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# AgenticSeek：私有、本地的 Manus 替代方案
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[English](./README.md) | 中文 | [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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*一個**100%本地運行的 Manus AI 替代品**，支持語音的 AI 助手，可自主瀏覽網頁、編寫代碼、規劃任務，所有數據僅保存在你的設備上。專為本地推理模型設計，完全在你的硬件上運行，確保隱私無憂，無需雲端依賴。*
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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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### 為什麼選擇 AgenticSeek？
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* 🔒 完全本地 & 私有 —— 所有內容都在你的電腦上運行，無雲端、無數據共享。你的文件、對話和搜索都保持私密。
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* 🌐 智能網頁瀏覽 —— AgenticSeek 可自主瀏覽互聯網：搜索、閱讀、提取信息、填寫網頁表單，全程免手動。
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* 💻 自動化編程助手 —— 需要代碼？它能編寫、調試並運行 Python、C、Go、Java 等程序，無需監督。
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* 🧠 智能代理選擇 —— 你提問，它自動判斷最合適的代理來完成任務。就像有一支專家團隊隨時待命。
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* 📋 規劃並執行複雜任務 —— 從旅行規劃到複雜項目，可將大任務拆分為步驟，調用多個 AI 代理協作完成。
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* 🎙️ 語音支持 —— 乾淨、快速、未來感的語音與語音轉文本功能，讓你像科幻電影中的 AI 一樣與它對話。（開發中）
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### **演示**
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> *你能搜索 agenticSeek 項目，了解需要哪些技能，然後打開 CV_candidates.zip 並告訴我哪些最匹配該項目嗎？*
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https://github.com/user-attachments/assets/b8ca60e9-7b3b-4533-840e-08f9ac426316
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免責聲明：本演示及出現的所有文件（如 CV_candidates.zip）均為虛構。我們不是公司，只尋求開源貢獻者而非候選人。
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> 🛠⚠️️ **項目正在積極開發中**
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> 🙏 本項目起初只是一個副業，沒有路線圖也沒有資金支持。它意外地登上了 GitHub Trending。非常感謝大家的貢獻、反饋與耐心。
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## 前置條件
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請確保已安裝 chrome driver、docker 和 python3.10。
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如遇 chrome driver 相關問題，請參見 **Chromedriver** 部分。
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### 1. **克隆倉庫並初始化**
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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. 修改 .env 文件內容
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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='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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**API Key 完全可選，若你選擇本地運行 LLM（本項目主要目的），可留空，只要硬件足夠。**
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以下環境變量用於配置應用的連接和 API 密鑰。
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根據需要更新 `.env` 文件：
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- **SEARXNG_BASE_URL**：保持不變
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- **REDIS_BASE_URL**：保持不變
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- **WORK_DIR**：本地工作目錄路徑，AgenticSeek 可讀取和操作這些文件
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- **OLLAMA_PORT**：Ollama 服務端口
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- **LM_STUDIO_PORT**：LM Studio 服務端口
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- **CUSTOM_ADDITIONAL_LLM_PORT**：自定義 LLM 服務端口
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下方所有 API 密鑰環境變量均為**可選**，僅在你打算使用外部 API 而非本地 LLM 時填寫。
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### 3. **啟動 Docker**
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確保已安裝並運行 Docker。可通過以下命令啟動：
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- **Linux/macOS：**
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打開終端運行：
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```sh
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sudo systemctl start docker
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```
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或在應用菜單啟動 Docker Desktop。
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- **Windows：**
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在開始菜單啟動 Docker Desktop。
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驗證 Docker 是否運行：
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```sh
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docker info
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```
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如能看到 Docker 信息，則運行正常。
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---
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## 本地運行 LLM 的設置
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**硬件要求：**
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本地運行 LLM 需有足夠硬件。至少需支持 Qwen/Deepseek 14B 的 GPU。詳細模型/性能建議見 FAQ。
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**啟動本地 provider**
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以 ollama 為例，啟動本地 provider：
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```sh
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ollama serve
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```
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下方有本地支持的 provider 列表。
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**修改 config.ini**
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將 config.ini 文件中的 provider_name 設置為支持的 provider，provider_model 設置為 provider 支持的 LLM。推薦推理模型如 *Qwen* 或 *Deepseek*。
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詳細硬件要求見 README 末尾 FAQ。
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```sh
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[MAIN]
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is_local = True # 是否本地運行
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provider_name = ollama # 或 lm-studio、openai 等
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provider_model = deepseek-r1:14b # 選擇適合硬件的模型
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provider_server_address = 127.0.0.1:11434
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agent_name = Jarvis # AI 名稱
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recover_last_session = True # 是否恢復上次會話
