AgenticSeek ialah rangka kerja ejen setempat sumber terbuka yang berfokus kepada privasi dan menghala kerja aliran multi-ejen pada mesin pengguna; DeepSeek V3.2 ialah model bahasa besar berorientasikan penaakulan yang baru dilancarkan, dioptimumkan untuk aliran kerja ejen dan konteks panjang. Digabungkan, kedua-duanya merupakan padanan menarik untuk pasukan atau pengguna lanjutan yang mengutamakan kawalan pada peranti, integrasi alat, dan penaakulan berlatensi rendah. Padanan ini bukanlah “lebih baik” secara universal berbanding alternatif yang dihoskan awan: pertukaran melibatkan keperluan perkakasan, kerumitan integrasi, dan beberapa risiko operasi sekitar keserasian model/alat.
Apakah AgenticSeek dan Bagaimana Ia Berfungsi?
Apakah AgenticSeek?
AgenticSeek ialah rangka kerja ejen AI sumber terbuka yang direka untuk berjalan sepenuhnya pada perkakasan setempat pengguna dan tidak bergantung pada perkhidmatan awan. Ia memposisikan dirinya sebagai alternatif berfokus privasi kepada ejen autonomi proprietari seperti Manus AI, membolehkan pengguna mengekalkan kawalan sepenuhnya ke atas data, aliran kerja, dan interaksi AI mereka.
Antara keupayaan terasnya termasuk:
- Operasi sepenuhnya setempat: Semua tugas AI berjalan pada mesin pengguna tanpa data dihantar ke pelayan pihak ketiga, meminimumkan risiko privasi.
- Pelayaran web autonomi: Ejen boleh melayari internet secara berdikari, membaca teks, mengekstrak maklumat, mengisi borang web, dan menjalankan penyelidikan automatik.
- Penjanaan dan pelaksanaan kod: Pengguna boleh meminta ejen menulis, menyahpepijat, dan menjalankan kod dalam bahasa seperti Python, Go, dan C secara setempat.
- Perancangan tugas pintar: AgenticSeek boleh memecahkan tugas panjang dan kompleks kepada langkah kecil serta menyelaras berbilang ejen dalaman untuk melaksanakannya.
- Interaksi berasaskan suara: Sesetengah pelaksanaan menyertakan pertuturan-ke-teks dan kawalan suara untuk berinteraksi dengan ejen secara lebih semula jadi.
Projek GitHub yang dikaitkan dengan AgenticSeek menunjukkan minat komuniti yang aktif dan sumbangan yang besar — sebagai contoh, ribuan komit, bintang, dan fork merentasi repo berkaitan.
Bagaimana AgenticSeek Dibandingkan dengan Ejen AI Lain?
AgenticSeek berada di ruang antara kit alat LLM setempat dan platform ejen autonomi ciri penuh. Secara tradisional, ejen seperti automasi berasaskan GPT OpenAI bergantung pada API awan untuk pengiraan dan data. AgenticSeek membalikkan model ini dengan mengutamakan autonomi setempat sepenuhnya, yang menarik pengguna yang prihatin tentang privasi, kos, dan pemilikan aliran kerja.
Tidak seperti chatbot LLM tipikal — yang hanya bertindak balas apabila digesa — AgenticSeek menyasarkan pendekatan aliran kerja autonomi berperingkat: membuat keputusan → merancang → bertindak → menilai. Ini menjadikannya secara konseptual lebih hampir kepada pembantu digital yang mampu pelaksanaan tugas dunia sebenar berbanding sekadar dialog.
Walau bagaimanapun, sifat sepenuhnya setempat AgenticSeek memperkenalkan batasan:
- Keperluan perkakasan: Menjalankan model penaakulan berkuasa secara setempat boleh memerlukan RAM dan sumber GPU yang besar.
- Kebergantungan pada kualiti model: Keupayaan sistem sangat bergantung pada model setempat yang dipasang. Tanpa model penaakulan yang kukuh sebagai sokongan, fungsi mungkin kekal terhad.
Ini membawa terus kepada sebab mengapa memadankan AgenticSeek dengan tulang belakang bertaraf tinggi seperti DeepSeek V3.2 penting: ia memanfaatkan model terbuka berorientasikan penaakulan yang dioptimumkan untuk tugas ejen.
