# AgenticSeek: Alternativa Privada e Local ao Manus AI
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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.
[](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?
* 🔒 **Totalmente Local & Privado**
Roda integralmente na sua máquina — sem nuvem, sem compartilhamento de dados. Seus arquivos, conversas e buscas permanecem sob seu controle.
* 🌐 **Navegação Web Inteligente**
AgenticSeek pode navegar na internet sozinho — buscar, ler, extrair informações, preencher formulários — tudo de forma autônoma.
* 💻 **Assistente de Programação Autônomo**
Precisa de código? Ele escreve, depura e executa programas em Python, C, Go, Java e muito mais — sem supervisão constante.
* 🧠 **Seleção Inteligente de Agentes**
Você faz a pergunta, ele escolhe automaticamente o melhor “agente” para a tarefa. É como ter uma equipe de especialistas sempre à disposição.
* 📋 **Planeja e Executa Tarefas Complexas**
De roteiros de viagem a projetos grandes — divide grandes objetivos em etapas e realiza tudo usando múltiplos agentes de IA.
* 🎙️ **Habilitado por Voz**
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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## **Demonstração**
> **Exemplo de uso**
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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?”_
https://github.com/user-attachments/assets/b8ca60e9-7b3b-4533-840e-08f9ac426316
> **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.
> 🛠️ **Em Desenvolvimento** – Buscando colaboradores!
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## Instalação
Certifique-se de ter instalado: ChromeDriver, Docker, Docker Compose e Python 3.10.
Recomendamos usar **exatamente** Python 3.10 para evitar erros de dependência.
Para problemas com ChromeDriver, veja a seção **Problemas Conhecidos**.
### 1️⃣ Clone o repositório e configure o ambiente
```bash
git clone https://github.com/Fosowl/agenticSeek.git
cd agenticSeek
mv .env.example .env
```
### 2️⃣ Crie um ambiente virtual
```bash
python3.10 -m venv .venv
# Linux/macOS:
source .venv/bin/activate
# Windows:
.venv\Scripts\activate
```
### 3️⃣ Instale o pacote
#### Instalação Automática (Recomendada)
- **Linux/macOS**
```bash
./install.sh
```
- **Windows**
```powershell
.\install.bat
```
#### Instalação Manual
> **Obs.:** Verifique sempre se a versão do ChromeDriver corresponde à do seu Chrome (`google-chrome --version`).
- **Linux (Debian/Ubuntu)**
```bash
sudo apt update
sudo apt install -y alsa-utils portaudio19-dev python3-pyaudio \
libgtk-3-dev libnotify-dev libgconf-2-4 \
libnss3 libxss1 chromium-chromedriver
pip3 install --upgrade pip setuptools wheel
pip3 install -r requirements.txt
```
- **macOS**
```bash
brew update
brew install --cask chromedriver
brew install portaudio
python3 -m pip install --upgrade pip setuptools wheel
pip3 install -r requirements.txt
```
- **Windows**
```powershell
pip install pyreadline3
# Instale o portaudio (via vcpkg ou binário)
pip install pyaudio
# Baixe e coloque o ChromeDriver no PATH:
# https://sites.google.com/chromium.org/driver/getting-started
pip3 install -r requirements.txt
```
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## Configuração para rodar LLM localmente
### Requisitos de Hardware
Para modelos grandes (~14B+), é recomendada **GPU** com 8 GB+ de VRAM. Veja a seção **FAQ** para detalhes.
### 1️⃣ Inicie seu provedor local (ex.: Ollama)
```bash
ollama serve
```
### 2️⃣ Edite o `config.ini`
```ini
[MAIN]
is_local = True # Executar localmente
provider_name = ollama # ou lm-studio, server, openai, etc.
provider_model = deepseek-r1:14b
provider_server_address = 127.0.0.1:11434
agent_name = Jarvis # Nome do assistente
recover_last_session = True # Retomar sessão anterior
save_session = True # Salvar histórico de sessão
speak = True # Texto para fala
listen = False # Fala para texto (CLI)
work_dir = /caminho/para/workspace
languages = en zh pt
[BROWSER]
headless_browser = True # Modo headless (recomendado para API)
stealth_mode = True # Modo furtivo (undetected selenium)
```
> **Atenção:**
> - Ao usar `provider_name = lm-studio`, adicione `http://` em `provider_server_address`, se necessário.
> - Não use `provider_name = openai` junto com LM-studio sem prefixo `http://`.
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## Configuração para rodar com API remota
Se preferir usar nuvem:
```ini
[MAIN]
is_local = False
provider_name = google # openai, huggingface, togetherAI, etc.
provider_model = gemini-2.0-flash
provider_server_address = 127.0.0.1:5000
```
Exporte sua chave de API:
```bash
export OPENAI_API_KEY="sua_chave_aqui"
# ou export GOOGLE_API_KEY, TOGETHER_API_KEY, etc.
```
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## Iniciando serviços e executando o AgenticSeek
1. Ative o virtualenv, se ainda não estiver ativo.
2. Suba os serviços (Docker Compose):
- **Linux/macOS**
```bash
sudo ./start_services.sh
```
- **Windows**
```powershell
.\start_services.cmd
```
3. Escolha a interface:
- **CLI**
```bash
python3 cli.py
```
> Dica: defina `headless_browser = False` no `config.ini` para ver o navegador.
- **Web**
```bash
python3 api.py
```
Acesse `http://localhost:3000/` no navegador.
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## Uso
Após iniciar os serviços, execute:
- **CLI**: `python3 cli.py`
- **Web**: `python3 api.py` e visite `http://localhost:3000/`
Para usar fala → texto (CLI), ajuste `listen = True` no `config.ini`.
Para encerrar, diga ou digite `goodbye`.
**Exemplos de comandos:**
> *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`.*
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## Configuração para executar o LLM em servidor remoto
Se você tem um servidor potente e quer acessá-lo do laptop:
1. No servidor, descubra seu IP:
```bash
# IP local
ip a | grep "inet " | grep -v 127.0.0.1 | awk '{print $2}' | cut -d/ -f1
# IP público
curl https://ipinfo.io/ip
```
2. Clone e entre na pasta do servidor:
```bash
git clone --depth 1 https://github.com/Fosowl/agenticSeek.git
cd agenticSeek/llm_server/
```
3. Instale requisitos e execute:
```bash
pip3 install -r requirements.txt
python3 app.py --provider ollama --port 3333
```
4. No seu computador, ajuste `config.ini`:
```ini
[MAIN]
is_local = False
provider_name = server
provider_model = deepseek-r1:70b
provider_server_address = :3333
```