AgenticSeek — ашық бастапқы кодты, құпиялылыққа бағытталған жергілікті агент фреймворкі; ол көп агенттік жұмыс ағындарын пайдаланушының құрылғысында бағыттайды. DeepSeek V3.2 — агенттік жұмыс ағындары мен ұзақ контексттерге оңтайландырылған, пайымдауға басымдық беретін ірі тілдік модельдің жуырда шыққан нұсқасы. Бірге алғанда, олар құрылғыдағы бақылауды, құрал интеграциясын және төмен кідірісті пайымдауды бірінші орынға қоятын командалар мен тәжірибелі пайдаланушылар үшін тартымды үйлесім ұсынады. Бұл жұп бұлтта орналастырылған баламалардан әмбебап түрде «жақсырақ» емес: компромистерге аппараттық талаптар, интеграция күрделілігі және модель/құрал үйлесімділігіне қатысты кейбір операциялық тәуекелдер кіреді.
AgenticSeek деген не және ол қалай жұмыс істейді?
AgenticSeek деген не?
AgenticSeek — ашық бастапқы кодты AI агент фреймворкі, ол бұлттық қызметтерге сүйенбей, толықтай пайдаланушының жергілікті аппаратында жұмыс істеуге арналған. Ол Manus AI сияқты меншікті автономды агенттерге құпиялылықты бірінші орынға қоятын балама ретінде өзін көрсетеді, осылайша пайдаланушылар өз деректеріне, жұмыс ағындарына және AI өзара әрекеттесуіне толық бақылауды сақтайды.
Оның негізгі мүмкіндіктеріне мыналар жатады:
- Толық жергілікті жұмыс: Барлық AI тапсырмалары пайдаланушының құрылғысында орындалады, деректер үшінші тарап серверлеріне жіберілмейді, бұл құпиялылық тәуекелдерін азайтады.
- Автономды веб-шолу: Агент интернетті өздігінен шолып, мәтінді оқи алады, ақпаратты шығарады, веб-нысандарды толтырады және автоматтандырылған зерттеу жүргізеді.
- Код жасау және орындау: Пайдаланушылар агенттен жергілікті түрде Python, Go және C сияқты тілдерде код жазуды, жөндеуді және іске қосуды сұрай алады.
- Ақылды тапсырма жоспарлау: AgenticSeek ұзақ әрі күрделі тапсырмаларды шағын қадамдарға бөле алады және оларды орындау үшін бірнеше ішкі агенттерді үйлестіреді.
- Дауыс арқылы өзара әрекеттесу: Кейбір іске асырулар агентпен табиғи әрекеттесу үшін сөйлеуді мәтінге айналдыру және дауыс арқылы басқаруды қамтиды.
AgenticSeek-ке байланысты GitHub жобалары қауымдастықтың белсенді қызығушылығын және елеулі үлестерді көрсетеді — мысалы, байланысты репозиторийлерде мыңдаған коммиттер, жұлдыздар және форктар бар.
AgenticSeek басқа AI агенттерімен қалай салыстырылады?
AgenticSeek жергілікті LLM жинақтары мен толық мүмкіндікті автономды агент платформалары арасындағы кеңістікте орналасқан. Дәстүрлі түрде, OpenAI-дың GPT негізіндегі автоматтандыруы сияқты агенттер есептеу мен деректер үшін бұлттық API-ларға сүйенеді. AgenticSeek бұл үлгіні толық жергілікті автономияны басым қойып кері аударады, бұл құпиялылық, құн және жұмыс ағындарының меншігіне алаңдайтын пайдаланушыларды тартады.
Әдеттегі LLM чатботтарынан — тек сұралғанда жауап беретін — айырмашылығы, AgenticSeek неғұрлым автономды, көпкезеңді жұмыс ағынды тәсілді мақсат етеді: шешім қабылдау → жоспарлау → әрекет ету → бағалау. Бұл оны жай диалогтан гөрі нақты тапсырмаларды орындай алатын цифрлық ассистенттерге ұғымдық тұрғыдан жақындатады.
Алайда, AgenticSeek-тің толық жергілікті табиғаты бірқатар шектеулер енгізеді:
- Аппараттық талаптар: Қуатты пайымдау модельдерін жергілікті түрде іске қосу елеулі RAM және GPU ресурстарын талап етуі мүмкін.
- Модель сапасына тәуелділік: Жүйенің мүмкіндіктері оған қосылған жергілікті модельдерге едәуір тәуелді. Күшті пайымдау моделінсіз функционалдық шектеулі болып қалуы ықтимал.
Бұл тікелей DeepSeek V3.2 сияқты заманауи тірекпен AgenticSeek-ті жұптаудың мәніне алып келеді: бұл агент тапсырмалары үшін оңтайландырылған, шекаралық пайымдауға басымдық беретін ашық модельді пайдаланады.
