AgenticSeek adalah kerangka agen lokal sumber terbuka yang berfokus pada privasi yang mengarahkan alur kerja multi-agen di mesin pengguna; DeepSeek V3.2 adalah model bahasa besar berorientasi penalaran yang baru dirilis dan dioptimalkan untuk alur kerja agentik dan konteks panjang. Keduanya merupakan pasangan yang menarik bagi tim atau pengguna tingkat lanjut yang memprioritaskan kontrol di perangkat, integrasi alat, dan penalaran berlatensi rendah. Pasangan ini tidak secara universal “lebih baik” daripada alternatif yang dihosting di cloud: komprominya mencakup persyaratan perangkat keras, kompleksitas integrasi, dan beberapa risiko operasional terkait kompatibilitas model/alat.
Apa Itu AgenticSeek dan Bagaimana Cara Kerjanya?
Apa Itu AgenticSeek?
AgenticSeek adalah kerangka agen AI sumber terbuka yang dirancang untuk berjalan sepenuhnya pada perangkat keras lokal pengguna alih-alih bergantung pada layanan cloud. Produk ini memposisikan diri sebagai alternatif berorientasi privasi untuk agen otonom proprietari seperti Manus AI, memungkinkan pengguna mempertahankan kontrol penuh atas data, alur kerja, dan interaksi AI mereka.
Beberapa kemampuan inti antara lain:
- Operasi lokal penuh: Semua tugas AI berjalan di mesin pengguna tanpa data dikirim ke server pihak ketiga, meminimalkan risiko privasi.
- Penjelajahan web otonom: Agen dapat menjelajah internet secara mandiri, membaca teks, mengekstrak informasi, mengisi formulir web, dan melakukan riset otomatis.
- Pembuatan dan eksekusi kode: Pengguna dapat meminta agen menulis, men-debug, dan menjalankan kode dalam bahasa seperti Python, Go, dan C secara lokal.
- Perencanaan tugas cerdas: AgenticSeek dapat memecah tugas panjang dan kompleks menjadi langkah-langkah lebih kecil serta mengoordinasikan beberapa agen internal untuk mengeksekusinya.
- Interaksi berbasis suara: Beberapa implementasi menyertakan pengenalan ucapan dan kontrol suara untuk berinteraksi lebih alami dengan agen.
Proyek GitHub yang terkait dengan AgenticSeek menunjukkan minat komunitas yang aktif dan kontribusi substansial — misalnya, ribuan commit, star, dan fork di repos terkait.
Bagaimana AgenticSeek Dibandingkan dengan Agen AI Lain?
AgenticSeek berada di antara perangkat alat LLM lokal dan platform agen otonom berfitur lengkap. Secara tradisional, agen seperti otomatisasi berbasis GPT dari OpenAI bergantung pada API cloud untuk komputasi dan data. AgenticSeek membalik model ini dengan memprioritaskan otonomi lokal sepenuhnya, yang menarik pengguna yang peduli terhadap privasi, biaya, dan kepemilikan alur kerja.
Berbeda dengan chatbot LLM pada umumnya — yang hanya merespons saat diminta — AgenticSeek menargetkan pendekatan alur kerja yang lebih otonom dan multi-tahap: memutuskan → merencanakan → bertindak → mengevaluasi. Hal ini membuatnya secara konseptual lebih dekat dengan asisten digital yang mampu mengeksekusi tugas dunia nyata alih-alih sekadar berdialog.
Namun, sifat sepenuhnya lokal AgenticSeek memperkenalkan batasan:
- Persyaratan perangkat keras: Menjalankan model penalaran yang kuat secara lokal dapat membutuhkan RAM dan sumber daya GPU yang besar.
- Ketergantungan pada kualitas model: Kapabilitas sistem sangat bergantung pada model lokal yang digunakan. Tanpa backend model penalaran yang kuat, fungsionalitas dapat tetap terbatas.
Hal ini mengarah langsung pada alasan mengapa memasangkan AgenticSeek dengan backbone mutakhir seperti DeepSeek V3.2 penting: ini memanfaatkan model terbuka berorientasi penalaran yang dioptimalkan untuk tugas agen.
Apa Itu DeepSeek V3.2 dan Mengapa Penting?
