AgenticSeek: Manus AI lokal ausführen

Einleitung

In einer Ära, in der KI-Assistenten immer leistungsfähiger werden, aber oft Cloud-Konnektivität erfordern und Bedenken hinsichtlich der Privatsphäre aufwerfen, erweist sich AgenticSeek als überzeugende Lösung für Benutzer, die die Fähigkeiten fortschrittlicher KI-Tools wie Manus AI nutzen möchten und gleichzeitig die vollständige Kontrolle über ihre Daten behalten wollen. Dieses umfassende Tutorial führt Sie durch alles, was Sie wissen müssen, um AgenticSeek effektiv einzurichten, zu konfigurieren und zu verwenden.

AgenticSeek ist ein 100 % lokaler KI-Assistent, der Sprachinteraktion, autonomes Web-Browsing, Code-Generierung und Aufgabenplanungsfunktionen kombiniert. Im Gegensatz zu Cloud-basierten Alternativen läuft es vollständig auf Ihrer Hardware und stellt sicher, dass Ihre Gespräche, Dateien und Suchanfragen privat bleiben. Egal, ob Sie ein Entwickler sind, der einen Coding-Assistenten sucht, ein Forscher, der Web-Automatisierung benötigt, oder einfach jemand, der Wert auf Privatsphäre legt, dieser Leitfaden hilft Ihnen, das volle Potenzial von AgenticSeek auszuschöpfen.

Was AgenticSeek so besonders macht

Vollständige Privatsphäre und lokaler Betrieb

Der wichtigste Vorteil von AgenticSeek ist sein Engagement für den Datenschutz. Jede Komponente – vom Sprachmodell über die Spracherkennung bis hin zur Text-to-Speech-Funktion – läuft lokal auf Ihrem Rechner. Das bedeutet:

• Keine Daten verlassen Ihr Gerät
• Keine Cloud-Abhängigkeit oder Internetanforderungen für Kernfunktionen
• Volle Kontrolle über Ihre KI-Interaktionen
• Keine Abonnementgebühren oder API-Kosten für den lokalen Betrieb

Multi-Modale KI-Fähigkeiten

AgenticSeek ist nicht nur ein Chatbot; es ist ein umfassendes KI-System, das Folgendes kann:

• Autonom im Web surfen: Suchen, Artikel lesen, Informationen extrahieren und sogar Webformulare ausfüllen
• Code schreiben und ausführen: Programme in Python, Go, Java, C und anderen Sprachen generieren
• Komplexe Aufgaben planen und ausführen: Große Projekte in überschaubare Schritte unterteilen, indem mehrere spezialisierte Agenten verwendet werden
• Sprachinteraktion: Natürliche Speech-to-Text- und Text-to-Speech-Funktionen
• Dateiverwaltung: Arbeiten Sie mit Ihren lokalen Dateien und Verzeichnissen

Intelligentes Agenten-Routing

Eines der herausragenden Merkmale von AgenticSeek ist die Fähigkeit, automatisch den besten Agenten für jede Aufgabe auszuwählen. Wenn Sie eine Anfrage stellen, analysiert das System Ihre Anfrage und leitet sie an den am besten geeigneten Spezialagenten weiter, sei es ein Web-Browsing-Agent, ein Coding-Agent oder ein Aufgabenplanungsagent.

Agenticseek's Github Repo:

Voraussetzungen und Hardwareanforderungen

Bevor Sie mit der Installation beginnen, ist es wichtig, die Hardwareanforderungen für die effektive Ausführung von AgenticSeek zu verstehen.

Mindestsystemanforderungen

• Betriebssystem: Linux, macOS oder Windows
• Python: Version 3.10 (speziell empfohlen)
• Chrome Browser: Neueste Version
• Docker: Zum Ausführen von unterstützenden Diensten
• Speicher: Mindestens 16 GB RAM empfohlen

LLM-Hardwareanforderungen

Die Leistung von AgenticSeek hängt stark von dem Sprachmodell ab, das Sie lokal ausführen möchten:

Empfohlene Modelle

AgenticSeek funktioniert am besten mit auf Reasoning ausgerichteten Modellen wie:

