# AgenticSeek: プライベートでローカルな Manus の代替
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**100%ローカルで動作するManus AIの代替**となる音声対応AIアシスタントです。ウェブの自律的な閲覧、コードの作成、タスクの計画を行い、すべてのデータをあなたのデバイス上に保持します。ローカル推論モデル向けに最適化されており、完全なプライバシーとクラウド依存ゼロを実現します。
[](https://fosowl.github.io/agenticSeek.html)  [](https://discord.gg/8hGDaME3TC) [](https://x.com/Martin993886460) [](https://github.com/Fosowl/agenticSeek/stargazers)
### なぜAgenticSeekなのか？
* 🔒 完全ローカル＆プライベート - すべてがあなたのマシン上で動作。クラウドやデータ共有は一切なし。ファイル、会話、検索はすべてプライベートに保たれます。
* 🌐 スマートなウェブブラウジング - AgenticSeekは自動でインターネットを検索・閲覧・情報抽出・フォーム入力までハンズフリーで実行します。
* 💻 自律型コーディングアシスタント - コードが必要ですか？Python、C、Go、Javaなどのプログラムを自動で作成・デバッグ・実行します。
* 🧠 スマートエージェント選択 - あなたの要望に応じて最適なエージェントを自動で選択。まるで専門家チームが常にサポートしてくれるようです。
* 📋 複雑なタスクの計画と実行 - 旅行計画からプロジェクト管理まで、大きなタスクを分割し、複数のAIエージェントで実行します。
* 🎙️ 音声対応 - 未来的で高速な音声認識＆音声合成。まるでSF映画のパーソナルAIのように会話できます（開発中）。
### **デモ**
> *agenticSeekプロジェクトを検索し、必要なスキルを調べてからCV_candidates.zipを開き、プロジェクトに最も合う候補者を教えて*
https://github.com/user-attachments/assets/b8ca60e9-7b3b-4533-840e-08f9ac426316
注意: このデモや登場するファイル（例: CV_candidates.zip）はすべて架空のものです。私たちは企業ではなく、オープンソースの貢献者を募集しています。
> 🛠⚠️️ **開発中のプロジェクトです**
> 🙏 このプロジェクトはサイドプロジェクトとして始まり、ロードマップや資金はありません。GitHub Trending入りするほど成長しました。貢献・フィードバック・ご理解に感謝します。
## 前提条件
chrome driver、docker、python3.10がインストールされていることを確認してください。
chrome driver関連の問題は**Chromedriver**セクションを参照してください。
### 1. **リポジトリのクローンとセットアップ**
```sh
git clone https://github.com/Fosowl/agenticSeek.git
cd agenticSeek
mv .env.example .env
```
### 2. .envファイルの内容を変更
```sh
SEARXNG_BASE_URL="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='optional'
DEEPSEEK_API_KEY='optional'
OPENROUTER_API_KEY='optional'
TOGETHER_API_KEY='optional'
GOOGLE_API_KEY='optional'
ANTHROPIC_API_KEY='optional'
```
**APIキーはローカルでLLMを実行する場合は完全にオプションです。十分なハードウェアがある場合は空欄で構いません。**
以下の環境変数はアプリケーションの接続やAPIキーを設定します。必要に応じて`.env`ファイルを編集してください。
- **SEARXNG_BASE_URL**: 変更不要
- **REDIS_BASE_URL**: 変更不要
- **WORK_DIR**: ローカル作業ディレクトリのパス。AgenticSeekがこのディレクトリのファイルを読み書きします。
- **OLLAMA_PORT**: Ollamaサービスのポート番号
- **LM_STUDIO_PORT**: LM Studioサービスのポート番号
- **CUSTOM_ADDITIONAL_LLM_PORT**: カスタムLLMサービスのポート番号
APIキーは**すべてオプション**です。外部APIを使う場合のみ設定してください。
### 3. **Dockerの起動**
Dockerがインストールされ、起動していることを確認してください。以下のコマンドで起動できます。
- **Linux/macOSの場合:**
ターミナルで
```sh
sudo systemctl start docker
```
またはアプリケーションメニューからDocker Desktopを起動
- **Windowsの場合:**
スタートメニューからDocker Desktopを起動
Dockerが動作しているか確認するには
```sh
docker info
```
と入力し、情報が表示されればOKです。
---
## ローカルでLLMを実行する場合のセットアップ
**ハードウェア要件:**
ローカルでLLMを動かすには十分なハードウェアが必要です。最低でもQwen/Deepseek 14Bが動作するGPUが必要です。詳細はFAQを参照してください。
**ローカルプロバイダーの起動例**
例: ollamaを使う場合
