AgenticSeek er et open source, privatlivsfokuseret lokalt agentrammeværk, der dirigerer multiagent-arbejdsgange på brugerens maskine; DeepSeek V3.2 er en nyligt udgivet, ræsonneringsprioriteret stor sprogmodel optimeret til agentbaserede arbejdsgange og lange kontekster. Tilsammen repræsenterer de et overbevisende match for teams eller avancerede brugere, der prioriterer kontrol på enheden, værktøjsintegration og lav-latens ræsonnering. Kombinationen er ikke universelt “bedre” end cloud-hostede alternativer: afvejninger omfatter hardwarekrav, integrationskompleksitet og visse driftsrisici omkring kompatibilitet mellem model og værktøjer.
Hvad er AgenticSeek, og hvordan fungerer det?
Hvad er AgenticSeek?
AgenticSeek er et open source AI-agentrammeværk, designet til at køre helt på brugerens lokale hardware i stedet for at basere sig på cloudtjenester. Det positionerer sig som et privatliv-først alternativ til proprietære autonome agenter som Manus AI, så brugere kan bevare fuld kontrol over deres data, arbejdsgange og AI-interaktioner.
Nogle af dets kernefunktioner omfatter:
- Fuld lokal drift: Alle AI-opgaver kører på brugerens maskine uden at data sendes til tredjepartsservere, hvilket minimerer privatlivsrisici.
- Autonom web-browsing: Agenten kan selvstændigt browse internettet, læse tekst, udtrække information, udfylde webformularer og udføre automatiseret research.
- Kodegenerering og -kørsel: Brugere kan bede agenten om at skrive, debugge og køre kode i sprog som Python, Go og C lokalt.
- Smart opgavestyring: AgenticSeek kan bryde lange, komplekse opgaver ned i mindre trin og koordinere flere interne agenter til at udføre dem.
- Stemmeaktiveret interaktion: Nogle implementeringer inkluderer tale-til-tekst og stemmestyring for at interagere mere naturligt med agenten.
De GitHub-projekter, der er associeret med AgenticSeek, viser aktiv interesse fra communityet og betydelige bidrag — eksempelvis tusindvis af commits, stjerner og forks på relaterede repos.
Hvordan sammenlignes AgenticSeek med andre AI-agenter?
AgenticSeek placerer sig mellem lokale LLM-værktøjskasser og fuldt udbyggede autonome agentplatforme. Traditionelt baserer agenter som OpenAIs GPT-baserede automatisering sig på cloud-API’er til compute og data. AgenticSeek vender denne model ved at prioritere fuldstændig lokal autonomi, hvilket tiltrækker brugere med fokus på privatliv, omkostninger og ejerskab over arbejdsgange.
I modsætning til typiske LLM-chatbots — som kun svarer, når de bliver promptet — sigter AgenticSeek mod en mere autonom, flertrins-arbejdsgang: beslut → planlæg → udfør → evaluer. Det gør den konceptuelt tættere på digitale assistenter, der er i stand til reel opgaveudførelse, snarere end blot dialog.
Dog introducerer AgenticSeeks fuldt lokale natur begrænsninger:
- Hardwarekrav: Kørsel af kraftige ræsonneringsmodeller lokalt kan kræve betydelige RAM- og GPU-ressourcer.
- Modelkvalitetsafhængighed: Systemets kapabiliteter afhænger i høj grad af de lokale modeller, der kobles på. Uden en stærk ræsonneringsmodel som backend kan funktionaliteten forblive begrænset.
Dette leder direkte til, hvorfor parringen af AgenticSeek med en state-of-the-art rygrad som DeepSeek V3.2 er vigtig: den udnytter en førende åben model med fokus på ræsonnering, optimeret til agentopgaver.
Hvad er DeepSeek V3.2, og hvorfor er det betydningsfuldt?