DeepSeek V3.2 деген не және ол неліктен маңызды?
DeepSeek V3.2 — пайымдау, жоспарлау және құралдарды пайдалану үшін жасалған, әсіресе агенттік жұмыс ағындарында тиімді ашық бастапқы кодты ірі тілдік модель. 2025 жылдың соңында шыққан DeepSeek V3.2 және оның жоғары өнімді нұсқасы DeepSeek V3.2-Speciale жабық жүйелер үстемдік еткен өнімділік аумақтарына ашық модельдерді жақындатуымен назар аудартты.
Негізгі техникалық ерекшеліктері:
- Mixture-of-Experts (MoE) архитектурасы: Қажетті параметр топтарын ғана іске қосып, өнімділіктен ұтылмай есептеу жүктемесін азайта отырып ауқымда тиімді жұмыс істейді.
- DeepSeek Sparse Attention (DSA): Ұзақ контексттерді өңдеуді тиімді ететін жаңа механизм, кеңейтілген енгізулерді (шамамен ~128k токенге дейін) қолдайды.
- Үлкен көлемді синтетикалық оқыту деректері: 85 000+ агенттік тапсырма ортасы модельді оқытуда пайдаланылды, бұл құралдарға негізделген тапсырмаларда пайымдау және әрекет ету қабілетін күшейтеді.
- Күшейту арқылы оқытуға басымдық: Агенттік тапсырмаларды орындауды жақсарту үшін құрылымданған пайымдауды күшейтуге бағытталған кейінгі оқытуға назар аударады.
Оның өнімділігі стандартты сынақтарда әсерлі болды:
- AIME 2025 сияқты формалды пайымдау тесттерінде GPT-5 деңгейімен бәсекелес немесе одан асып түседі.
- DeepSeek V3.2-Speciale халықаралық математика және кодтау жарыстарының, IMO және IOI бенчмарктарының ішінде алтын деңгейлі өнімділікке жетті — бұл әдетте элиталық меншікті модельдерге тән жетістік.
Жалпы, бұл нәтижелер DeepSeek V3.2-ні салмақтары ашық жетекші модельдердің бірі ретінде көрсетеді, ол күрделі агенттік пайымдауға қабілетті.
DeepSeek V3.2 агенттер үшін неліктен қолайлы?
DeepSeek V3.2 агенттік орта талаптарына жауап беруге арнайы жасалған — AI тек мәтін генерациялап қана қоймай, тапсырмаларды түсінуі, қадамдар жоспарлауы, құралдарды шақыруы және көпкезеңді орындалуды жалғастыруы керек.
Оның агентке бағытталған күшті жақтары:
- Үлкен контекстті өңдеу ұзақ жұмыс ағындарын қадағалап, өткен әрекеттерді еске сақтауға мүмкіндік береді.
- Байытылған синтетикалық агент орталарында оқыту оны API-ларды, браузерлерді немесе код орындау құралдарын кеңірек жұмыс ағынының бөлігі ретінде жоспарлап қолдану қабілетін күшейтеді.
- Пайымдауға басымдық (күшейту арқылы оқытуға екпін) қарапайым келесі токенді болжау модельдеріне қарағанда тереңірек талдаулық ойлауды береді.
V3.2 «құралды пайдаланып ойлау» бағытына қадам жасады — яғни архитектурасы дұрыс құрылғанда, ішкі пайымдауын сыртқы құрал шақыруларымен өзара кірістіре алады.
DeepSeek V3.2 AgenticSeek-пен жақсы біріктіріле ме?
Техникалық үйлесімділік жайлары бар ма?
Иә. Негізгі үйлесімділік векторлары:
- API/интерфейс үйлесімділігі: AgenticSeek жергілікті модельдерді стандартты модель API-лары арқылы (HF transformers, gRPC/HTTP адаптерлері) шақыра алады. DeepSeek модель артефакттарын және API эндпоинттерін (Hugging Face және DeepSeek API) жариялайды, бұл стандартты инференс шақыруларын жеңілдетеді және интеграцияны жеңілдетеді.
- Токенизация және контекст терезелері: V3.2-нің ұзақ контекст дизайны агенттер үшін тиімді, өйткені ол құрал шақырулары арасында күйді сығымдауды азайтады. Модель үлкен жұмыс жадын қымбат күй біріктірусіз сақтай алғанда, AgenticSeek-тің оркестраторы ұтады.
- Құрал шақыру примитивтері: V3.2 «агент-достық» деп ашық сипатталған. Құрал қолдануға бапталған модельдер құрылымды промпттарды және функция шақыру стиліндегі өзара әрекеттесулерді сенімді өңдейді; бұл AgenticSeek-тің промпт инженериясын жеңілдетіп, сынғыш мінез-құлықты азайтады.
Практикалық интеграция қалай көрінеді?
