfo.io/ip # ip público
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||||
```
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||||
3. Instale requisitos e execute:
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```bash
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||||
pip3 install -r requirements.txt
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||||
python3 app.py --provider ollama --port 3333
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```
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Nota: Para Windows ou macOS, use ipconfig ou ifconfig para encontrar o IP.
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Clone o repositório e entre na pasta `server/`.
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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/llm_server/
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||||
```
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||||
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||||
Instale os requisitos específicos do servidor:
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||||
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||||
```sh
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||||
pip3 install -r requirements.txt
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||||
```
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||||
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||||
Rode o script do servidor.
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||||
```sh
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||||
python3 app.py --provider ollama --port 3333
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||||
```
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||||
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||||
Você pode escolher entre usar `ollama` e `llamacpp` como serviço LLM.
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||||
Agora, no seu computador pessoal:
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||||
Altere o arquivo `config.ini` para definir `provider_name` como `server` e `provider_model` como `deepseek-r1:xxb`.
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||||
Defina `provider_server_address` para o IP da máquina que rodará o modelo.
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||||
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||||
```sh
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||||
[MAIN]
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||||
is_local = False
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||||
provider_name = server
|
||||
provider_model = deepseek-r1:70b
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||||
provider_server_address = x.x.x.x:3333
|
||||
```
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||||
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||||
Próximo passo: [Inicie os serviços e rode o AgenticSeek](#Start-services-and-Run)
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||||
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---
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||||
## Fala para Texto
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||||
Aviso: fala para texto só funciona no modo CLI no momento.
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||||
Atualmente, fala para texto só funciona em inglês.
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||||
A funcionalidade de fala para texto está desativada por padrão. Para ativar, defina listen como True no arquivo config.ini:
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```
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||||
listen = True
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||||
```
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||||
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*:
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||||
```
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||||
agent_name = Friday
|
||||
```
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||||
Para melhor reconhecimento, recomendamos usar um nome comum em inglês como "John" ou "Emma" como nome do agente.
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||||
Quando o transcript começar a aparecer, diga o nome do agente em voz alta para ativá-lo (ex: "Friday").
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||||
Fale sua consulta claramente.
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||||
Finalize seu pedido com uma frase de confirmação para o sistema prosseguir. Exemplos de frases de confirmação incluem:
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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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||||
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||||
## Configuração
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||||
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||||
Exemplo de config:
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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-r1:32b
|
||||
provider_server_address = 127.0.0.1:11434
|
||||
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
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||||
jarvis_personality = False
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||||
languages = en zh
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||||
[BROWSER]
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||||
headless_browser = False
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||||
stealth_mode = False
|
||||
```
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||||
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||||
**Explicação**:
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||||
- is_local -> Roda o agente localmente (True) ou em servidor remoto (False).
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- provider_name -> Provedor a ser usado (um de: `ollama`, `server`, `lm-studio`, `deepseek-api`)
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||||
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||||
- provider_model -> Modelo usado, ex: deepseek-r1:32b.
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||||
- provider_server_address -> Endereço do servidor, ex: 127.0.0.1:11434 para local. Qualquer valor para API não local.
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||||
- agent_name -> Nome do agente, ex: Friday. Usado como palavra-chave para TTS.
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||||
- recover_last_session -> Retoma da última sessão (True) ou não (False).
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||||
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||||
- save_session -> Salva dados da sessão (True) ou não (False).
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||||
- speak -> Ativa saída de voz (True) ou não (False).
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||||
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||||
- listen -> Ativa entrada por voz (True) ou não (False).
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||||
|
||||
- jarvis_personality -> Usa personalidade tipo JARVIS (True) ou não (False). Apenas muda o prompt.
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||||
|
||||
- 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).
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||||
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||||
- stealth_mode -> Dificulta detecção de bot. Único contra é instalar manualmente a extensão anticaptcha.
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||||
|
||||
- languages -> Lista de idiomas suportados. Necessário para o sistema de roteamento de agentes. Quanto maior a lista, mais modelos serão baixados.
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## Provedores
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Tabela de provedores disponíveis:
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| Provedor | Local? | Descrição |
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|------------|--------|---------------------------------------------------------|
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| ollama | Sim | Rode LLMs localmente facilmente usando ollama |
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||||
| server | Sim | Hospede o modelo em outra máquina, use localmente |
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||||
| lm-studio | Sim | Rode LLM localmente com LM studio (`lm-studio`) |
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||||
| openai | Depende| Use API do ChatGPT (não privado) ou API compatível |
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||||
| deepseek-api| Não | API Deepseek (não privado) |
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| huggingface| Não | API Hugging-Face (não privado) |
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||||
| togetherAI | Não | Use API together AI (não privado) |
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||||
| google | Não | Use API google gemini (não privado) |
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||||
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||||
Para selecionar um provedor, altere o config.ini:
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```
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||||
is_local = True
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||||
provider_name = ollama
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||||
provider_model = deepseek-r1:32b
|
||||
provider_server_address = 127.0.0.1:5000
|
||||
```
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||||
`is_local`: deve ser True para qualquer LLM rodando localmente, senão False.
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||||
`provider_name`: Selecione o provedor pelo nome, veja a lista acima.
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||||
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||||
`provider_model`: Defina o modelo a ser usado pelo agente.
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||||
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||||
`provider_server_address`: pode ser qualquer valor se não usar o provedor server.
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# Problemas conhecidos
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## Problemas com Chromedriver
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**Erro conhecido #1:** *chromedriver incompatível*
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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`
|
||||
|
||||
Isso ocorre se houver incompatibilidade entre seu navegador e a versão do chromedriver.
|
||||
|
||||
Você precisa baixar a versão mais recente:
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||||
https://developer.chrome.com/docs/chromedriver/downloads
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||||
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||||
Se estiver usando Chrome versão 115 ou superior, acesse:
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||||
|
||||
https://googlechromelabs.github.io/chrome-for-testing/
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||||
|
||||
E baixe o chromedriver correspondente ao seu sistema operacional.