• Deepseek R1: Hervorragend für Reasoning und Tool-Nutzung
• Qwen: Starke Leistung bei verschiedenen Aufgaben
• Llama-Modelle: Gute Allzweckleistung

Installationsprozess

Schritt 1: Klonen und Ersteinrichtung

Klonen Sie zunächst das AgenticSeek-Repository und richten Sie die grundlegende Konfiguration ein:

git clone https://github.com/Fosowl/agenticSeek.git
cd agenticSeek
mv .env.example .env

Schritt 2: Virtuelle Umgebung erstellen

Es ist wichtig, speziell Python 3.10 zu verwenden, um Abhängigkeitskonflikte zu vermeiden:

python3 -m venv agentic_seek_env
source agentic_seek_env/bin/activate
# On Windows: agentic_seek_env\Scripts\activate

Schritt 3: Abhängigkeiten installieren

Für Linux/macOS (Automatische Installation):

./install.sh

Für Windows:

./install.bat

Manuelle Installation (falls automatisch fehlschlägt):

Linux:

sudo apt update
sudo apt install -y alsa-utils portaudio19-dev python3-pyaudio libgtk-3-dev libnotify-dev libgconf-2-4 libnss3 libxss1
sudo apt install -y chromium-chromedriver
pip3 install -r requirements.txt

macOS:

brew update
brew install --cask chromedriver
brew install portaudio
python3 -m pip install --upgrade pip
pip3 install --upgrade setuptools wheel
pip3 install -r requirements.txt

Windows:

pip install pyreadline3
pip install pyaudio
pip3 install -r requirements.txt

Hinweis: Für Windows müssen Sie ChromeDriver manuell von der offiziellen Chrome-Website herunterladen und zu Ihrem PATH hinzufügen.

Schritt 4: Lokalen LLM-Anbieter einrichten

Die beliebteste Wahl ist Ollama, da es einfach zu bedienen ist:

# Install and start Ollama
ollama serve

# Pull a recommended model
ollama pull deepseek-r1:14b  # Adjust size based on your hardware

Konfiguration einrichten

config.ini verstehen

Das Herzstück der Konfiguration von AgenticSeek ist die Datei config.ini. Hier ist eine detaillierte Aufschlüsselung der einzelnen Einstellungen:

[MAIN]
is_local = True
provider_name = ollama
provider_model = deepseek-r1:14b
provider_server_address = 127.0.0.1:11434
agent_name = Jarvis
recover_last_session = True
save_session = True
speak = True
listen = False
work_dir = /Users/yourname/Documents/ai_workspace
jarvis_personality = False
languages = en zh

[BROWSER]
headless_browser = True
stealth_mode = True

Wichtige Konfigurationsoptionen erklärt

Kern-Einstellungen:

• is_local: Auf True für den lokalen Betrieb setzen, False für API-Anbieter
• provider_name: Wählen Sie aus ollama, lm-studio, openai usw.
• provider_model: Das zu verwendende spezifische Modell (z. B. deepseek-r1:14b)
• work_dir: Verzeichnis, in dem AgenticSeek Dateien lesen/schreiben kann

Persönlichkeit und Interaktion:

• agent_name: Name für Ihren KI-Assistenten (wird als Weckwort für die Stimme verwendet)
• speak: Text-to-Speech-Ausgabe aktivieren
• listen: Speech-to-Text-Eingabe aktivieren (nur CLI)
• jarvis_personality: Verwenden Sie eine gesprächsorientiertere, Jarvis-ähnliche Persönlichkeit

Browser-Einstellungen:

• headless_browser: Browser ohne sichtbares Fenster ausführen (empfohlen für die Weboberfläche)
• stealth_mode: Ungedetectetes Selenium verwenden, um Bot-Erkennung zu vermeiden

Einrichten Ihres Arbeitsbereichs

Wählen Sie ein dediziertes Verzeichnis für AgenticSeek, in dem Sie arbeiten möchten. Dies sollte ein Ort sein, an dem Sie sich wohlfühlen, wenn die KI Dateien erstellt, ändert und organisiert:

mkdir ~/Documents/agentic_workspace

Aktualisieren Sie Ihre config.ini mit diesem Pfad:

work_dir = /Users/yourname/Documents/agentic_workspace

Erste Schritte: Erster Lauf

Starten der Dienste

Bevor Sie AgenticSeek ausführen, müssen Sie die unterstützenden Dienste starten:

