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# AgenticSeek: Uma 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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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) | [Español](./README_ES.md)
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*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.*
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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 escolher o AgenticSeek?
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* 🔒 Totalmente Local & Privado - Tudo funciona na sua máquina, sem nuvem, sem compartilhamento de dados. Seus arquivos, conversas e pesquisas permanecem privados.
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* 🌐 Navegação Web Inteligente - O AgenticSeek pode navegar na Internet autonomamente: pesquisar, ler, extrair informações, preencher formulários web, tudo sem intervenção manual.
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* 💻 Assistente de Programação Autônomo - Precisa de código? Ele pode escrever, depurar e executar programas em Python, C, Go, Java e muito mais, sem supervisão.
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* 🧠 Seleção Inteligente de Agentes - Você pergunta, ele escolhe automaticamente o melhor agente para a tarefa. Como ter uma equipe de especialistas sempre disponível.
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* 📋 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.
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* 🎙️ 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)
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### **Demo**
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> *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?*
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https://github.com/user-attachments/assets/b8ca60e9-7b3b-4533-840e-08f9ac426316
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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.
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> 🛠⚠️️ **Trabalho Ativo em Andamento**
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> 🙏 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.
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## Pré-requisitos
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Antes de começar, certifique-se de ter instalado:
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* **Git:** Para clonar o repositório. [Baixar Git](https://git-scm.com/downloads)
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* **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).
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* **Docker Engine & Docker Compose:** Para executar serviços empacotados como SearxNG.
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* 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/)
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* 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`).
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### 1. **Clonar o repositório e configurar**
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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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### 2. Modificar o conteúdo do arquivo .env
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```sh
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SEARXNG_BASE_URL="http://searxng:8080" # Se você executar no modo CLI no host, use 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='optional'
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DEEPSEEK_API_KEY='optional'
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OPENROUTER_API_KEY='optional'
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TOGETHER_API_KEY='optional'
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GOOGLE_API_KEY='optional'
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ANTHROPIC_API_KEY='optional'
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```
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Atualize o arquivo `.env` conforme necessário:
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- **SEARXNG_BASE_URL**: Mantenha inalterado, a menos que você execute no modo CLI no host.
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- **REDIS_BASE_URL**: Mantenha inalterado
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- **WORK_DIR**: Caminho para o diretório de trabalho local. O AgenticSeek poderá ler e interagir com esses arquivos.
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- **OLLAMA_PORT**: Número da porta para o serviço Ollama.
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- **LM_STUDIO_PORT**: Número da porta para o serviço LM Studio.
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- **CUSTOM_ADDITIONAL_LLM_PORT**: Porta para qualquer serviço LLM personalizado adicional.
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**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.**
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### 3. **Iniciar o Docker**
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Certifique-se de que o Docker está instalado e funcionando no seu sistema. Você pode iniciar o Docker com os seguintes comandos:
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- **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 a partir do menu de aplicativos, se instalado.
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- **Windows:**
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Inicie o Docker Desktop a partir do menu Iniciar.
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Você pode verificar se o Docker está funcionando executando:
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```sh
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docker info
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```
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Se você vir informações sobre sua instalação do Docker, ele está funcionando corretamente.
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Consulte a [Lista de provedores locais](#lista-de-provedores-locais) abaixo para um resumo.
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Próxima etapa: [Executar o AgenticSeek localmente](#iniciar-os-serviços-e-executar)
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*Se você encontrar problemas, consulte a seção [Solução de problemas](#solução-de-problemas).*
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*Se seu hardware não puder executar LLM localmente, consulte [Configuração para executar com uma API](#configuração-para-executar-com-uma-api).*
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*Para explicações detalhadas do `config.ini`, consulte a [seção Configuração](#configuração).*
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## Configuração para executar LLM localmente na sua máquina
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**Requisitos de hardware:**
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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.
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**Configure seu provedor local**
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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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Consulte a lista de provedores locais suportados abaixo.
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**Atualizar config.ini**
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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*.
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Consulte o **FAQ** no final do README para o hardware necessário.