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save_session = True # 是否保存當前會話
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speak = False # 語音輸出
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listen = False # 語音輸入，僅 CLI，實驗性
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jarvis_personality = False # 是否使用 Jarvis 風格（實驗性）
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languages = en zh # 語言列表，語音默認第一個
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[BROWSER]
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headless_browser = True # 除非 CLI，否則保持不變
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stealth_mode = True # 使用 undetected selenium 降低被檢測概率
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```
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**警告：**
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- `config.ini` 不支持註釋。不要直接複製示例配置，否則註釋會導致錯誤。請手動修改 config.ini，去除註釋。
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- 若用 LM-studio 運行 LLM，provider_name 不要設為 `openai`，應設為 `lm-studio`。
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- 某些 provider（如 lm-studio）要求 IP 前加 `http://`，如 `http://127.0.0.1:1234`
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**本地 provider 列表**
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| Provider | 本地？ | 說明 |
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|-----------|--------|----------------------------------------------------|
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| ollama | 是 | 使用 ollama 本地運行 LLM |
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| lm-studio | 是 | 使用 LM studio 本地運行 LLM（provider_name 設為 lm-studio）|
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| openai | 是 | 使用 openai 兼容 API（如 llama.cpp server） |
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下一步：[啟動服務並運行 AgenticSeek](#Start-services-and-Run)
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*如遇問題見**已知問題**部分*
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*硬件無法本地運行 deepseek 時見**API 運行**部分*
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*詳細配置說明見**Config**部分*
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---
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## 使用 API 運行設置
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**API 運行為可選，見上方本地運行方法。**
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在 `config.ini` 設置所需 provider。API provider 列表如下。
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```sh
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[MAIN]
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is_local = False
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provider_name = google
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provider_model = gemini-2.0-flash
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provider_server_address = 127.0.0.1:5000 # 無關緊要
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```
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警告：確保 config 中無多餘空格。
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導出 API key：`export <>_API_KEY="xxx"`
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示例：`export TOGETHER_API_KEY="xxxxx"`
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**API provider 列表**
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| Provider | 本地？ | 說明 |
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|-----------|--------|----------------------------------------------------|
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| openai | 視情況 | 使用 ChatGPT API |
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| deepseek | 否 | Deepseek API（非私有） |
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| huggingface| 否 | Hugging-Face API（非私有） |
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| togetherAI | 否 | 使用 together AI API（非私有） |
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| google | 否 | 使用 google gemini API（非私有） |
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注意：使用 gemini 時代碼/bash 可能失敗，模型對格式提示不敏感，優化針對 deepseek r1。gpt-4o 在本項目 prompt 下表現也較差。
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下一步：[啟動服務並運行 AgenticSeek](#Start-services-and-Run)
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*如遇問題見**已知問題**部分*
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*詳細配置說明見**Config**部分*
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## 啟動服務並運行
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啟動所需服務。此操作會啟動 docker-compose.yml 中的所有服務，包括：
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- searxng
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- redis（searxng 依賴）
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- frontend
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- backend（如用 `full`）
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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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**警告：** 此步驟會下載並加載所有 Docker 鏡像，可能需 30 分鐘。啟動后請等待 backend 服務完全運行（日誌中出現 backend: ），再發送消息。backend 啟動比其他服務慢。
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訪問 `http://localhost:3000/`，即可看到網頁界面。
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**可選：使用 CLI 界面運行：**
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如需 CLI 界面，需在主機安裝依賴：
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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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啟動服務：
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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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然後運行：`uv run cli.py`
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## 使用方法
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確保服務已通過 `./start_services.sh full` 啟動，並訪問 `localhost:3000` 使用網頁界面。
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CLI 模式下可通過設置 `listen = True` 啟用語音轉文本。
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退出時，只需說/輸入 `goodbye`。
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以下為示例用法：
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> *用 python 寫一個貪吃蛇遊戲！*