# Activate your virtual environment
source agentic_seek_env/bin/activate

# Start services (SearxNG for web search, Redis, frontend)
sudo ./start_services.sh  # Linux/macOS
# or
start_services.cmd  # Windows

Option 1: Befehlszeilenschnittstelle (CLI)

Die CLI-Oberfläche ist perfekt für Benutzer, die die terminalbasierte Interaktion bevorzugen:

python3 cli.py

Empfohlene CLI-Einstellungen:

• Setzen Sie headless_browser = False in config.ini, um Browseraktionen zu sehen
• Setzen Sie speak = True für Sprachantworten
• Setzen Sie listen = True, wenn Sie Spracheingabe wünschen

Option 2: Weboberfläche

Verwenden Sie für eine visuellere Erfahrung die Weboberfläche:

# Start the backend
python3 api.py

Öffnen Sie dann Ihren Browser und navigieren Sie zu http://localhost:3000/

Empfohlene Einstellungen für die Weboberfläche:

• Setzen Sie headless_browser = True für eine bessere Leistung
• Behalten Sie speak = False bei, es sei denn, Sie möchten Audio in Ihrem Browser

Die Fähigkeiten von AgenticSeek verstehen

Web-Browsing und Recherche

AgenticSeek kann autonom im Internet surfen, um Informationen zu sammeln. Hier sind Beispiele für effektive Abfragen:

Gute Abfrage: "Suchen Sie im Web nach den 10 wichtigsten Programmiersprachen im Jahr 2024 und speichern Sie eine Zusammenfassung in programming_trends.txt"

Vermeiden: "Was sind beliebte Programmiersprachen?" (zu vage, zeigt nicht an, dass eine Websuche erforderlich ist)

Die KI kann:

• Mit SearxNG suchen (datenschutzorientierte Suchmaschine)
• Websites navigieren und Informationen extrahieren
• Webformulare ausfüllen (experimentelles Feature)
• Inhalte herunterladen und speichern

Code-Generierung und -Ausführung

AgenticSeek zeichnet sich durch das Schreiben und Ausführen von Code in mehreren Sprachen aus:

Beispielanforderungen:

• "Schreiben Sie ein Python-Skript, um CSV-Daten zu analysieren und Visualisierungen zu erstellen"
• "Erstellen Sie ein Go-Programm, das einen REST-API-Server implementiert"
• "Schreiben Sie ein C-Programm, um ein Array mit dem Quicksort-Algorithmus zu sortieren"

Die KI wird:

• Vollständigen, ausführbaren Code generieren
• Notwendige Imports und Abhängigkeiten hinzufügen
• Den Code testen und grundlegende Fehler beheben
• Dateien in Ihrem vorgesehenen Arbeitsbereich speichern

Aufgabenplanung und -ausführung

Für komplexe Aufgaben kann AgenticSeek diese in überschaubare Schritte unterteilen:

Beispiel: "Planen Sie einen Wochenendausflug nach Paris, einschließlich Flüge, Hotels und Aktivitäten. Recherchieren Sie Optionen und speichern Sie Empfehlungen in paris_trip.txt"

Die KI wird:

1. Flugoptionen recherchieren
2. Hotelempfehlungen finden
3. Beliebte Aktivitäten und Restaurants entdecken
4. Alles in einem organisierten Dokument zusammenstellen

Dateiverwaltung

AgenticSeek kann mit Ihren lokalen Dateien arbeiten:

• Dokumente lesen und analysieren
• Dateien organisieren und umbenennen
• Neue Dateien und Verzeichnisse erstellen
• Daten aus vorhandenen Dateien verarbeiten

Erweiterte Funktionen

Sprachinteraktion

Um Sprachfunktionen zu aktivieren, konfigurieren Sie diese Einstellungen:

speak = True  # Text-to-Speech aktivieren
listen = True  # Speech-to-Text aktivieren (nur CLI)
agent_name = Friday  # Weckwort für die Sprachaktivierung

Verwenden von Sprachbefehlen:

1. Sagen Sie den Namen des Agenten (z. B. "Friday")
2. Warten Sie, bis die Abschrift erscheint
3. Sprechen Sie Ihre Anfrage deutlich aus
4. Beenden Sie mit einer Bestätigungsphrase wie "do it", "go ahead" oder "execute"

Unterstützte Bestätigungsphrasen:

• "do it"
• "go ahead"
• "execute"
• "run"
• "start"
• "thanks"
• "please"
• "proceed"

Mehrsprachige Unterstützung

AgenticSeek unterstützt mehrere Sprachen für Text-to-Speech:

languages = en zh fr es  # English, Chinese, French, Spanish

Die erste Sprache in der Liste wird zur Standardsprache für Text-to-Speech.

Sitzungsverwaltung

Steuern Sie, wie AgenticSeek den Konversationsverlauf behandelt:

recover_last_session = True  # Vorherige Konversation fortsetzen
save_session = True  # Aktuelle Konversation merken

Dies ist besonders nützlich für langfristige Projekte oder wenn Sie die Arbeit über mehrere Sitzungen hinweg fortsetzen müssen.

Effektive Nutzungsmuster

Best Practices für Abfragen

Seien Sie spezifisch in Bezug auf Aktionen:

• Anstatt: "Erzähl mir von Python"
• Verwenden Sie: "Suchen Sie im Web nach Python-Tutorials und speichern Sie die obersten 5 Links in python_resources.txt"

Geben Sie Dateioperationen an:

• "Speichern Sie die Ergebnisse in filename.txt"
• "Erstellen Sie ein neues Verzeichnis namens project_name"
• "Lesen Sie die Daten aus existing_file.csv und analysieren Sie sie"

Websuchindikatoren:

• Erwähnen Sie immer "im Web suchen" oder "im Internet surfen", wenn Sie Online-Recherche wünschen
• Seien Sie spezifisch, nach welchen Informationen Sie suchen

Optimale Workflow-Beispiele

Forschungsprojekt:

1. "Suchen Sie im Web nach aktuellen KI-Entwicklungen im Jahr 2024"
2. "Fassen Sie die Ergebnisse zusammen und speichern Sie sie in ai_developments_2024.txt"
3. "Erstellen Sie ein Python-Skript, um die in der Zusammenfassung erwähnten Trends zu visualisieren"

Entwicklungsaufgabe:

1. "Erstellen Sie eine neue Python-Projektstruktur für einen Web-Scraper"
2. "Schreiben Sie das Haupt-Scraping-Modul mit BeautifulSoup"
3. "Fügen Sie Fehlerbehandlung und Protokollierung zum Scraper hinzu"
4. "Schreiben Sie Komponententests für die Scraping-Funktionen"

Datenanalyse:

1. "Lesen Sie die Datei sales_data.csv in meinem Arbeitsbereich"
2. "Analysieren Sie die Daten auf Trends und Muster"
3. "Erstellen Sie Visualisierungen, die monatliche Verkaufstrends zeigen"
4. "Generieren Sie einen Bericht mit Erkenntnissen und speichern Sie ihn als sales_analysis.txt"

Behebung häufiger Probleme

ChromeDriver-Probleme

Fehler: Versionskonflikt zwischen Chrome und ChromeDriver

Lösung:

1. Überprüfen Sie Ihre Chrome-Version: google-chrome --version
2. Laden Sie den passenden ChromeDriver von https://developer.chrome.com/docs/chromedriver/downloads herunter
3. Ersetzen Sie den vorhandenen ChromeDriver durch die neue Version

Verbindungsprobleme

Fehler: "Es wurden keine Verbindungsadapter gefunden"

Lösung: Stellen Sie sicher, dass Ihre Anbieteradresse das Protokoll enthält:

provider_server_address = http://127.0.0.1:11434

SearxNG Base URL-Fehler

Lösung: Stellen Sie sicher, dass Sie .env.example in .env umbenannt oder die Umgebungsvariable exportiert haben:

export SEARXNG_BASE_URL="http://127.0.0.1:8080"

Leistungsprobleme

Schlechte KI-Leistung:

• Verwenden Sie größere Modelle (32B+ wenn möglich)
• Stellen Sie sicher, dass genügend VRAM/RAM vorhanden ist
• Überprüfen Sie, ob Ihr LLM-Anbieter ordnungsgemäß ausgeführt wird