DeepSeek V3.2 er en open source stor sprogmodel designet til ræsonnering, planlægning og værktøjsbrug — især i agentiske arbejdsgange. Udgivet i slutningen af 2025 har DeepSeek V3.2 og dens højtydende variant DeepSeek V3.2-Speciale vakt opsigt ved at bringe åbne modeller op på ydeevneniveauer, der tidligere var domineret af lukkede systemer.
Vigtige tekniske egenskaber omfatter:
- Mixture-of-Experts (MoE)-arkitektur: Effektiv i stor skala, aktiverer kun relevante delmængder af parametre under inferens for at reducere beregningsbelastning uden at gå på kompromis med kapabilitet.
- DeepSeek Sparse Attention (DSA): En ny mekanisme, der gør håndtering af lang kontekst mere effektiv, med støtte til udvidede input (op til ~128k tokens).
- Storskala syntetiske træningsdata: Op til 85.000+ agentiske opgavemiljøer blev brugt til at træne modellen, hvilket styrker dens evne til at ræsonnere og agere i værktøjsbaserede opgaver.
- Vægt på forstærkningslæring: Fokus på eftertræningsforfining af LLM med struktureret ræsonneringsforstærkning for at forbedre agentisk opgaveudførelse.
Dens ydeevne er imponerende benchmarked på standardudfordringer:
- På formelle ræsonneringstests som AIME 2025, konkurrencedygtig med eller overgår GPT-5-niveauer.
- DeepSeek V3.2-Speciale opnåede guldmedaljeniveau i internationale matematik- og kodekonkurrencer, inklusive IMO- og IOI-benchmarks — en bedrift, der typisk forbindes med elite, proprietære modeller.
Samlet set positionerer disse resultater DeepSeek V3.2 som en af de førende open-weight-modeller i stand til seriøs agentisk ræsonnering.
Hvad gør DeepSeek V3.2 egnet til agenter?
DeepSeek V3.2 er eksplicit designet til at opfylde de krævende krav i agentiske miljøer — hvor en AI ikke blot skal generere tekst, men forstå opgaver, planlægge trin, kalde værktøjer og fastholde gennem flertrinsudførelse.
Nogle af dens agentorienterede styrker:
- Håndtering af stor kontekst gør det muligt at holde styr på lange arbejdsgange og huske tidligere handlinger.
- Træning på berigede syntetiske agentmiljøer forbedrer dens evne til at planlægge og bruge API’er, browsere eller kodeudførelsesværktøjer som del af en større arbejdsgang.
- Prioritering af ræsonnering (vægt på forstærkningslæring) giver dybere analytisk tænkning sammenlignet med almindelige next-token-forudsigelsesmodeller.
V3.2 er et skridt mod “at tænke i værktøjsbrug” — hvilket betyder, at den kan flettes mellem intern ræsonnering og eksterne værktøjskald, når den arkitektur understøtter det.
Integrerer DeepSeek V3.2 godt med AgenticSeek?
Er der tekniske kompatibilitetsovervejelser?
Ja. De primære kompatibilitetsvektorer er:
- API-/interfacekompatibilitet: AgenticSeek kan kalde lokale modeller via standard model-API’er (HF transformers, gRPC/HTTP-adaptere). DeepSeek publicerer modelartefakter og API-endpoints (Hugging Face og DeepSeek API), der muliggør standard inferens-kald, hvilket letter integrationen.
- Tokenisering og kontekstvinduer: V3.2’s design til lang kontekst er en fordel for agenter, fordi det reducerer behovet for tilstandskomprimering mellem værktøjskald. AgenticSeeks orkestrator drager fordel af, at modellen kan bevare større arbejdshukommelse uden dyr tilstands-sammensyning.
- Primitiver til værktøjskald: V3.2 beskrives eksplicit som “agent-venlig.” Modeller tunet til værktøjsbrug håndterer strukturerede prompts og funktionkaldslignende interaktioner mere pålideligt; dette forenkler AgenticSeeks prompt engineering og reducerer skrøbelig adfærd.