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> *搜索法國雷恩的最佳咖啡館，並將三家及其地址保存到 rennes_cafes.txt。*
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> *寫一個 Go 程序計算階乘，保存為 factorial.go 到你的工作區*
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> *在 summer_pictures 文件夾中查找所有 JPG 文件，用今天日期重命名，並將重命名文件列表保存到 photos_list.txt*
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> *在線搜索 2024 年熱門科幻電影，挑選三部今晚觀看，保存到 movie_night.txt。*
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> *搜索 2025 年最新 AI 新聞文章，選三篇，寫 Python 腳本抓取標題和摘要，腳本保存為 news_scraper.py，摘要保存到 ai_news.txt（/home/projects）*
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> *周五，搜索免費股票價格 API，用 supersuper7434567@gmail.com 註冊，然後寫 Python 腳本每日獲取特斯拉股價，結果保存到 stock_prices.csv*
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*表單填寫功能仍為實驗性，可能失敗。*
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輸入查詢后，AgenticSeek 會自動分配最佳代理執行任務。
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由於目前為早期原型，代理路由系統可能無法總是正確分配代理。
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因此，建議明確表達需求及 AI 執行方式。例如需網頁搜索時，不要說：
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`你知道哪些適合獨自旅行的國家嗎？`
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而應說：
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`請進行網頁搜索，找出最適合獨自旅行的國家`
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## **在自有服務器運行 LLM 的設置**
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如有高性能電腦或服務器，可用自定義 llm server 遠程運行 LLM。
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在運行 AI 模型的“服務器”上獲取 IP 地址：
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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 # 本地 IP
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curl https://ipinfo.io/ip # 公網 IP
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```
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註：Windows/macOS 可用 ipconfig 或 ifconfig 查詢 IP。
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克隆倉庫並進入 `server/` 文件夾：
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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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安裝服務器依賴：
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```sh
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pip3 install -r requirements.txt
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```
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運行服務器腳本：
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```sh
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python3 app.py --provider ollama --port 3333
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```
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可選擇 `ollama` 或 `llamacpp` 作為 LLM 服務。
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在你的個人電腦上：
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修改 `config.ini`，將 `provider_name` 設為 `server`，`provider_model` 設為 `deepseek-r1:xxb`。
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`provider_server_address` 設為運行模型機器的 IP。
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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 = x.x.x.x:3333
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||
```
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||
下一步：[啟動服務並運行 AgenticSeek](#Start-services-and-Run)
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---
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## 語音轉文本
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警告：目前僅 CLI 模式支持語音轉文本。
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目前僅支持英文語音轉文本。
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默認關閉語音轉文本。啟用方法：在 config.ini 設置 listen 為 True：
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```
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listen = True
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```
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啟用后，語音轉文本會監聽觸發詞（即 agent 名稱），再開始處理輸入。可通過修改 *config.ini* 的 `agent_name` 自定義：
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```
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agent_name = Friday
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```
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建議使用常見英文名如 "John" 或 "Emma" 作為 agent 名稱。
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看到轉錄開始出現后，呼叫 agent 名稱喚醒（如“Friday”）。
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清晰說出你的請求。
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以確認短語結尾，表示系統可繼續處理。例如：
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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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||
## 配置說明
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配置示例：
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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
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||
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
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||
speak = False
|
||
listen = False
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||
jarvis_personality = False
|
||
languages = en zh
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[BROWSER]
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||
headless_browser = False
|
||
stealth_mode = False
|
||
```
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**說明：**
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||
- is_local -> 本地運行（True）或遠程服務器（False）
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- provider_name -> 使用的 provider（如：`ollama`、`server`、`lm-studio`、`deepseek-api`）
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||
- provider_model -> 使用的模型，如 deepseek-r1:32b
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||
- provider_server_address -> 服務器地址，如 127.0.0.1:11434（本地），API 可隨意
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||
- agent_name -> 代理名稱，如 Friday，語音喚醒詞
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||
- recover_last_session -> 是否恢復上次會話（True/False）
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||
- save_session -> 是否保存會話數據（True/False）