```sh
ollama serve
```
対応プロバイダーは下記参照。
**config.iniの更新**
config.iniファイルでprovider_nameをサポートされているプロバイダー名、provider_modelを対応モデルに設定してください。推論モデルは*Qwen*や*Deepseek*を推奨します。
FAQで必要なハードウェアを確認してください。
```sh
[MAIN]
is_local = True
provider_name = ollama
provider_model = deepseek-r1:14b
provider_server_address = 127.0.0.1:11434
agent_name = Jarvis
recover_last_session = True
save_session = True
speak = False
listen = False
jarvis_personality = False
languages = en zh
[BROWSER]
headless_browser = True
stealth_mode = True
```
**注意:**
- `config.ini`はコメントをサポートしません。例の設定をそのままコピペせず、コメントを除いて手動で編集してください。
- LM-studioを使う場合、provider_nameは`lm-studio`にしてください（`openai`ではありません）。
- 一部プロバイダー（例: lm-studio）はIPアドレスの前に`http://`が必要です（例: `http://127.0.0.1:1234`）。
**ローカルプロバイダー一覧**
| プロバイダー | ローカル? | 説明 |
|-----------|--------|-----------------------------------------------------------|
| ollama | はい | ollamaでローカルLLMを簡単に実行 |
| lm-studio | はい | LM studioでローカルLLMを実行（`provider_name`は`lm-studio`）|
| openai | はい/いいえ | openai互換API（例: llama.cppサーバー） |
次のステップ: [サービスの起動とAgenticSeekの実行](#Start-services-and-Run)
*問題がある場合は**Known issues**セクション参照*
*ローカルでdeepseekが動かない場合は**Run with an API**セクション参照*
*詳細な設定は**Config**セクション参照*
---
## APIで実行する場合のセットアップ
**API利用はオプションです。ローカル実行は上記参照。**
`config.ini`で希望のプロバイダーを設定してください。APIプロバイダー一覧は下記参照。
```sh
[MAIN]
is_local = False
provider_name = google
provider_model = gemini-2.0-flash
provider_server_address = 127.0.0.1:5000 # 任意
```
注意: configに余計なスペースがないようにしてください。
APIキーをエクスポート: `export <>_API_KEY="xxx"`
例: `export TOGETHER_API_KEY="xxxxx"`
**APIプロバイダー一覧**
| プロバイダー | ローカル? | 説明 |
|-----------|--------|-----------------------------------------------------------|
| openai | 場合による | ChatGPT API |
| deepseek | いいえ | Deepseek API（非プライベート） |
| huggingface| いいえ | Hugging-Face API（非プライベート） |
| togetherAI | いいえ | together AI API（非プライベート） |
| google | いいえ | google gemini API（非プライベート） |
geminiではコーディングやbashが失敗する場合があります。deepseek r1向けに最適化されたプロンプトを無視する傾向があります。gpt-4oも同様にプロンプトとの相性が悪い場合があります。
次のステップ: [サービスの起動とAgenticSeekの実行](#Start-services-and-Run)
*問題がある場合は**Known issues**セクション参照*
*詳細な設定は**Config**セクション参照*
---
## サービスの起動とAgenticSeekの実行
必要なサービスを起動します。docker-compose.ymlから以下のサービスが起動します:
- searxng
- redis（searxng用）
- frontend
- backend（`full`の場合）
```sh
./start_services.sh full # MacOS
start start_services.cmd full # Windows
```
**注意:** このステップで全Dockerイメージがダウンロード・展開されるため最大30分かかる場合があります。backendサービスが完全に起動するまで（ログにbackend: が表示されるまで）待ってください。
`http://localhost:3000/`にアクセスするとWebインターフェースが表示されます。
**オプション:** CLIインターフェースで実行
CLIで実行する場合はホストにパッケージをインストールしてください。
```sh