DeepSeek V3.2 adalah model bahasa besar sumber terbuka yang dirancang untuk penalaran, perencanaan, dan penggunaan alat — terutama dalam alur kerja agentik. Dirilis pada akhir 2025, DeepSeek V3.2 dan varian berkinerja tinggi DeepSeek V3.2-Speciale mengundang perhatian dengan mendorong model terbuka ke wilayah kinerja yang sebelumnya didominasi oleh sistem sumber tertutup.
Fitur teknis utama meliputi:
- Arsitektur Mixture-of-Experts (MoE): Efisien dalam skala besar, mengaktifkan hanya subset parameter yang relevan selama inferensi untuk mengurangi beban komputasi tanpa mengorbankan kapabilitas.
- DeepSeek Sparse Attention (DSA): Mekanisme baru yang membuat pemrosesan konteks panjang lebih efisien, mendukung masukan diperluas (hingga ~128k token).
- Data pelatihan sintetis skala besar: Hingga 85.000+ lingkungan tugas agentik digunakan untuk melatih model, memperkuat kemampuan dalam bernalar dan bertindak pada tugas berbasis alat.
- Penekanan pada reinforcement learning: Berfokus pada penyempurnaan LLM pasca-pelatihan dengan penguatan penalaran terstruktur untuk meningkatkan eksekusi tugas agentik.
Performanya sangat mengesankan pada tantangan standar:
- Pada uji penalaran formal seperti AIME 2025, kompetitif dengan atau melampaui tingkat GPT-5.
- DeepSeek V3.2-Speciale meraih kinerja setara medali emas dalam kompetisi matematika dan pemrograman internasional, termasuk tolok ukur IMO dan IOI — sebuah capaian yang biasanya terkait dengan model proprietari kelas elit.
Secara keseluruhan, hasil ini memposisikan DeepSeek V3.2 sebagai salah satu model bobot terbuka terdepan yang mampu melakukan penalaran agentik serius.
Apa yang Membuat DeepSeek V3.2 Cocok untuk Agen?
DeepSeek V3.2 dirancang secara eksplisit untuk memenuhi persyaratan lingkungan agentik yang menuntut — di mana AI tidak hanya menghasilkan teks tetapi juga memahami tugas, merencanakan langkah, memanggil alat, dan bertahan melalui eksekusi multi-tahap.
Beberapa kekuatan yang berorientasi pada agen:
- Penanganan konteks besar memungkinkannya melacak alur kerja panjang dan mengingat tindakan sebelumnya.
- Pelatihan pada lingkungan agentik sintetis yang diperkaya meningkatkan kemampuannya untuk merencanakan dan menggunakan API, peramban, atau alat eksekusi kode sebagai bagian dari alur kerja yang lebih besar.
- Prioritas penalaran (penekanan Reinforcement Learning) menghasilkan pemikiran analitis yang lebih dalam dibandingkan model prediksi token berikutnya yang standar.
Langkah V3.2 menuju “berpikir dalam penggunaan alat” — artinya ia dapat menyelingi penalaran internalnya dengan panggilan alat eksternal ketika diarsiteki dengan cara tersebut.
Apakah DeepSeek V3.2 Terintegrasi dengan Baik dengan AgenticSeek?
Apakah Ada Pertimbangan Kompatibilitas Teknis?
Ya. Vektor kompatibilitas utama adalah:
- Kompatibilitas API/antarmuka: AgenticSeek dapat memanggil model lokal melalui API model standar (HF transformers, adaptor grpc/HTTP). DeepSeek memublikasikan artefak model dan endpoint API (Hugging Face dan DeepSeek API) yang memungkinkan panggilan inferensi standar, sehingga memudahkan integrasi.
- Tokenisasi & jendela konteks: Desain konteks panjang V3.2 menguntungkan agen karena mengurangi kebutuhan kompresi state di antara panggilan alat. Orkestrator AgenticSeek mendapat manfaat ketika model dapat mempertahankan memori kerja yang lebih besar tanpa penyambungan state yang mahal.
- Primitif pemanggilan alat: V3.2 secara eksplipit digambarkan sebagai “ramah agen.” Model yang dituning untuk penggunaan alat menangani prompt terstruktur dan interaksi bergaya function-call dengan lebih andal; ini menyederhanakan rekayasa prompt AgenticSeek dan mengurangi perilaku rapuh.