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```sh
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[MAIN]
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is_local = True # Se você está executando localmente ou com um provedor remoto.
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provider_name = ollama # ou lm-studio, openai, etc.
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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 # o nome da sua IA
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recover_last_session = True # recuperar a sessão anterior
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save_session = True # memorizar a 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 uma personalidade mais "Jarvis" (experimental)
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languages = en zh # Lista de idiomas, TTS usará o primeiro da lista por padrão
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[BROWSER]
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headless_browser = True # mantenha inalterado, a menos que use CLI no host.
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stealth_mode = True # Use selenium indetectável para reduzir a detecção do navegador
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```
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**Aviso**:
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- O formato do arquivo `config.ini` não suporta comentários.
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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.
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- *NÃO* defina provider_name como `openai` se você estiver usando LM-studio para executar LLM. Use-o como `lm-studio`.
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- 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**
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| Provedor | Local ? | Descrição |
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|-----------|--------|-----------------------------------------------------------|
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| ollama | Sim | Executa LLM localmente facilmente usando ollama |
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| lm-studio | Sim | Executa LLM localmente com LM studio (defina `provider_name` = `lm-studio`)|
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| openai | Sim | Use uma API compatível com openai (ex: servidor llama.cpp) |
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Próxima etapa: [Iniciar os serviços e executar o AgenticSeek](#iniciar-os-serviços-e-executar)
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*Se você encontrar problemas, consulte a seção [Solução de problemas](#solução-de-problemas).*
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*Se seu hardware não puder executar LLM localmente, consulte [Configuração para executar com uma API](#configuração-para-executar-com-uma-api).*
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*Para explicações detalhadas do `config.ini`, consulte a [seção Configuração](#configuração).*
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## Configuração para executar com uma API
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Esta configuração usa provedores de LLM externos baseados em nuvem. Você precisará obter chaves de API do serviço escolhido.
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**1. Escolha um provedor de API e obtenha uma chave de API:**
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Consulte a [Lista de provedores de API](#lista-de-provedores-de-api) abaixo. Visite seus sites para se inscrever e obter chaves de API.
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**2. Defina sua chave de API como variável de ambiente:**
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* **Linux/macOS:**
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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.
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```sh
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export PROVIDER_API_KEY="your_api_key_here"
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# Substitua PROVIDER_API_KEY pelo nome de variável específico, ex: OPENAI_API_KEY, GOOGLE_API_KEY
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```
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Exemplo TogetherAI:
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```sh
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export TOGETHER_API_KEY="xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx"
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```
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* **Windows:**
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* **Prompt de comando (temporário para a sessão atual):**
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```cmd
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set PROVIDER_API_KEY=your_api_key_here
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```
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* **PowerShell (temporário para a sessão atual):**
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```powershell
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$env:PROVIDER_API_KEY="your_api_key_here"
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```
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* **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.
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*(Para mais detalhes, consulte o FAQ: [Como configurar uma chave de API?](#como-configurar-uma-chave-de-api)).*
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**3. Atualize `config.ini`:**
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```ini
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[MAIN]
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is_local = False
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provider_name = openai # ou google, deepseek, togetherAI, huggingface
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provider_model = gpt-3.5-turbo # ou gemini-1.5-flash, deepseek-chat, mistralai/Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1, etc.
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provider_server_address = # Quando is_local = False, geralmente ignorado ou pode ser deixado vazio para a maioria das APIs
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# ... outras configurações ...
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```
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*Aviso:* Certifique-se de que não há espaços no final dos valores no config.
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**Lista de provedores de API**
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| Provedor | `provider_name` | Local ? | Descrição | Link da chave de API (exemplo) |
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|--------------|-----------------|--------|---------------------------------------------------|---------------------------------------------|
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| OpenAI | `openai` | Não | Use os modelos ChatGPT via API OpenAI. | [platform.openai.com/signup](https://platform.openai.com/signup) |
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| Google Gemini| `google` | Não | Use os modelos Google Gemini via Google AI Studio. | [aistudio.google.com/keys](https://aistudio.google.com/keys) |
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| Deepseek | `deepseek` | Não | Use os modelos Deepseek via sua API. | [platform.deepseek.com](https://platform.deepseek.com) |
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| Hugging Face | `huggingface` | Não | Use modelos do Hugging Face Inference API. | [huggingface.co/settings/tokens](https://huggingface.co/settings/tokens) |
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| TogetherAI | `togetherAI` | Não | Use vários modelos open source via API TogetherAI.| [api.together.ai/settings/api-keys](https://api.together.ai/settings/api-keys) |
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*Nota:*
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* 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.