./install.sh
./install.bat # windows
```
サービス起動:
```sh
./start_services.sh # MacOS
start start_services.cmd # Windows
```
その後 `uv run cli.py` を実行
---
## 使い方
`./start_services.sh full`でサービスが起動していることを確認し、Webインターフェースは`localhost:3000`です。
CLIモードで音声認識を使う場合はconfigで`listen = True`にしてください。
終了するには「goodbye」と入力または発話してください。
使用例:
> *pythonでスネークゲームを作って！*
> *フランス・レンヌの人気カフェをウェブ検索し、3つ選んで住所とともにrennes_cafes.txtに保存して。*
> *Go言語で階乗を計算するプログラムを書き、workspaceにfactorial.goとして保存して。*
> *summer_picturesフォルダ内のJPGファイルをすべて検索し、今日の日付でリネームし、リストをphotos_list.txtに保存して。*
> *2024年の人気SF映画をウェブで調べ、今夜観る3本を選んでmovie_night.txtに保存して。*
> *2025年の最新AIニュース記事をウェブ検索し、3つ選んでタイトルと要約をPythonスクリプトでスクレイピング。news_scraper.pyにスクリプト、ai_news.txtに要約を保存して。*
> *金曜日、無料の株価APIをウェブで探し、supersuper7434567@gmail.comで登録後、Teslaの日次株価を取得するPythonスクリプトを書き、stock_prices.csvに保存して。*
*フォーム入力機能は実験的で失敗する場合があります。*
クエリを入力すると、AgenticSeekが最適なエージェントを自動で割り当てます。
初期プロトタイプのため、エージェントの割り当てが最適でない場合があります。
そのため、AIにしてほしいことや手順を明確に伝えてください。例えばウェブ検索をさせたい場合は
`Do you know some good countries for solo-travel?`
ではなく
`Do a web search and find out which are the best country for solo-travel`
のように依頼してください。
---
## **自分のサーバーでLLMを実行する場合**
高性能なPCやサーバーを持っていて、ノートPCから利用したい場合は、カスタムLLMサーバーを使ってリモート実行できます。
AIモデルを動かす「サーバー」でIPアドレスを取得
```sh
ip a | grep "inet " | grep -v 127.0.0.1 | awk '{print $2}' | cut -d/ -f1 # ローカルIP
curl https://ipinfo.io/ip # グローバルIP
```
WindowsやmacOSの場合はipconfigやifconfigで確認
リポジトリをクローンし、`server/`フォルダへ
```sh
git clone --depth 1 https://github.com/Fosowl/agenticSeek.git
cd agenticSeek/llm_server/
```
サーバー用依存パッケージをインストール
```sh
pip3 install -r requirements.txt
```
サーバースクリプトを実行
```sh
python3 app.py --provider ollama --port 3333
```
LLMサービスは`ollama`または`llamacpp`から選択可能です。
個人PC側では
`config.ini`で`provider_name`を`server`、`provider_model`を`deepseek-r1:xxb`に設定。
`provider_server_address`はサーバーのIPアドレスに設定。
```sh
[MAIN]
is_local = False
provider_name = server
provider_model = deepseek-r1:70b
provider_server_address = http://x.x.x.x:3333
```
次のステップ: [サービスの起動とAgenticSeekの実行](#Start-services-and-Run)
---
## 音声認識（Speech to Text）
注意: 現在音声認識はCLIモードのみ対応
現状、音声認識は英語のみ対応です。
デフォルトでは無効です。有効にするにはconfig.iniでlistenをTrueにしてください。
```
listen = True
```
有効時は、エージェント名（例: Friday）をトリガーワードとして発話すると認識が始まります。エージェント名は*config.ini*の`agent_name`で変更可能です。
```
agent_name = Friday
```
認識精度向上のため、"John"や"Emma"など一般的な英語名を推奨します。
トランスクリプトが表示され始めたら、エージェント名を発話して起動してください（例: "Friday"）。
クエリを明瞭に話してください。
リクエストの終了時に以下のような確認フレーズを発話してください:
```
"do it", "go ahead", "execute", "run", "start", "thanks", "would ya", "please", "okay?", "proceed", "continue", "go on", "do that", "go it", "do you understand?"