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||||
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||||
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||||
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||||
Se esta seção estiver incompleta, abra uma issue.
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||||
## Problemas de adaptadores de conexão
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```
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||||
Exception: Provider lm-studio failed: HTTP request failed: No connection adapters were found for '127.0.0.1:11434/v1/chat/completions'
|
||||
```
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||||
|
||||
Certifique-se de ter `http://` antes do IP do provedor:
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||||
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||||
`provider_server_address = http://127.0.0.1:11434`
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||||
|
||||
## SearxNG base URL deve ser 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.
|
||||
```
|
||||
|
||||
Talvez você não tenha movido `.env.example` para `.env`? Você também pode exportar SEARXNG_BASE_URL:
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||||
|
||||
`export SEARXNG_BASE_URL="http://127.0.0.1:8080"`
|
||||
|
||||
4. No seu computador, ajuste `config.ini`:
|
||||
```ini
|
||||
[MAIN]
|
||||
is_local = False
|
||||
provider_name = server
|
||||
provider_model = deepseek-r1:70b
|
||||
provider_server_address = <IP_DO_SERVIDOR>:3333
|
||||
```
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||||
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## FAQ
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**P: Que hardware eu preciso?**
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| Tamanho do Modelo | GPU | Comentário |
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|-----------|--------|-----------------------------------------------------------|
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| 7B | 8GB VRAM | ⚠️ Não recomendado. Performance ruim, alucinações frequentes, e agentes planejadores provavelmente falharão. |
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||||
| 14B | 12 GB VRAM (ex: RTX 3060) | ✅ Usável para tarefas simples. Pode ter dificuldades com navegação web e tarefas de planejamento. |
|
||||
| 32B | 24+ GB VRAM (ex: RTX 4090) | 🚀 Sucesso com a maioria das tarefas, ainda pode ter dificuldades com planejamento de tarefas |
|
||||
| 70B+ | 48+ GB VRAM (ex: mac studio) | 💪 Excelente. Recomendado para casos de uso avançados. |
|
||||
| Tamanho do Modelo | GPU | Comentário |
|
||||
|-------------------|-------------|---------------------------------------------------------|
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||||
| 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. |
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||||
**P: Por que Deepseek R1 em vez de outros modelos?**
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||||
Deepseek R1 se destaca em raciocínio e uso de ferramentas para seu tamanho. Achamos que é uma escolha sólida para nossas necessidades, outros modelos funcionam bem, mas Deepseek é nossa escolha principal.
|
||||
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.
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|
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**P: Recebo um erro ao executar `cli.py`. O que faço?**
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||||
**P: Recebo erro ao rodar `cli.py`. O que faço?**
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||||
Certifique-se de que o local está rodando (`ollama serve`), seu `config.ini` corresponde ao seu provedor, e as dependências estão instaladas. Se nada funcionar, sinta-se à vontade para abrir uma issue.
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||||
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.
|
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**P: Pode realmente rodar 100% localmente?**
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**P: Pode rodar 100% localmente mesmo?**
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Sim, com provedores Ollama, lm-studio ou server, todos os modelos de fala para texto, LLM e texto para fala rodam localmente. Opções não-locais (OpenAI ou outras APIs) são opcionais.
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||||
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.
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**P: Por que devo usar AgenticSeek quando tenho Manus?**
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**P: Por que usar AgenticSeek se já tenho Manus?**
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Isso começou como um Projeto Paralelo que fizemos por interesse em agentes de IA. O que é especial sobre isso é que queremos usar modelos locais e evitar APIs.
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Nos inspiramos em Jarvis e Friday (filmes do Homem de Ferro) para torná-lo "legal", mas para funcionalidade nos inspiramos mais no Manus, porque é isso que as pessoas querem em primeiro lugar: uma alternativa local ao Manus.
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Ao contrário do Manus, o AgenticSeek prioriza a independência de sistemas externos, dando a você mais controle, privacidade e evitando custos de API.
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Começou como um projeto paralelo por interesse em agentes de IA. O diferencial é usar modelos locais e evitar APIs.
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||||
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.
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Ao contrário do Manus, o AgenticSeek prioriza independência de sistemas externos, dando mais controle, privacidade e evitando custos de API.
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## Contribuir
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## Contribua
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Estamos procurando desenvolvedores para melhorar o AgenticSeek! Confira issues abertas ou discussões.
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Procuramos desenvolvedores para melhorar o AgenticSeek! Veja as issues abertas ou discussões.
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[Guia de contribuição](./docs/CONTRIBUTING.md)
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@@ -314,9 +534,13 @@ Estamos procurando desenvolvedores para melhorar o AgenticSeek! Confira issues a
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## Mantenedores:
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> [Fosowl](https://github.com/Fosowl) | Horário de Paris | (Às vezes ocupado)
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> [Fosowl](https://github.com/Fosowl) | Horário de Paris
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> [https://github.com/antoineVIVIES](antoineVIVIES) | Horário de Taipei | (Frequentemente ocupado)
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> [antoineVIVIES](https://github.com/antoineVIVIES) | Horário de Taipei
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> [steveh8758](https://github.com/steveh8758) | Horário de Taipei
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## Agradecimentos Especiais:
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> [tcsenpai](https://github.com/tcsenpai) e [plitc](https://github.com/plitc) pela ajuda na dockerização do backend
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> [steveh8758](https://github.com/steveh8758) | Horário de Taipei | (Sempre ocupado)
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Reference in New Issue
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