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* Tarefas de codificação/bash podem falhar com Gemini, pois tende a ignorar nosso formato de prompt otimizado para Deepseek r1.
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* 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.
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Próxima etapa: [Iniciar os serviços e executar o AgenticSeek](#iniciar-os-serviços-e-executar)
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*Se você encontrar problemas, consulte a seção **Problemas conhecidos***
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*Para explicações detalhadas do arquivo de configuração, consulte a **seção Configuração**.*
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## Iniciar os serviços e executar
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Por padrão, o AgenticSeek é executado inteiramente no Docker.
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**Opção 1:** Executar no Docker com interface web:
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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
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- backend (se você usar `full` para a interface web)
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```sh
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./start_services.sh full # MacOS
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start start_services.cmd full # Windows
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```
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**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.
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Vá para `http://localhost:3000/` e você deve ver a interface web.
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*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)
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**Opção 2:** Modo CLI:
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Para executar com a interface CLI, você precisa instalar os pacotes no host:
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```sh
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./install.sh
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./install.bat # windows
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```
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Em seguida, você precisa alterar SEARXNG_BASE_URL no `config.ini` para:
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```sh
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SEARXNG_BASE_URL="http://localhost:8080"
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```
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Inicie os serviços necessários. Isso iniciará alguns serviços do docker-compose.yml, incluindo:
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- searxng
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- redis (necessário para searxng)
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- frontend
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```sh
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./start_services.sh # MacOS
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start start_services.cmd # Windows
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```
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Execute: uv run: `uv run python -m ensurepip` para garantir que o uv tenha o pip ativado.
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Use CLI: `uv run cli.py`
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## Uso
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Certifique-se de que os serviços estão funcionando com `./start_services.sh full` e vá para `localhost:3000` para a interface web.
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Você também pode usar fala para texto definindo `listen = True`. Apenas para o modo CLI.
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Para sair, basta dizer/digitar `goodbye`.
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Alguns exemplos de uso:
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> *Faça um jogo da cobra em python!*
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> *Pesquise na web os melhores cafés em Rennes, França, e salve uma lista de três com seus endereços em rennes_cafes.txt.*
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> *Escreva um programa Go para calcular o fatorial de um número, salve-o como factorial.go em seu workspace*
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> *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*
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> *Pesquise online os filmes de ficção científica populares de 2024 e escolha três para assistir esta noite. Salve a lista em movie_night.txt.*
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> *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*
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> *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*
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*Observe que o preenchimento de formulários ainda é experimental e pode falhar.*
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Depois de inserir sua consulta, o AgenticSeek atribuirá o melhor agente para a tarefa.
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Como este é um protótipo inicial, o sistema de roteamento de agentes pode nem sempre atribuir o agente correto à sua consulta.
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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:
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`Você conhece bons países para viajar sozinho?`
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Em vez disso, diga:
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`Execute uma pesquisa na web e descubra quais são os melhores países para viajar sozinho`
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## **Configuração para executar LLM em seu próprio servidor**
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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.
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No seu "servidor" que executará o modelo de IA, obtenha o endereço IP
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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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Nota: Para Windows ou macOS, use ipconfig ou ifconfig para encontrar o endereço 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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Instale os requisitos específicos do servidor:
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```sh
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pip3 install -r requirements.txt
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```
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Execute 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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Você pode escolher 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` como o endereço IP da máquina que executará o modelo.
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```sh
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[MAIN]
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is_local = False
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provider_name = server
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provider_model = deepseek-r1:70b
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provider_server_address = http://x.x.x.x:3333
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```
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Próxima etapa: [Iniciar os serviços e executar o AgenticSeek](#iniciar-os-serviços-e-executar)
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## Fala para Texto
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Aviso: Fala para texto funciona apenas no modo CLI no momento.