Hvordan ser en praktisk integration ud?
En typisk deployment kobler AgenticSeek (kørende lokalt) med et DeepSeek V3.2-inferens-endpoint, der kan være enten:
- Lokal inferens: V3.2-checkpoints køres i et lokalt runtime (hvis du har GPU-/enginesupport, og modellens licens tillader lokal brug). Dette bevarer fuldt privatliv og lav latenstid.
- Privat API-endpoint: Host V3.2 på en privat inferensnode (on-prem eller cloud VPC) med stramme adgangskontroller. Dette er almindeligt for virksomhedssilouetter, der foretrækker centraliseret modelstyring.
Praktiske krav og opsætningsskridt for at få dette til at fungere lokalt
Kørsel af AgenticSeek med DeepSeek V3.2 lokalt er absolut muligt i 2025, men det er ikke plug-and-play.
Anbefalet hardware (god agentydelse)
For smidige autonome arbejdsgange:
- CPU: 12–16 kerner
- RAM: 64–128 GB
- GPU:
- NVIDIA RTX 3090 / 4090 (24 GB VRAM)
- Eller multi-GPU-opsætning
- Lager: NVMe SSD, 200 GB ledig
- OS: Linux (bedst kompatibilitet)
Denne opsætning gør det muligt for DeepSeek V3.2 (kvantiserede eller MoE-varianter) at håndtere lange ræsonneringskæder, værktøjskald og webautomatisering pålideligt.
Software- og integrationsskridt (overordnet niveau)
- Vælg et runtime, der understøtter DeepSeek-vægte og den ønskede kvantisering (fx Ollama eller en Triton/flashattention-stak).
- Installer AgenticSeek fra GitHub-repoet og følg lokal opsætning for at aktivere agentrouter, planner og browser-automator.
- Download DeepSeek-R1-checkpoint eller destilleret 30B (fra Hugging Face eller leverandørdistribution) og konfigurer runtime-endpointet.
- Forbind prompts og værktøjsadaptere: opdater AgenticSeeks promptskabeloner og værktøjswrappere (browser, kodeudfører, fil-I/O) til at bruge model-endpointet og styre token-budgetter.
- Test trinvist: start med enkeltagent-opgaver (dataopslag, opsummering), og komponér derefter flertrins-arbejdsgange (plan → browse → udfør → opsummer).
- Kvantisér / tun: anvend kvantisering for hukommelse og test afvejninger mellem latenstid/kvalitet.
Hvilke softwareafhængigheder er påkrævet?
Før du installerer AgenticSeek, skal du have et stabilt AI-runtime-miljø.
Installer disse først:
- Python: 3.10 eller 3.11
- Git
- Docker (stærkt anbefalet)
- Docker Compose
- CUDA Toolkit (matchende din GPU-driver)
- NVIDIA Container Toolkit
Tjek versioner:
python --version
docker --version
nvidia-smi
Valgfrit men stærkt anbefalet
- conda eller mamba – til miljøisolering
- tmux – til at håndtere langvarigt kørende agenter
- VS Code – debugging og loginspektion
Hvilken DeepSeek V3.2-model bør du bruge?
DeepSeek V3.2 findes i flere varianter. Dit valg afgør ydeevnen.
Anbefalede modelmuligheder
| Modelvariant | Anvendelse | VRAM |
|---|---|---|
| DeepSeek V3.2 7B | Test / lav hardware | 8–10 GB |
| DeepSeek V3.2 14B | Let agentarbejde | 16–20 GB |
| DeepSeek V3.2 MoE | Fuld agentautonomi | 24+ GB |
| V3.2-Speciale | Research / matematik | 40+ GB |
For AgenticSeek er MoE eller 14B kvantiseret den bedste balance.
Hvordan installerer du AgenticSeek lokalt?