Apakah DeepSeek V3.2 dan Mengapa Ia Penting?
DeepSeek V3.2 ialah model bahasa besar sumber terbuka yang direka untuk penaakulan, perancangan, dan penggunaan alat — khususnya dalam aliran kerja ejen. Dilancarkan pada akhir 2025, DeepSeek V3.2 dan varian berprestasi tinggi DeepSeek V3.2-Speciale telah mencetuskan perhatian dengan mendorong model terbuka ke wilayah prestasi yang sebelum ini didominasi sistem sumber tertutup.
Ciri teknikal utama termasuk:
- Seni bina Mixture-of-Experts (MoE): Efisien pada skala, mengaktifkan hanya subset parameter berkaitan semasa inferens untuk mengurangkan beban pengiraan tanpa mengorbankan keupayaan.
- DeepSeek Sparse Attention (DSA): Mekanisme baharu yang menjadikan pemprosesan konteks panjang lebih cekap, menyokong input lanjutan (sehingga ~128k token).
- Data latihan sintetik berskala besar: Sehingga 85,000+ persekitaran tugas ejen digunakan untuk melatih model, mengukuhkan keupayaannya untuk menaakul dan bertindak dalam tugas berasaskan alat.
- Penekanan pembelajaran pengukuhan: Tumpuan kepada penapisan LLM pasca latihan dengan pengukuhan penaakulan berstruktur untuk meningkatkan pelaksanaan tugas ejen.
Prestasinya dibanding aras dengan mengagumkan pada cabaran standard:
- Dalam ujian penaakulan formal seperti AIME 2025, kompetitif dengan atau melebihi tahap GPT-5.
- DeepSeek V3.2-Speciale mencapai prestasi pingat emas dalam pertandingan matematik dan pengaturcaraan antarabangsa, termasuk penanda aras IMO dan IOI — satu pencapaian yang lazimnya dikaitkan dengan model proprietari elit.
Secara keseluruhan, hasil ini memposisikan DeepSeek V3.2 sebagai salah satu model berat terbuka terkemuka yang mampu melakukan penaakulan ejen yang serius.
Mengapa DeepSeek V3.2 Sesuai untuk Ejen?
DeepSeek V3.2 direka secara jelas untuk memenuhi keperluan menuntut persekitaran ejen — di mana AI bukan sahaja mesti menjana teks tetapi memahami tugas, merancang langkah, memanggil alat, dan berterusan melalui pelaksanaan berperingkat.
Antara kekuatan berorientasikan ejennya:
- Pengendalian konteks besar membolehkannya menjejaki aliran kerja panjang dan mengingat tindakan lepas.
- Latihan dalam persekitaran ejen sintetik yang diperkaya meningkatkan keupayaannya merancang dan menggunakan API, pelayar, atau alat pelaksanaan kod sebagai sebahagian daripada aliran kerja yang lebih besar.
- Keutamaan kepada penaakulan (penekanan Pembelajaran Pengukuhan) menghasilkan pemikiran analitik yang lebih mendalam berbanding model ramalan token seterusnya yang biasa.
Langkah V3.2 ke arah “berfikir dalam penggunaan alat” — bermaksud ia boleh mengjalinkan penaakulannya secara dalaman dengan panggilan alat luaran apabila diarkitekkan sedemikian.
Adakah DeepSeek V3.2 berintegrasi dengan baik bersama AgenticSeek?
Adakah terdapat pertimbangan keserasian teknikal?
Ya. Vektor keserasian utama ialah:
- Keserasian API/Antara Muka: AgenticSeek boleh memanggil model setempat melalui API model piawai (HF transformers, penyesuai grpc/HTTP). DeepSeek menerbitkan artifak model dan titik akhir API (Hugging Face dan DeepSeek API) yang membolehkan panggilan inferens piawai, memudahkan integrasi.
- Pepenjunjungan token & tetingkap konteks: Reka bentuk konteks panjang V3.2 menguntungkan ejen kerana ia mengurangkan keperluan pemampatan keadaan antara panggilan alat. Orkestrator AgenticSeek mendapat manfaat apabila model boleh mengekalkan memori kerja yang lebih besar tanpa cantuman keadaan yang mahal.