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Observe que a fala para texto funciona apenas em inglês no momento.
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A funcionalidade de fala para texto está desativada por padrão. Para ativá-la, 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 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*:
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```
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agent_name = Friday
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```
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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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Assim que você vir a transcrição começar a aparecer, diga o nome do agente em voz alta para acordá-lo (ex: "Friday").
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Diga sua consulta claramente.
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Termine sua solicitação com uma frase de confirmação para indicar ao sistema para continuar. 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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||
|
||
Exemplo de configuração:
|
||
```
|
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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
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provider_server_address = http://127.0.0.1:11434 # Exemplo Ollama; LM-Studio usa http://127.0.0.1:1234
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agent_name = Friday
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recover_last_session = False
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save_session = False
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speak = False
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listen = False
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jarvis_personality = False
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languages = en zh # Lista de idiomas para TTS e roteamento potencial.
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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 das configurações de `config.ini`**:
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* **Seção `[MAIN]`:**
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* `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.).
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* `provider_name`: Especifica o provedor de LLM.
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* Opções locais: `ollama`, `lm-studio`, `openai` (para servidor local compatível com OpenAI), `server` (para configuração de servidor auto-hospedado).
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* Opções de API: `openai`, `google`, `deepseek`, `huggingface`, `togetherAI`.
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* `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).
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* `provider_server_address`: O endereço do seu provedor de LLM.
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* Para provedores locais: ex: `http://127.0.0.1:11434` para Ollama, `http://127.0.0.1:1234` para LM-Studio.
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* Para o tipo de provedor `server`: O endereço do seu servidor LLM auto-hospedado (ex: `http://your_server_ip:3333`).
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* 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.
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* `agent_name`: O nome do assistente de IA (ex: Friday). Se ativado, usado como palavra de gatilho para fala para texto.
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* `recover_last_session`: `True` para tentar recuperar o estado da sessão anterior, `False` para começar do zero.
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* `save_session`: `True` para salvar o estado da sessão atual para possível recuperação, `False` caso contrário.
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* `speak`: `True` para ativar a saída de voz de texto para fala, `False` para desativar.
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* `listen`: `True` para ativar a entrada de voz de fala para texto (apenas modo CLI), `False` para desativar.
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* `work_dir`: **Crítico:** O diretório onde o AgenticSeek lerá/escreverá arquivos. **Certifique-se de que este caminho é válido e acessível no seu sistema.**
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* `jarvis_personality`: `True` para usar prompts de sistema mais "Jarvis-like" (experimental), `False` para usar prompts padrão.
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* `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.
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* **Seção `[BROWSER]`:**
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* `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).
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* `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.
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Esta seção resume os tipos de provedores de LLM suportados. Configure-os em `config.ini`.
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**Provedores locais (executando em seu próprio hardware):**
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| Nome do provedor em config.ini | `is_local` | Descrição | Seção de configuração |
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|-------------------------------|------------|-----------------------------------------------------------------------------|------------------------------------------------------------------|
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| `ollama` | `True` | Fornece LLM localmente facilmente usando Ollama. | [Configuração para executar LLM localmente na sua máquina](#configuração-para-executar-llm-localmente-na-sua-máquina) |
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| `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) |
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| `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) |
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| `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) |
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**Provedores de API (baseados em nuvem):**
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| Nome do provedor em config.ini | `is_local` | Descrição | Seção de configuração |
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|-------------------------------|------------|--------------------------------------------------|-----------------------------------------------------|
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| `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) |
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| `google` | `False` | Use os modelos Google Gemini via API. | [Configuração para executar com uma API](#configuração-para-executar-com-uma-api) |
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| `deepseek` | `False` | Use a API oficial da Deepseek. | [Configuração para executar com uma API](#configuração-para-executar-com-uma-api) |
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| `huggingface` | `False` | Use Hugging Face Inference API. | [Configuração para executar com uma API](#configuração-para-executar-com-uma-api) |
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| `togetherAI` | `False` | Use vários modelos abertos via API TogetherAI. | [Configuração para executar com uma API](#configuração-para-executar-com-uma-api) |
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## Solução de problemas
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Se você encontrar problemas, esta seção fornece orientações.