Типтік орналастыру AgenticSeek-ті (жергілікті жұмыс істейді) DeepSeek V3.2 инференс эндпоинтімен жұптайды, ол мыналардың бірі болуы мүмкін:
- Жергілікті инференс: V3.2 чекпойнттері жергілікті орындау ортасында іске қосылады (егер сізде GPU/орындау қозғалтқышы қолдауы бар және лицензия жергілікті қолдануға рұқсат етсе). Бұл толық құпиялылықты және төмен кідірісті сақтайды.
- Жеке API эндпоинті: V3.2-ні жеке инференс торабында (on-prem немесе бұлттық VPC) қатаң қолжетімділік бақылауларымен орналастырыңыз. Бұл модельді орталықтандырылған басқаруды қалайтын кәсіпорын орналастыруларына тән.
Жергілікті түрде іске қосу үшін практикалық талаптар мен орнату қадамдары
AgenticSeek-ті DeepSeek V3.2-мен жергілікті жұмыс істету 2025 жылы толық мүмкін, бірақ бұл plug-and-play емес.
Ұсынылатын аппараттық құрал (жақсы агент өнімділігі)
Автономды жұмыс ағындарын біркелкі жүргізу үшін:
- CPU: 12–16 ядро
- RAM: 64–128 GB
- GPU:
- NVIDIA RTX 3090 / 4090 (24 GB VRAM)
- Немесе көп-GPU құрылым
- Сақтау: NVMe SSD, 200 GB бос
- ОЖ: Linux (ең жақсы үйлесімділік)
Бұл конфигурация DeepSeek V3.2-ге (квантталған немесе MoE нұсқалары) ұзақ пайымдау тізбектерін, құрал шақыруларын және веб-автоматтандыруды сенімді өңдеуге мүмкіндік береді.
Бағдарламалық жасақтама және интеграция қадамдары (жоғары деңгей)
- Орындау ортасын таңдаңыз, ол DeepSeek салмақтарын және қалаған кванттау түрін қолдайды (мысалы, Ollama немесе Triton/flashattention стегі).
- AgenticSeek-ті орнатыңыз GitHub репозиторийінен және жергілікті орнатуды оркестраторды, жоспарлағышты және браузер автоматтандырғышты қосу үшін орындаңыз.
- DeepSeek-R1 чекпойнтын немесе 30B дистиллін жүктеп алыңыз (Hugging Face-тен немесе жеткізуші дистрибуциясынан) және орындау ортасы эндпоинтін баптаңыз.
- Промпттарды және құрал адаптерлерін байланыстырыңыз: AgenticSeek-тің промпт шаблондарын және құрал орағыштарын (браузер, код орындаушы, файл I/O) модель эндпоинтіне бағыттап, токен бюджеттерін басқарыңыз.
- Кезең-кезеңімен сынаңыз: алдымен бір агентті тапсырмалардан (деректер іздеу, қорытындылау) бастаңыз, содан соң көпқадамды жұмыс ағындарын құрастырыңыз (жоспарлау → шолу → орындау → қорытындылау).
- Кванттау / баптау: жадты үнемдеу үшін кванттауды қолданыңыз және кідіріс/сапа компромистерін сынаңыз.
Қандай бағдарламалық тәуелділіктер қажет?
AgenticSeek-ті орнатпас бұрын, тұрақты AI орындау ортасы қажет.
Алдымен мыналарды орнатыңыз:
- Python: 3.10 немесе 3.11
- Git
- Docker (қатты ұсынылады)
- Docker Compose
- CUDA Toolkit (GPU драйверіңізге сәйкес)
- NVIDIA Container Toolkit
Нұсқаларды тексеріңіз:
python --version
docker --version
nvidia-smi
Міндетті емес, бірақ қатты ұсынылады
- conda немесе mamba – орта оқшаулау үшін
- tmux – ұзақ жұмыс істейтін агенттерді басқару үшін
- VS Code – дебаг және логтарды қарау үшін
Қай DeepSeek V3.2 моделін қолдану керек?
DeepSeek V3.2 бірнеше нұсқаларда келеді. Таңдауыңыз өнімділікті анықтайды.
Ұсынылатын модель нұсқалары
| Модель нұсқасы | Қолдану сценарийі | VRAM |
|---|---|---|
| DeepSeek V3.2 7B | Тестілеу / төмен аппарат | 8–10 GB |
| DeepSeek V3.2 14B | Жеңіл агент тапсырмалары | 16–20 GB |
| DeepSeek V3.2 MoE | Толық агент автономиясы | 24+ GB |
| V3.2-Speciale | Зерттеу / математика | 40+ GB |
AgenticSeek үшін MoE немесе 14B квантталған ең жақсы баланс береді.
AgenticSeek-ті жергілікті қалай орнатуға болады?