- Primitif panggilan alat: V3.2 digambarkan secara jelas sebagai “mesra ejen.” Model yang ditala untuk penggunaan alat mengendalikan prom komponen berstruktur dan interaksi gaya panggilan fungsi dengan lebih andal; ini memudahkan kejuruteraan prom AgenticSeek dan mengurangkan tingkah laku yang rapuh.
Apakah rupa integrasi praktikal?
Penyebaran tipikal memasangkan AgenticSeek (berjalan setempat) dengan titik akhir inferens DeepSeek V3.2 yang boleh menjadi sama ada:
- Inferens setempat: Fail semak V3.2 berjalan dalam persekitaran runtime setempat (jika anda mempunyai sokongan GPU/enjin dan lesen model membenarkan penggunaan setempat). Ini mengekalkan privasi penuh dan latensi rendah.
- Titik akhir API peribadi: Hoskan V3.2 pada nod inferens peribadi (di premis atau VPC awan) dengan kawalan akses yang ketat. Ini biasa untuk penyebaran perusahaan yang mengutamakan pengurusan model berpusat.
Keperluan praktikal dan langkah penyediaan untuk menjalankan ini secara setempat
Menjalankan AgenticSeek dengan DeepSeek V3.2 secara setempat sememangnya boleh dilakukan pada 2025, tetapi ia bukan plug-and-play.
Perkakasan Disyorkan (Prestasi Ejen yang Baik)
Untuk aliran kerja autonomi yang lancar:
- CPU: 12–16 teras
- RAM: 64–128 GB
- GPU:
- NVIDIA RTX 3090 / 4090 (24 GB VRAM)
- Atau set pemasangan berbilang GPU
- Storan: NVMe SSD, 200 GB ruang kosong
- OS: Linux (keserasian terbaik)
Tetapan ini membolehkan DeepSeek V3.2 (kuantum atau varian MoE) mengendalikan rantai penaakulan panjang, panggilan alat, dan automasi web dengan andal.
Perisian & langkah integrasi (peringkat tinggi)
- Pilih runtime yang menyokong berat DeepSeek dan kuantisasi yang dikehendaki (contohnya, Ollama atau susunan Triton/flashattention).
- Pasang AgenticSeek daripada repo GitHub dan ikuti penyediaan setempat untuk mengaktifkan penghala ejen, perancang, dan pengautomasi pelayar.
- Muat turun checkpoint DeepSeek-R1 atau distil 30B (daripada Hugging Face atau agihan vendor) dan konfigurasikan titik akhir runtime.
- Wayarkan prom dan penyesuai alat: kemas kini templat prom AgenticSeek dan pembungkus alat (pelayar, pelaksana kod, I/O fail) untuk menggunakan titik akhir model dan mengurus bajet token.
- Uji secara bertahap: mulakan dengan tugas ejen tunggal (carian data, ringkasan) kemudian gubah aliran kerja berbilang langkah (rancang → layari → laksana → rumus).
- Kuantum / tala: gunakan kuantisasi untuk memori dan uji pertukaran latensi/kualiti.
Kebergantungan Perisian yang Diperlukan?
Sebelum memasang AgenticSeek, anda memerlukan persekitaran runtime AI yang stabil.
Pasang ini dahulu:
- Python: 3.10 atau 3.11
- Git
- Docker (sangat disyorkan)
- Docker Compose
- CUDA Toolkit (sepadan dengan pemacu GPU anda)
- NVIDIA Container Toolkit
Semak versi:
python --version
docker --version
nvidia-smi
Pilihan tetapi Sangat Disyorkan
- conda atau mamba – untuk pengasingan persekitaran
- tmux – untuk mengurus ejen yang berjalan lama
- VS Code – penyahpepijatan dan pemeriksaan log
Model DeepSeek V3.2 Mana Yang Patut Anda Gunakan?
DeepSeek V3.2 hadir dalam beberapa varian. Pilihan anda menentukan prestasi.
Pilihan Model Disyorkan
| Varian Model | Kes penggunaan | VRAM |
|---|---|---|
| DeepSeek V3.2 7B | Ujian / perkakasan rendah | 8–10 GB |
| DeepSeek V3.2 14B | Tugas ejen ringan | 16–20 GB |
| DeepSeek V3.2 MoE | Autonomi ejen penuh | 24+ GB |
| V3.2-Speciale | Penyelidikan / matematik | 40+ GB |
Untuk AgenticSeek, MoE atau 14B berkuantum ialah keseimbangan terbaik.