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# Problemas conhecidos
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## Problemas do ChromeDriver
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**Exemplo de erro:** `SessionNotCreatedException: Message: session not created: This version of ChromeDriver only supports Chrome version XXX`
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### Causa raiz
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A incompatibilidade de versão do ChromeDriver ocorre quando:
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1. A versão do ChromeDriver que você instalou não corresponde à versão do navegador Chrome
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2. Em ambientes Docker, `undetected_chromedriver` pode baixar sua própria versão do ChromeDriver, contornando os binários montados
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### Etapas de solução
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#### 1. Verifique sua versão do Chrome
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Abra o Google Chrome → `Configurações > Sobre o Chrome` para encontrar sua versão (ex: "Versão 134.0.6998.88")
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#### 2. Baixe o ChromeDriver correspondente
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**Para Chrome 115 e superior:** Use [Chrome for Testing API](https://googlechromelabs.github.io/chrome-for-testing/)
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- Visite o painel de disponibilidade do Chrome for Testing
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- Encontre sua versão do Chrome ou a correspondência disponível mais próxima
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- Baixe o ChromeDriver para seu sistema operacional (use Linux64 para ambientes Docker)
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**Para versões mais antigas do Chrome:** Use [Downloads legados do ChromeDriver](https://chromedriver.chromium.org/downloads)
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#### 3. Instale o ChromeDriver (escolha um método)
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**Método A: Diretório raiz do projeto (recomendado para Docker)**
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```bash
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# Coloque o binário chromedriver baixado no diretório raiz do projeto
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cp path/to/downloaded/chromedriver ./chromedriver
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chmod +x ./chromedriver # Torne-o executável no Linux/macOS
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```
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**Método B: PATH do sistema**
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```bash
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# Linux/macOS
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sudo mv chromedriver /usr/local/bin/
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sudo chmod +x /usr/local/bin/chromedriver
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# Windows: Coloque chromedriver.exe em uma pasta do PATH
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```
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#### 4. Verifique a instalação
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```bash
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# Teste a versão do ChromeDriver
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./chromedriver --version
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# Ou se estiver no PATH:
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chromedriver --version
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```
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### Instruções específicas do Docker
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⚠️ **Importante para usuários do Docker:**
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- O método de montagem de volumes do Docker pode não funcionar com o modo furtivo (`undetected_chromedriver`)
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- **Solução:** Coloque o ChromeDriver no diretório raiz do projeto como `./chromedriver`
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- O aplicativo o detectará automaticamente e usará este binário
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- Você deve ver nos logs: `"Using ChromeDriver from project root: ./chromedriver"`
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### Dicas de solução de problemas
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1. **Ainda há incompatibilidade de versão?**
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- Verifique se o ChromeDriver é executável: `ls -la ./chromedriver`
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- Verifique a versão do ChromeDriver: `./chromedriver --version`
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- Certifique-se de que corresponde à versão do seu navegador Chrome
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2. **Problemas com o contêiner Docker?**
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||
- Verifique os logs do backend: `docker logs backend`
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- Procure a mensagem: `"Using ChromeDriver from project root"`
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- Se não for encontrado, verifique se o arquivo existe e é executável
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3. **Versões do Chrome for Testing**
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- Use uma correspondência exata quando possível
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- Para a versão 134.0.6998.88, use o ChromeDriver 134.0.6998.165 (a versão disponível mais próxima)
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- O número da versão principal deve corresponder (134 = 134)
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### Matriz de compatibilidade de versões
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| Versão do Chrome | Versão do ChromeDriver | Status |
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|----------------|---------------------|---------|
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| 134.0.6998.x | 134.0.6998.165 | ✅ Disponível |
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| 133.0.6943.x | 133.0.6943.141 | ✅ Disponível |
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| 132.0.6834.x | 132.0.6834.159 | ✅ Disponível |
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*Para a compatibilidade mais recente, consulte o [Painel do Chrome for Testing](https://googlechromelabs.github.io/chrome-for-testing/)*
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`Exception: Failed to initialize browser: Message: session not created: This version of ChromeDriver only supports Chrome version 113
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Current browser version is 134.0.6998.89 with binary path`
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Isso acontece se seu navegador e a versão do chromedriver não corresponderem.
