AgenticSeek：完全にローカルで動作するタスク自動化のためのAIアシスタント

はじめに

AgenticSeekは、完全にネイティブに動作するオープンソースのAIアシスタントです。 ディープシーク R1モデルの開発。クラウドAPIを必要とせず、数百ドルの月額料金も発生しない。その目標は、映画『ジャービス』のようなインテリジェントなアシスタントになることであり、ユーザーのコンピューター上でコード作成、ファイル管理、ウェブ閲覧などのタスクを、データのプライバシーを確保しながら実行することができる。開発者 マーティン ルグランは次のように位置づけている。 マヌス ローカルで動作する100%に重点を置いた、AIに代わるローカルなツール。2025年3月現在、GitHubには181のスターと16のフォークがあり、コミュニティは活発な活動を続け、貢献者を歓迎している。

機能一覧

• 完全な現地オペレーションインターネット接続は不要で、すべての計算はユーザーのデバイス上で行われ、データの漏洩はありません。
• 音声対話音声入力コマンドと音声応答に対応し、操作の利便性を向上。
• ファイルシステム操作Bash を使ってローカルファイルをブラウズし、操作することができます。
• コード作成とデバッグPython、C、Golangなどのコード生成とバグ修正をサポート。
• じりつエラーほせいコマンドに失敗したり、コードエラーが発生したりすると、AIは自動的にリトライして修正する。
• インテリジェント・タスキングタスクの種類に応じて、適切な機能モジュールを自動的に選択します。
• マルチエージェントコラボレーション複雑なタスクは複数のエージェントに分割、計画、実行させることができる。
• ツールサポート検索、ファイル検索、その他のユーティリティを内蔵。
• メモリー機能対話の履歴とユーザーの好みを保存し、長い文脈のやりとりをサポートします。
• ウェブブラウザウェブページをナビゲートし、単独で情報を抽出することができる。

ヘルプの使用

AgenticSeekのインストールと使用には技術的な知識が必要ですが、手順は明確です。以下は、すぐに始められるようにするための詳細ガイドです。

設置プロセス

1. 環境準備
   • お使いのコンピュータがPython 3をサポートしていること、少なくとも8GBのRAMを推奨していること、GPUに8GB以上のビデオメモリが必要であることをご確認ください（14Bモデルでは12GBを推奨）。
   • コードをダウンロードするためにGitをインストールする。
   • Ollama（ローカルモデル実行ツール）をダウンロードしてインストールします。訪問 オーラマ 公式サイト
2. AgenticSeekをダウンロード
   • ターミナル（Windowsの場合はCMDまたはPowerShell、Mac/Linuxの場合はターミナル）を開く。
   • clone projectコマンドを入力する：

     git clone https://github.com/Fosowl/agenticSeek.git
     

   • プロジェクト・カタログにアクセスする：

     cd agenticSeek
     

3. 仮想環境の構築
   • コマンドを入力してスタンドアロン環境を作成する：

     python3 -m venv agentic_seek_env
     

   • 環境を活性化させる：
     • ウィンドウズ

       Agentic_seek_envScriptsactivate
       

     • Mac/Linux：

       ソース agentic_seek_env/bin/activate
       

4. 依存関係のインストール
   • 環境をアクティブにしたら、実行する：

     pip install -r requirements.txt
     

   • または自動インストールスクリプトを使用する（Mac/Linux）：

     ./install.sh
     

5. モデルの設定とダウンロード
   • Ollamaがインストールされていることを確認し、サービスを開始する：

     オラマサーブ
     

   • ダウンロード ディープシーク R1 モデル（14B推奨、低コンフィギュレーション・デバイスには7B）：

     オラマ・プル ディープシークR1:14b
     

   • コンパイラ config.iniローカルで動作するように設定されている：

     [MAIN］
     is_local = True
     プロバイダー名 = ollama
     プロバイダーモデル = deepseek-r1:14b
     