1-қадам: Репозиторийді клондау
git clone https://github.com/Fosowl/agenticSeek.git
cd agenticSeek
2-қадам: Python ортасын құру
python -m venv venv
source venv/bin/activate
pip install --upgrade pip
Тәуелділіктерді орнатыңыз:
pip install -r requirements.txt
Егер Docker қолдансаңыз (ұсынылады):
docker compose up -d
DeepSeek V3.2-ні жергілікті қалай орнатып, іске қосуға болады?
A нұсқа: Ollama арқылы (ең қарапайым)
- Ollama-ны орнатыңыз:
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
- DeepSeek V3.2-ні тартыңыз:
ollama pull deepseek-v3.2
- Сынаңыз:
ollama run deepseek-v3.2
B нұсқа: vLLM арқылы (ең жоғары өнімділік)
pip install vllm
Серверді іске қосыңыз:
vllm serve deepseek-ai/DeepSeek-V3.2 \
--tensor-parallel-size 1 \
--max-model-len 128000
Бұл OpenAI-мен үйлесімді API эндпоинтін ашады.
AgenticSeek-ті De-ге қалай қосасыз
1-қадам: LLM бэкендін баптау
AgenticSeek конфиг файлын өңдеңіз:
llm:
provider: openai-compatible
base_url: http://localhost:8000/v1
model: deepseek-v3.2
api_key: none
Егер Ollama қолданылса:
base_url: http://localhost:11434/v1
2-қадам: Құрал қолдануды қосу
Келесі жалаушалар қосулы екеніне көз жеткізіңіз:
tools:
web_browser: true
code_execution: true
file_system: true
AgenticSeek автономды мінез-құлық үшін осыларға сүйенеді.
Веб-шолуды және автоматтандыруды қалай қосуға болады?
Браузер тәуелділіктерін орнатыңыз
pip install playwright
playwright install chromium
Рұқсаттарды беріңіз:
export AGENTICSEEK_BROWSER=chromium
AgenticSeek зерттеу тапсырмалары үшін бассыз браузер автоматтандыруын қолданады.
Алғашқы агент тапсырмасын қалай іске қосуға болады?
Мысал команда:
python main.py \
--task "Research the latest DeepSeek V3.2 benchmarks and summarize them"
Агент мінез-құлқы:
- Тапсырманы талдайды
- Оны қосымша тапсырмаларға бөледі
- Браузер құралдарын қолданады
- Құрылымды нәтиже жазады
Бұл орнату продакшн үшін қолайлы ма?
Қысқа жауап: Әзірге емес
AgenticSeek + DeepSeek V3.2 келесіге өте қолайлы:
- Зерттеу
- Ішкі автоматтандыру
- Автономды агенттерді прототиптеу
- Құпиялылығы сын көтермейтін жұмыс ағындары
Бірақ тұтынушылық деңгейдегі өндірістік жүйелер үшін қолайлы емес, себебі:
- Орнату күрделі
- Ресми қолдаудың жоқтығы
- Модельдердің жылдам өзгеруі
Қорытынды — прагматикалық қорытынды
Құпиялылық, жергілікті орындалу және агенттік жұмыс ағындарына бақылау сіз үшін басым болса — және стекті қызмет ету, қорғау және бақылау бойынша инженерлік жүктемені өз мойныңызға алуға дайын болсаңыз — AgenticSeek пен DeepSeek R1 30B (немесе оның 30B дистиллдері) жақсы комбинация. DeepSeek R1 бәсекелі пайымдау сапасын және жергілікті орналастыруды тартымды ететін рұқсатты лицензияны ұсынады; AgenticSeek модельді автономды, пайдалы агентке айналдыратын оркестрация примитивтерін береді.
Егер сізге инженерлік жүктеме минималды болса:
Бұлттық жеткізушілерді немесе басқарылатын агент қызметтерін қарастырыңыз — Егер сізге бір шақырудағы абсолютті ең жоғары өнімділік, басқарылатын қауіпсіздік және кепілді аптайм керек болса, әрі CometAPI әлі де артық болуы мүмкін, Deepseek V3.2 API береді. AgenticSeek стекке иелік еткіңіз келгенде жарқырайды; егер ондай ниетіңіз болмаса, пайдасы азаяды.
Әзірлеушілер deepseek v3.2 моделіне CometAPI арқылы қол жеткізе алады. Бастау үшін CometAPI мүмкіндіктерін Playground ішінде зерттеп, егжей-тегжейлі нұсқаулар үшін API нұсқаулығын қараңыз. Қол жеткізер алдында, CometAPI-ге кіріп, API кілтін алғаныңызға көз жеткізіңіз. CometAPI интеграцияға көмектесу үшін ресми бағадан едәуір төмен баға ұсынады.
Дайынсыз ба?→ Deepseek v3.2 тегін сынақ!