Langsames Web-Browsing:

• Aktivieren Sie stealth_mode für eine bessere Kompatibilität
• Setzen Sie headless_browser = True für einen schnelleren Betrieb
• Überprüfen Sie Ihre Internetverbindung

Erweiterte Konfigurationsoptionen

Verwenden verschiedener LLM-Anbieter

Ollama-Setup:

provider_name = ollama
provider_model = deepseek-r1:32b
provider_server_address = 127.0.0.1:11434

LM Studio-Setup:

provider_name = lm-studio
provider_model = your-model-name
provider_server_address = http://127.0.0.1:1234

Remote-Server-Setup:
Wenn Sie einen leistungsstarken Server haben, auf dem das LLM ausgeführt wird:

provider_name = server
provider_model = deepseek-r1:70b
provider_server_address = your-server-ip:3333

API-Anbieteroptionen

Für Benutzer ohne ausreichende Hardware stehen API-Anbieter zur Verfügung:

is_local = False
provider_name = deepseek
provider_model = deepseek-chat

Exportieren Sie Ihren API-Schlüssel:

export DEEPSEEK_API_KEY="your-api-key-here"

Tipps für die optimale Nutzung

Hardware-Optimierung

1. GPU-Speicherverwaltung: Schließen Sie unnötige Anwendungen, um VRAM freizugeben
2. Modellauswahl: Beginnen Sie mit kleineren Modellen und aktualisieren Sie sie bei Bedarf
3. RAM-Nutzung: Überwachen Sie den Systemspeicher, insbesondere bei größeren Modellen

Abfrageoptimierung

1. Seien Sie explizit: Geben Sie immer an, ob Sie eine Websuche, Dateioperationen oder Code-Generierung wünschen
2. Unterteilen Sie komplexe Aufgaben: Für mehrstufige Prozesse geben Sie klare Schritt-für-Schritt-Anweisungen
3. Verwenden Sie bestimmte Dateinamen: Geben Sie immer genaue Dateinamen und -orte an

Workflow-Effizienz

1. Organisieren Sie Ihren Arbeitsbereich: Halten Sie Ihren work_dir mit klaren Ordnerstrukturen organisiert
2. Verwenden Sie die Sitzungsverwaltung: Aktivieren Sie das Speichern von Sitzungen für langfristige Projekte
3. Testen Sie Sprachbefehle: Üben Sie Sprachbefehle in einer ruhigen Umgebung, um eine bessere Erkennung zu erzielen

Fazit

AgenticSeek stellt einen bedeutenden Schritt nach vorn in der datenschutzbewussten KI-Unterstützung dar. Wenn Sie diesem umfassenden Leitfaden folgen, sollten Sie jetzt einen voll funktionsfähigen lokalen KI-Assistenten haben, der in der Lage ist, im Web zu surfen, Code zu generieren, Aufgaben zu planen und mit Sprache zu interagieren – und das alles unter Wahrung Ihrer Daten.

Denken Sie daran, dass AgenticSeek ein sich entwickelndes Projekt ist. Wenn Sie es verwenden, werden Sie neue Fähigkeiten und optimale Nutzungsmuster entdecken. Der Schlüssel zum Erfolg ist, in Ihren Anfragen spezifisch zu sein, die Stärken des Systems zu verstehen und die Vorteile seiner Multi-Agenten-Architektur zu nutzen.

Egal, ob Sie AgenticSeek für Forschung, Entwicklung oder allgemeine Produktivitätsaufgaben verwenden, seine Kombination aus Datenschutz, Leistungsfähigkeit und lokalem Betrieb macht es zu einer leistungsstarken Alternative zu Cloud-basierten KI-Assistenten. Beginnen Sie mit einfachen Aufgaben, um sich mit dem System vertraut zu machen, und erkunden Sie dann nach und nach komplexere Workflows, sobald Sie sich mit seinen Fähigkeiten vertraut gemacht haben.

Die Zukunft der KI-Unterstützung ist lokal, privat und unter Ihrer vollständigen Kontrolle – und AgenticSeek ist führend, um diese Zukunft für alle zugänglich zu machen.