6. AgenticSeekを開始する
   • インプット：

     python main.py
     

   • ターミナルのプロンプトが表示されるのは、正常に実行されたことを意味する。

機能 操作の流れ

音声対話

• オープン方法で config.ini セットアップ 話す = 真 歌で応える listen = True.
• 利用する起動時に「Start Voice Mode」と言ってから、「Write code for me（コードを書いて）」など、声で質問してください。
• ポイントマイクとスピーカーが機能していることを確認しながら、AIが音声で応答します。
• 銘記する初回は音量の調整が必要な場合があり、下位機種では遅延が発生する場合があります。

ファイルシステム操作

• カタログの設定で config.ini で指定されている。 ワーク・ディレクトリ例 /ユーザー/ユーザー名/ドキュメント.
• 利用する全テキストファイル一覧」と入力すると、AIが結果を返す。
• 高度な機能このファイルの中身を解析してください」と表示され、キーとなる情報が抽出されます。
• 技術新規フォルダの作成」などのBashコマンドがサポートされている。

コード作成とデバッグ

• 操作方法Pythonのソートアルゴリズムを書け」と入力すると、AIがコードを生成する。
• テスト中にコンポーネントを調整するコードにエラーがあれば、"このエラーを修正して "と言えば、AIがそれを解析して修正してくれる。
• 対応言語現在のところ、Python、C、Golangが含まれています。

ウェブブラウザ

• 利用する最新のAIニュースを探す」と入力すると、AIがページをナビゲートし、情報を照合する。
• 制約条件現在のところ、抽出されるのはテキストのみで、画像やビデオの解析はサポートされていません。
• 技術Deepseek R1のアップデートを検索する」などのキーワードを指定できます。

じりつエラーほせい

• 操作方法特別な設定は必要ない。コマンドに失敗した場合、AIが自動的に修復を試みる。
• 典型例もし「ファイルXを開く」という間違ったコマンドを入力すると、AIはそのファイルが存在しないことを示し、代替案を提案する。

遠隔操作（オプション）

• 取るローカル機器の性能が不十分な場合は、サーバーを使用してモデルを実行することができます。
• 動く::
  1. サーバー上でOllamaを起動し、IPを取得する。 192.168.1.100).
  2. サーバースクリプトを実行する：

     python server_ollama.py
     

  3. ローカル変更 config.ini::

     [MAIN］
     is_local = False
     プロバイダー名 = サーバー
     プロバイダーモデル = deepseek-r1:14b
     プロバイダーアドレス = 192.168.1.100:5000
     

  4. ローカルで走っている：

     python main.py
     

ほら

• ハードウェア要件7Bモデルには8GB、14Bモデルには12GB（例：RTX 3060）、32Bモデルには24GB以上のビデオメモリが必要です。
• テスト中にコンポーネントを調整する起動に失敗した場合は、Ollamaが起動しているか、ターミナルのエラーログを確認してください。
• 更新通常運転 ギットプル 最新の機能を手に入れよう。
• ライセンスこのプロジェクトはオープンソースで、GPL-3.0の下でフリーです。

アプリケーションシナリオ

1. プログラミング・エイド
   AgenticSeekは、コードを生成し、エラーを修正し、コードの詳細を説明します。
2. 文書管理
   コンピュータのファイルは乱雑だ。AIはディレクトリを設定した後、ファイルの一覧表示、中身の抽出、バッチ操作まで行うことができる。
3. 学習サポート
   学生たちはこのソフトを使って、文書分析、情報検索、音声対話によるメモ取りなどを行い、効率化を図ることができる。
4. プライバシーの義務
   AgenticSeekは、機密データを取り扱う際の情報セキュリティを確保するため、インターネット接続なしでローカルに実行されます。

品質保証

1. 本当に100%がローカルで動いているのか？
   OllamaやServerモードを使用する場合、すべての処理はローカルで行われ、ローカル以外のオプション（OpenAIなど）はオプションでしかありません。
2. 十分なハードウェアがない場合は？
   7Bモデルを使用するか、リモートサーバー経由で上位モデルを実行する。
3. 何か問題が起きたら？
   Ollamaが起動していることを確認する。 config.ini の設定を変更します。それでも失敗する場合は、GitHubにissueを提出してください。
4. マヌスAIより優れているものは？
   クラウドサービスを使いたくない人のために、ローカルでの運用とプライバシー保護に重点を置いている。