Trin 1: Klon repositoriet
git clone https://github.com/Fosowl/agenticSeek.git
cd agenticSeek
Trin 2: Opret Python-miljø
python -m venv venv
source venv/bin/activate
pip install --upgrade pip
Installer afhængigheder:
pip install -r requirements.txt
Hvis du bruger Docker (anbefalet):
docker compose up -d
Hvordan installerer og kører du DeepSeek V3.2 lokalt?
Valgmulighed A: Brug af Ollama (letteste)
- Installer Ollama:
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
- Hent DeepSeek V3.2:
ollama pull deepseek-v3.2
- Test den:
ollama run deepseek-v3.2
Valgmulighed B: Brug af vLLM (bedste ydeevne)
pip install vllm
Kør server:
vllm serve deepseek-ai/DeepSeek-V3.2 \
--tensor-parallel-size 1 \
--max-model-len 128000
Dette eksponerer et OpenAI-kompatibelt API-endpoint.
Hvordan forbinder du AgenticSeek til De
Trin 1: Konfigurer LLM-backend
Rediger AgenticSeek-konfigurationsfilen:
llm:
provider: openai-compatible
base_url: http://localhost:8000/v1
model: deepseek-v3.2
api_key: none
Hvis du bruger Ollama:
base_url: http://localhost:11434/v1
Trin 2: Aktiver værktøjsbrug
Sørg for, at disse flag er aktiveret:
tools:
web_browser: true
code_execution: true
file_system: true
AgenticSeek er afhængig af disse for autonom adfærd.
Hvordan aktiverer du web-browsing og automatisering?
Installer browserafhængigheder
pip install playwright
playwright install chromium
Giv tilladelser:
export AGENTICSEEK_BROWSER=chromium
AgenticSeek bruger headless-browserautomatisering til research-opgaver.
Hvordan kører du din første agentopgave?
Eksempelkommando:
python main.py \
--task "Research the latest DeepSeek V3.2 benchmarks and summarize them"
Agentadfærd:
- Parser opgaven
- Bryder den ned i delopgaver
- Bruger browserværktøjer
- Skriver struktureret output
Er denne opsætning egnet til produktion?
Kort svar: Ikke endnu
AgenticSeek + DeepSeek V3.2 er fremragende til:
- Research
- Intern automatisering
- Prototyping af autonome agenter
- Privatlivskritiske arbejdsgange
Men ikke ideel til forbrugerorienterede produktionssystemer på grund af:
- Opsætningskompleksitet
- Manglende formel support
- Hurtige modelændringer
Konklusion — pragmatisk dom
AgenticSeek parret med DeepSeek R1 30B (eller dens 30B-destillater) er en god kombination, når dine prioriteter inkluderer privatliv, lokal eksekvering og kontrol over agentiske arbejdsgange — og når du er parat til at påtage dig det ingeniørmæssige arbejde med at serve, sikre og monitorere stakken. DeepSeek R1 bringer konkurrencedygtig ræsonneringskvalitet og liberal licensering, der gør lokal deployment attraktiv; AgenticSeek leverer orkestreringsprimitiverne, der forvandler en model til en autonom, nyttig agent.
Hvis du ønsker minimal ingeniørmæssig overhead:
Overvej cloud-leverandørers tilbud eller administrerede agenttjenester — Hvis du har brug for absolut højeste ydeevne for enkeltkald, administreret sikkerhed og garanteret oppetid, kan CometAPI stadig være at foretrække og tilbyder Deepseek V3.2 API. AgenticSeek skinner, når du vil eje stakken; hvis du ikke gør, mindskes fordelen.
Udviklere kan få adgang til deepseek v3.2 via CometAPI. For at komme i gang kan du udforske modelkapabiliteterne hos CometAPI i Playground og konsultere API-guiden for detaljerede instruktioner. Før adgang, skal du sikre, at du er logget ind på CometAPI og har opnået API-nøglen. CometAPI tilbyder en pris langt under den officielle pris for at hjælpe dig med integrationen.
Klar til at gå i gang?→ Gratis prøve af Deepseek v3.2!