Seperti Apa Integrasi Praktisnya?
Penerapan khas menggabungkan AgenticSeek (berjalan secara lokal) dengan endpoint inferensi DeepSeek V3.2 yang dapat berupa:
- Inferensi lokal: Checkpoint V3.2 dijalankan dalam runtime lokal (jika Anda memiliki dukungan GPU/engine dan lisensi model mengizinkan penggunaan lokal). Ini mempertahankan privasi penuh dan latensi rendah.
- Endpoint API privat: Menjalankan V3.2 pada node inferensi privat (on-prem atau cloud VPC) dengan kontrol akses yang ketat. Ini umum untuk penerapan enterprise yang lebih menyukai manajemen model terpusat.
Persyaratan Praktis dan Langkah Penyiapan agar Berjalan Secara Lokal
Menjalankan AgenticSeek dengan DeepSeek V3.2 secara lokal sangat memungkinkan pada 2025, namun ini bukan plug-and-play.
Perangkat Keras yang Direkomendasikan (Kinerja Agen Baik)
Untuk alur kerja otonom yang mulus:
- CPU: 12–16 core
- RAM: 64–128 GB
- GPU:
- NVIDIA RTX 3090 / 4090 (24 GB VRAM)
- Atau konfigurasi multi-GPU
- Penyimpanan: NVMe SSD, 200 GB kosong
- OS: Linux (kompatibilitas terbaik)
Konfigurasi ini memungkinkan DeepSeek V3.2 (varian terkuantisasi atau MoE) menangani rantai penalaran panjang, panggilan alat, dan otomatisasi web secara andal.
Perangkat Lunak & Langkah Integrasi (tingkat tinggi)
- Pilih runtime yang mendukung bobot DeepSeek dan kuantisasi yang diinginkan (mis. Ollama atau stack Triton/flashattention).
- Instal AgenticSeek dari repo GitHub dan ikuti penyiapan lokal untuk mengaktifkan router agen, perencana, dan automator peramban.
- Unduh checkpoint DeepSeek-R1 atau distilasi 30B (dari Hugging Face atau distribusi vendor) dan konfigurasikan endpoint runtime.
- Hubungkan template prompt dan adaptor alat: perbarui template prompt AgenticSeek dan wrapper alat (peramban, eksekutor kode, file I/O) agar menggunakan endpoint model dan mengelola anggaran token.
- Uji secara bertahap: mulai dari tugas agen tunggal (pencarian data, rangkuman) lalu komposisikan alur kerja multi-langkah (rencana → jelajah → eksekusi → rangkum).
- Kuantisasi / penyesuaian: terapkan kuantisasi untuk memori dan uji trade-off latensi/kualitas.
Ketergantungan Perangkat Lunak Apa yang Diperlukan?
Sebelum menginstal AgenticSeek, Anda memerlukan lingkungan runtime AI yang stabil.
Instal ini terlebih dahulu:
- Python: 3.10 atau 3.11
- Git
- Docker (sangat dianjurkan)
- Docker Compose
- CUDA Toolkit (cocok dengan driver GPU Anda)
- NVIDIA Container Toolkit
Periksa versi:
python --version
docker --version
nvidia-smi
Opsional namun Sangat Dianjurkan
- conda atau mamba – untuk isolasi lingkungan
- tmux – untuk mengelola agen yang berjalan lama
- VS Code – debugging dan inspeksi log
Model DeepSeek V3.2 Mana yang Harus Anda Gunakan?
DeepSeek V3.2 hadir dalam beberapa varian. Pilihan Anda menentukan performa.
Opsi Model yang Direkomendasikan
| Varian Model | Kasus Penggunaan | VRAM |
|---|---|---|
| DeepSeek V3.2 7B | Pengujian / perangkat keras rendah | 8–10 GB |
| DeepSeek V3.2 14B | Tugas agen ringan | 16–20 GB |
| DeepSeek V3.2 MoE | Otonomi agen penuh | 24+ GB |
| V3.2-Speciale | Riset / matematika | 40+ GB |
Untuk AgenticSeek, MoE atau 14B terkuantisasi adalah keseimbangan terbaik.
Bagaimana Cara Menginstal AgenticSeek Secara Lokal?