Bagaimana Anda Memasang AgenticSeek Secara Setempat?
Langkah 1: Klon Repo
git clone https://github.com/Fosowl/agenticSeek.git
cd agenticSeek
Langkah 2: Cipta Persekitaran Python
python -m venv venv
source venv/bin/activate
pip install --upgrade pip
Pasang kebergantungan:
pip install -r requirements.txt
Jika menggunakan Docker (disyorkan):
docker compose up -d
Bagaimana Anda Memasang dan Menjalankan DeepSeek V3.2 Secara Setempat?
Pilihan A: Menggunakan Ollama (Paling Mudah)
- Pasang Ollama:
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
- Tarik DeepSeek V3.2:
ollama pull deepseek-v3.2
- Uji:
ollama run deepseek-v3.2
Pilihan B: Menggunakan vLLM (Prestasi Terbaik)
pip install vllm
Jalankan pelayan:
vllm serve deepseek-ai/DeepSeek-V3.2 \
--tensor-parallel-size 1 \
--max-model-len 128000
Ini mendedahkan titik akhir API serasi OpenAI.
Bagaimana Anda Menyambungkan AgenticSeek ke De
Langkah 1: Konfigurasi Backend LLM
Sunting fail 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: Dayakan Penggunaan Alat
Pastikan bendera ini diaktifkan:
tools:
web_browser: true
code_execution: true
file_system: true
AgenticSeek bergantung pada ini untuk tingkah laku autonomi.
Bagaimana Anda Mendayakan Pelayaran Web dan Automasi?
Pasang Kebergantungan Pelayar
pip install playwright
playwright install chromium
Berikan keizinan:
export AGENTICSEEK_BROWSER=chromium
AgenticSeek menggunakan automasi pelayar headless untuk tugas penyelidikan.
Bagaimana Anda Menjalankan Tugas Ejen Pertama Anda?
Contoh arahan:
python main.py \
--task "Research the latest DeepSeek V3.2 benchmarks and summarize them"
Tingkah laku ejen:
- Menghurai tugas
- Memecahkannya kepada subtugas
- Menggunakan alat pelayar
- Menulis output berstruktur
Adakah Tetapan Ini Sesuai untuk Produksi?
Jawapan Ringkas: Belum
AgenticSeek + DeepSeek V3.2 sangat baik untuk:
- Penyelidikan
- Automasi dalaman
- Prototip ejen autonomi
- Aliran kerja kritikal privasi
Tetapi tidak sesuai untuk sistem produksi gred pengguna kerana:
- Kerumitan penyediaan
- Kekurangan sokongan formal
- Perubahan model yang pesat
Kesimpulan — keputusan pragmatik
AgenticSeek yang dipadankan dengan DeepSeek R1 30B (atau distil 30B) ialah kombinasi yang baik apabila keutamaan anda merangkumi privasi, pelaksanaan setempat, dan kawalan ke atas aliran kerja ejen — serta apabila anda bersedia memikul beban kejuruteraan untuk menghidang, mengamankan dan memantau timbunan. DeepSeek R1 membawa kualiti penaakulan yang kompetitif dan pelesenan permisif yang menjadikan penyebaran setempat menarik; AgenticSeek membekalkan primitif orkestrasi yang menjadikan model seorang ejen autonomi yang berguna.
Jika anda mahukan overhed kejuruteraan minimum:
Pertimbangkan tawaran vendor awan atau perkhidmatan ejen terurus — Jika anda memerlukan prestasi panggilan tunggal tertinggi mutlak, keselamatan terurus, dan waktu operasi terjamin, dan CometAPI mungkin masih lebih disukai, menyediakan API Deepseek V3.2. AgenticSeek menyerlah apabila anda mahu memiliki timbunan; jika tidak, faedahnya berkurang.
Pembangun boleh mengakses deepseek v3.2 melalui CometAPI. Untuk bermula, terokai kebolehan model CometAPI dalam Playground dan rujuk panduan API untuk arahan terperinci. Sebelum mengakses, pastikan anda telah log masuk ke CometAPI dan memperoleh kunci API. CometAPI menawarkan harga yang jauh lebih rendah daripada harga rasmi untuk membantu anda berintegrasi.
Sedia untuk Bermula?→ Percubaan percuma Deepseek v3.2!