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Você precisa navegar para baixar a versão mais recente:
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https://developer.chrome.com/docs/chromedriver/downloads
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Se você estiver usando o Chrome versão 115 ou superior, vá para:
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https://googlechromelabs.github.io/chrome-for-testing/
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e baixe a versão do chromedriver correspondente ao seu sistema operacional.
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Se esta seção estiver incompleta, abra um issue.
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## Problemas de adaptadores de conexão
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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)
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```
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* **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.
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* **Solução:**
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* Certifique-se de que o endereço inclui `http://`. O LM-Studio geralmente usa `http://127.0.0.1:1234` por padrão.
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* `config.ini` correto: `provider_server_address = http://127.0.0.1:1234` (ou sua porta real do servidor LM-Studio).
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## URL base do SearxNG não fornecida
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```
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raise ValueError("SearxNG base URL must be provided either as an argument or via the SEARXNG_BASE_URL environment variable.")
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ValueError: SearxNG base URL must be provided either as an argument or via the SEARXNG_BASE_URL environment variable.`
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```
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Isso pode acontecer se você executar o modo CLI com uma URL base do searxng incorreta.
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SEARXNG_BASE_URL deve diferir dependendo se você está executando no Docker ou no host:
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**Execução no host:** `SEARXNG_BASE_URL="http://localhost:8080"`
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**Execução completamente no Docker (interface web):** `SEARXNG_BASE_URL="http://searxng:8080"`
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## FAQ
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**P: De qual hardware eu preciso?**
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| Tamanho do modelo | GPU | Comentários |
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| 7B | 8GB VRAM | ⚠️ Não recomendado. Desempenho ruim, alucinações frequentes, agentes de planejamento podem falhar. |
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| 14B | 12 GB VRAM (ex: RTX 3060) | ✅ Utilizável para tarefas simples. Pode ter dificuldades com navegação web e planejamento de tarefas. |
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| 32B | 24+ GB VRAM (ex: RTX 4090) | 🚀 Consegue a maioria das tarefas, ainda pode ter dificuldades com planejamento de tarefas |
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| 70B+ | 48+ GB VRAM | 💪 Excelente. Recomendado para casos de uso avançados. |
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**P: O que fazer se eu encontrar erros?**
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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.
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**P: Ele pode realmente funcionar 100% localmente?**
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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.
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**P: Por que eu deveria usar o AgenticSeek quando tenho o 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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**P: Quem está por trás deste projeto?**
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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.
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Qualquer conta AgenticSeek no X diferente da minha conta pessoal (https://x.com/Martin993886460) é um impostor.
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## Contribuir
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Estamos procurando desenvolvedores para melhorar o AgenticSeek! Verifique os problemas abertos ou discussões.
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[Guia de contribuição](./docs/CONTRIBUTING.md)
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## Patrocinadores:
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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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<a href="https://serpapi.com/"><img src="./media/banners/sponsor_banner_serpapi.png" height="350" alt="SerpApi Banner" ></a>
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Confira [Contributing.md](./docs/CONTRIBUTING.md) para aprender como integrar ferramentas personalizadas!
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### **Patrocinadores**:
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- [tatra-labs](https://github.com/tatra-labs)
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## Mantenedores:
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> [Fosowl](https://github.com/Fosowl) | Horário de Paris
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> [antoineVIVIES](https://github.com/antoineVIVIES) | Horário de Taipei
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## Agradecimentos especiais:
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> [tcsenpai](https://github.com/tcsenpai) e [plitc](https://github.com/plitc) por ajudar na dockerização do backend
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[](https://www.star-history.com/#Fosowl/agenticSeek&Date)
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