Langkah 1: Clone Repositori
git clone https://github.com/Fosowl/agenticSeek.git
cd agenticSeek
Langkah 2: Buat Lingkungan Python
python -m venv venv
source venv/bin/activate
pip install --upgrade pip
Instal dependensi:
pip install -r requirements.txt
Jika menggunakan Docker (direkomendasikan):
docker compose up -d
Bagaimana Cara Menginstal dan Menjalankan DeepSeek V3.2 Secara Lokal?
Opsi A: Menggunakan Ollama (Paling Sederhana)
- Instal Ollama:
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
- Tarik DeepSeek V3.2:
ollama pull deepseek-v3.2
- Uji:
ollama run deepseek-v3.2
Opsi B: Menggunakan vLLM (Performa Terbaik)
pip install vllm
Jalankan server:
vllm serve deepseek-ai/DeepSeek-V3.2 \
--tensor-parallel-size 1 \
--max-model-len 128000
Ini mengekspos endpoint API yang kompatibel dengan OpenAI.
Bagaimana Cara Menghubungkan AgenticSeek ke De
Langkah 1: Konfigurasikan Backend LLM
Edit file konfigurasi AgenticSeek:
llm:
provider: openai-compatible
base_url: http://localhost:8000/v1
model: deepseek-v3.2
api_key: none
Jika menggunakan Ollama:
base_url: http://localhost:11434/v1
Langkah 2: Aktifkan Penggunaan Alat
Pastikan flag berikut diaktifkan:
tools:
web_browser: true
code_execution: true
file_system: true
AgenticSeek bergantung pada ini untuk perilaku otonom.
Bagaimana Cara Mengaktifkan Penjelajahan Web dan Otomatisasi?
Instal Dependensi Peramban
pip install playwright
playwright install chromium
Berikan izin:
export AGENTICSEEK_BROWSER=chromium
AgenticSeek menggunakan otomatisasi peramban headless untuk tugas riset.
Bagaimana Cara Menjalankan Tugas Agen Pertama Anda?
Perintah contoh:
python main.py \
--task "Research the latest DeepSeek V3.2 benchmarks and summarize them"
Perilaku agen:
- Mengurai tugas
- Memecahnya menjadi sub-tugas
- Menggunakan alat peramban
- Menghasilkan output terstruktur
Apakah Penyiapan Ini Cocok untuk Produksi?
Jawaban Singkat: Belum
AgenticSeek + DeepSeek V3.2 sangat cocok untuk:
- Riset
- Otomatisasi internal
- Prototipe agen otonom
- Alur kerja yang kritis terhadap privasi
Namun tidak ideal untuk sistem produksi tingkat konsumen karena:
- Kompleksitas penyiapan
- Kurangnya dukungan formal
- Perubahan model yang cepat
Kesimpulan — penilaian pragmatis
AgenticSeek yang dipasangkan dengan DeepSeek R1 30B (atau distilasi 30B-nya) adalah kombinasi yang baik ketika prioritas Anda mencakup privasi, eksekusi lokal, dan kontrol atas alur kerja agentik — serta ketika Anda siap menanggung beban rekayasa untuk melayani, mengamankan, dan memantau tumpukan. DeepSeek R1 menghadirkan kualitas penalaran yang kompetitif dan lisensi permisif yang membuat penerapan lokal menarik; AgenticSeek menyediakan primitif orkestrasi yang mengubah sebuah model menjadi agen yang otonom dan berguna
Jika Anda menginginkan beban rekayasa minimal:
Pertimbangkan penawaran vendor cloud atau layanan agen terkelola — Jika Anda membutuhkan performa panggilan tunggal tertinggi, keamanan terkelola, dan uptime terjamin, maka CometAPI mungkin tetap lebih disukai, menyediakan API Deepseek V3.2. AgenticSeek unggul ketika Anda ingin memiliki tumpukan; jika tidak, keuntungannya berkurang.
Pengembang dapat mengakses deepseek v3.2 melalui CometAPI. Untuk memulai, jelajahi kapabilitas model di CometAPI melalui Playground dan lihat panduan API untuk instruksi terperinci. Sebelum mengakses, pastikan Anda telah masuk ke CometAPI dan memperoleh kunci API. CometAPI menawarkan harga jauh lebih rendah daripada harga resmi untuk membantu Anda melakukan integrasi.
Siap mulai?→ Uji coba gratis Deepseek v3.2!