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||
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||
- speak -> 是否啟用語音輸出（True/False）
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||
- listen -> 是否啟用語音輸入（True/False）
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|
||
- jarvis_personality -> 是否使用 JARVIS 風格（True/False），僅更換 prompt
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- languages -> 支持語言列表，供 LLM 路由使用，建議不要太多或太相似
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- headless_browser -> 是否無頭瀏覽器（True/False）
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||
- stealth_mode -> 是否降低被檢測概率，需手動安裝 anticaptcha 擴展
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||
- languages -> 支持語言列表，代理路由系統需用，列表越長下載模型越多
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## Provider 列表
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||
下表為可用 provider：
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| Provider | 本地？ | 說明 |
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|-----------|--------|----------------------------------------------------|
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| ollama | 是 | 使用 ollama 本地運行 LLM |
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| server | 是 | 在其他機器託管模型，本機調用 |
|
||
| lm-studio | 是 | 使用 LM studio 本地運行 LLM（provider_name 設為 lm-studio）|
|
||
| openai | 視情況 | 使用 ChatGPT API（非私有）或 openai 兼容 API |
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||
| deepseek-api | 否 | Deepseek API（非私有） |
|
||
| huggingface| 否 | Hugging-Face API（非私有） |
|
||
| togetherAI | 否 | 使用 together AI API（非私有） |
|
||
| google | 否 | 使用 google gemini API（非私有） |
|
||
|
||
選擇 provider 時修改 config.ini：
|
||
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||
```
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||
is_local = True
|
||
provider_name = ollama
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||
provider_model = deepseek-r1:32b
|
||
provider_server_address = 127.0.0.1:5000
|
||
```
|
||
`is_local`：本地 LLM 設為 True，否則 False。
|
||
|
||
`provider_name`：選擇 provider 名稱，見上表。
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||
|
||
`provider_model`：設置代理使用的模型。
|
||
|
||
`provider_server_address`：如非 server provider，可隨意。
|
||
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||
# 已知問題
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||
## Chromedriver 問題
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**已知錯誤 #1：** *chromedriver 不匹配*
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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`
|
||
|
||
出現此問題是瀏覽器與 chromedriver 版本不匹配。
|
||
|
||
需下載最新版本：
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||
https://developer.chrome.com/docs/chromedriver/downloads
|
||
|
||
如用 Chrome 115 及以上，訪問：
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|
||
https://googlechromelabs.github.io/chrome-for-testing/
|
||
|
||
下載與你操作系統匹配的 chromedriver。
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||
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|
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|
||
如本節不全請提交 issue。
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|
||
## 連接適配器問題
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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'
|
||
```
|
||
|
||
請確保 provider IP 前加 `http://`：
|
||
|
||
`provider_server_address = http://127.0.0.1:11434`
|
||
|
||
## SearxNG base URL 必須提供
|
||
|
||
```
|
||
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.
|
||
```
|
||
|
||
可能未將 `.env.example` 重命名為 `.env`？也可導出 SEARXNG_BASE_URL：
|
||
|
||
`export SEARXNG_BASE_URL="http://127.0.0.1:8080"`
|
||
|
||
## FAQ
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||
|
||
**Q: 需要什麼硬件？**
|
||
|
||
| 模型規模 | GPU | 說明 |
|
||
|-----------|--------|----------------------------------------------------|
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||
| 7B | 8GB 顯存 | ⚠️ 不推薦。性能差，易幻覺，規劃代理易失敗。 |
|
||
| 14B | 12GB 顯存（如 RTX 3060） | ✅ 簡單任務可用，網頁瀏覽和規劃任務可能吃力。|
|
||
| 32B | 24GB+ 顯存（如 RTX 4090） | 🚀 大多數任務成功，複雜規劃仍有難度。 |
|
||
| 70B+ | 48GB+ 顯存（如 mac studio） | 💪 推薦，高級用例表現優異。 |
|
||
|
||
**Q: 為什麼選 Deepseek R1？**
|
||
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Deepseek R1 在推理和工具調用方面表現優異。我們認為它非常適合本項目，其他模型也可用，但 Deepseek 是首選。
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我们的台湾和香港朋友可能会考虑使用未经审查的模型，法国的推理模型“magistral”也是一个替代选择。
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**Q: 運行 `cli.py` 報錯怎麼辦？**
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確保本地服務（`ollama serve`）已啟動，`config.ini` 配置正確，依賴已安裝。如仍有問題歡迎提交 issue。
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**Q: 真能 100% 本地運行嗎？**
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是的，使用 Ollama、lm-studio 或 server provider 時，語音、LLM、語音轉文本均本地運行。非本地（OpenAI 等 API）為可選。
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**Q: 有 Manus 為什麼還要用 AgenticSeek？**
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本項目起初只是興趣驅動的副業。特別之處在於主打本地模型，避免 API。
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靈感來自 Jarvis 和 Friday（鋼鐵俠），功能上更接近 Manus，因為大家最想要的是本地 manus 替代品。
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與 Manus 不同，AgenticSeek 更注重獨立性、隱私和避免 API 成本。
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## 貢獻
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我們歡迎開發者改進 AgenticSeek！請查看 open issues 或討論區。
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[貢獻指南](./docs/CONTRIBUTING.md)
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[](https://www.star-history.com/#Fosowl/agenticSeek&Date)
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## 維護者：
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> [Fosowl](https://github.com/Fosowl) | 巴黎時間
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> [antoineVIVIES](https://github.com/antoineVIVIES) | 台北時間
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> [steveh8758](https://github.com/steveh8758) | 台北時間
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## 特別感謝：
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> [tcsenpai](https://github.com/tcsenpai) 和 [plitc](https://github.com/plitc) 協助後端 docker 化 |