```
## 設定ファイル（Config）
設定例:
```
[MAIN]
is_local = True
provider_name = ollama
provider_model = deepseek-r1:32b
provider_server_address = 127.0.0.1:11434
agent_name = Friday
recover_last_session = False
save_session = False
speak = False
listen = False
jarvis_personality = False
languages = en zh
[BROWSER]
headless_browser = False
stealth_mode = False
```
**各項目の説明:**
- is_local -> ローカル実行（True）かリモート（False）か
- provider_name -> 使用するプロバイダー名（`ollama`, `server`, `lm-studio`, `deepseek-api`など）
- provider_model -> 使用モデル例: deepseek-r1:32b
- provider_server_address -> サーバーアドレス例: 127.0.0.1:11434（ローカルの場合）。API利用時は任意。
- agent_name -> エージェント名（例: Friday）。TTSのトリガーワード
- recover_last_session -> 前回セッションから再開（True）/しない（False）
- save_session -> セッションデータ保存（True）/しない（False）
- speak -> 音声出力有効（True）/無効（False）
- listen -> 音声入力有効（True）/無効（False）
- jarvis_personality -> JARVIS風パーソナリティ（True）/通常（False）。プロンプトファイルが変わります。
- languages -> サポート言語リスト。エージェントルーティングに必要。多すぎる/似た言語は非推奨。
- headless_browser -> ブラウザを非表示で実行（True）/表示（False）
- stealth_mode -> ボット検出回避。anticaptcha拡張の手動インストールが必要
- languages -> サポート言語リスト。ルーティング用。多いほどモデルダウンロード数増加
## プロバイダー一覧
| プロバイダー | ローカル? | 説明 |
|-----------|--------|-----------------------------------------------------------|
| ollama | はい | ollamaでローカルLLMを簡単に実行 |
| server | はい | 別マシンでモデルをホストし、ローカルから利用 |
| lm-studio | はい | LM studioでローカルLLMを実行（`lm-studio`） |
| openai | 場合による | ChatGPT API（非プライベート）またはopenai互換API |
| deepseek-api | いいえ | Deepseek API（非プライベート） |
| huggingface| いいえ | Hugging-Face API（非プライベート） |
| togetherAI | いいえ | together AI API（非プライベート） |
| google | いいえ | google gemini API（非プライベート） |
プロバイダーの選択はconfig.iniで
```
is_local = True
provider_name = ollama
provider_model = deepseek-r1:32b
provider_server_address = 127.0.0.1:5000
```
`is_local`: ローカルLLMならTrue、それ以外はFalse
`provider_name`: 上記リストから選択
`provider_model`: 使用モデル
`provider_server_address`: serverプロバイダー以外は任意
# 既知の問題
## Chromedriverの問題
**既知のエラー #1:** *chromedriverのバージョン不一致*
`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`
これはブラウザとchromedriverのバージョンが一致していない場合に発生します。
最新版は下記からダウンロードしてください:
https://developer.chrome.com/docs/chromedriver/downloads
Chrome 115以降の場合は
https://googlechromelabs.github.io/chrome-for-testing/
からOSに合ったchromedriverをダウンロード
このセクションが不十分な場合はissueを立ててください。
## connection adaptersの問題
```
Exception: Provider lm-studio failed: HTTP request failed: No connection adapters were found for '127.0.0.1:11434/v1/chat/completions'
```
provider IPアドレスの前に`http://`を付けてください:
`provider_server_address = http://127.0.0.1:11434`
## SearxNG base URLが必要
```
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.
```
`.env.example`を`.env`にリネームしていない場合に発生します。もしくは下記でエクスポート:
`export SEARXNG_BASE_URL="http://127.0.0.1:8080"`
## FAQ
**Q: どんなハードウェアが必要？**
| モデルサイズ | GPU | コメント |
|-----------|--------|-----------------------------------------------------------|
| 7B | 8GB Vram | ⚠️ 推奨しません。性能が低く、幻覚やプランナー失敗が多発します。 |
| 14B | 12 GB VRAM (例: RTX 3060) | ✅ 簡単なタスクなら使用可。ウェブブラウジングや計画タスクは苦手。 |
| 32B | 24+ GB VRAM (例: RTX 4090) | 🚀 ほとんどのタスクで成功。計画タスクはやや苦手 |
| 70B+ | 48+ GB Vram (例: mac studio) | 💪 高度な用途に最適。推奨 |
**Q: なぜDeepseek R1を推奨？**
Deepseek R1は推論やツール利用に優れています。他モデルも使えますが、Deepseekが主力です。
**Q: `cli.py`実行時にエラーが出る場合は？**
`ollama serve`が動作しているか、`config.ini`が正しいか、依存パッケージがインストールされているか確認してください。解決しない場合はissueを立ててください。
**Q: 本当に100%ローカルで動作する？**
Ollama、lm-studio、serverプロバイダーなら音声認識・LLM・音声合成すべてローカルで動作します。API利用はオプションです。
**Q: ManusがあるのにAgenticSeekを使う理由は？**
このプロジェクトはローカルモデル利用とAPI回避を目的に始まりました。JarvisやFriday（アイアンマン）風の「かっこよさ」とManusの機能性を両立。Manusと違い外部依存を排除し、プライバシーとコスト削減を重視しています。
## コントリビュート
AgenticSeekの改善にご協力ください！issueやディスカッションをチェック
[コントリビューションガイド](./docs/CONTRIBUTING.md)
[](https://www.star-history.com/#Fosowl/agenticSeek&Date)
## メンテナー:
> [Fosowl](https://github.com/Fosowl) | パリ時間
> [antoineVIVIES](https://github.com/antoineVIVIES) | 台北時間
> [steveh8758](https://github.com/steveh8758) | 台北時間
## Special Thanks:
> [tcsenpai](https://github.com/tcsenpai) および [plitc](https://github.com/plitc) バックエンドDocker化への貢献に感謝