AgenticSeek, çoklu ajan iş akışlarını kullanıcının makinesinde yönlendiren, açık kaynaklı ve gizlilik odaklı bir yerel ajan çerçevesidir; DeepSeek V3.2, ajan odaklı iş akışları ve uzun bağlamlar için optimize edilmiş, yakın zamanda yayımlanmış akıl yürütmeyi önceleyen bir büyük dil modelidir. Birlikte, cihaz üzerinde kontrolü, araç entegrasyonunu ve düşük gecikmeli akıl yürütmeyi önceliklendiren ekipler veya ileri düzey kullanıcılar için etkileyici bir eşleşme sunarlar. Bu eşleşme, bulutta barındırılan alternatiflerden evrensel olarak “daha iyi” değildir: ödünleşimler arasında donanım gereksinimleri, entegrasyon karmaşıklığı ve model/araç uyumluluğuna ilişkin bazı operasyonel riskler bulunur.
AgenticSeek Nedir ve Nasıl Çalışır?
AgenticSeek Nedir?
AgenticSeek, bulut hizmetlerine dayanmadan tamamen kullanıcının yerel donanımında çalışmak üzere tasarlanmış bir açık kaynaklı AI ajan çerçevesidir. Kendini, Manus AI gibi tescilli özerk ajanlara gizlilik öncelikli bir alternatif olarak konumlandırır; kullanıcıların verileri, iş akışları ve AI etkileşimleri üzerinde tam kontrol sahibi olmalarını sağlar.
Bazı temel yetenekleri şunlardır:
- Tamamen yerel çalışma: Tüm AI görevleri kullanıcının makinesinde çalışır; üçüncü taraf sunuculara veri gönderilmez, bu da gizlilik risklerini en aza indirir.
- Özerk web gezinme: Ajan, interneti bağımsız olarak gezebilir, metin okuyabilir, bilgi çıkarabilir, web formlarını doldurabilir ve otomatik araştırma yapabilir.
- Kod üretimi ve yürütümü: Kullanıcılar, ajanı yerelde Python, Go ve C gibi dillerde kod yazmaya, hata ayıklamaya ve çalıştırmaya yönlendirebilir.
- Akıllı görev planlama: AgenticSeek, uzun ve karmaşık görevleri daha küçük adımlara bölebilir ve bunları yürütmek için birden fazla dahili ajanı koordine edebilir.
- Sesle etkileşim: Bazı uygulamalar, ajanla daha doğal etkileşim için konuşmadan metne ve sesli kontrol özelliklerini içerir.
AgenticSeek ile ilişkili GitHub projeleri aktif topluluk ilgisi ve önemli katkılar gösteriyor — örneğin, ilgili repolarda binlerce commit, star ve fork.
AgenticSeek Diğer AI Ajanlarıyla Nasıl Karşılaştırılır?
AgenticSeek, yerel LLM araç setleri ile tam özellikli özerk ajan platformları arasındaki bir konumda yer alır. Geleneksel olarak, OpenAI’nin GPT tabanlı otomasyonu gibi ajanlar, hesaplama ve veriler için bulut API’lerine güvenir. AgenticSeek bu modeli tersine çevirerek tam yerel özerkliği önceliklendirir; bu da gizlilik, maliyet ve iş akışlarının sahipliği konusunda endişeleri olan kullanıcıları cezbetmektedir.
Tipik LLM sohbet botlarının — yalnızca istem geldiğinde yanıt veren — aksine AgenticSeek, daha özerk, çok aşamalı bir iş akışı yaklaşımını hedefler: karar ver → planla → harekete geç → değerlendir. Bu, onu yalnızca diyalog yerine gerçek dünyada görev yürütümü yapabilen dijital asistanlara kavramsal olarak daha yakın hale getirir.
Ancak, AgenticSeek’in tamamen yerel doğası bazı kısıtlamalar getirir:
- Donanım gereksinimleri: Güçlü akıl yürütme modellerini yerelde çalıştırmak, önemli miktarda RAM ve GPU kaynakları gerektirebilir.
- Model kalitesi bağımlılığı: Sistemin yetenekleri büyük ölçüde ona takılan yerel modellere bağlıdır. Güçlü bir akıl yürütme modeli olmadan işlevsellik sınırlı kalabilir.
Bu durum, AgenticSeek’i DeepSeek V3.2 gibi son teknoloji bir omurgayla eşleştirmenin neden önemli olduğuna doğrudan bağlanır: ajan görevleri için optimize edilmiş, akıl yürütmeyi önceleyen açık bir modelden yararlanır.
DeepSeek V3.2 Nedir ve Neden Önemlidir?
DeepSeek V3.2, özellikle akıl yürütme, planlama ve araç kullanımı için tasarlanmış, açık kaynaklı bir büyük dil modelidir — özellikle ajan odaklı iş akışlarında. 2025’in sonlarında yayımlanan DeepSeek V3.2 ve yüksek performanslı varyantı DeepSeek V3.2-Speciale, açık modelleri daha önce kapalı kaynak sistemlerin hakim olduğu performans bölgelerine taşıyarak ses getirmiştir.
Temel teknik özellikler şunları içerir:
- Mixture-of-Experts (MoE) mimarisi: Ölçekte verimli olup, çıkarım sırasında yalnızca ilgili parametre alt kümelerini etkinleştirerek hesaplamayı azaltır ve yetenekten ödün vermez.
- DeepSeek Sparse Attention (DSA): Uzun bağlam işlemesini daha verimli hale getiren yeni bir mekanizma olup, genişletilmiş girdileri (~128k tokena kadar) destekler.
- Geniş ölçekli sentetik eğitim verisi: Modele, araç tabanlı görevlerde akıl yürütme ve eylem yeteneğini pekiştirmek için 85.000+ ajan odaklı görev ortamı ile eğitim verilmiştir.
- Pekiştirmeli öğrenme vurgusu: Ajan görevlerinin yürütümünü geliştirmek için yapılandırılmış akıl yürütme pekiştirmesiyle sonradan model iyileştirmesine odaklanır.
Model, standart zorluklarda etkileyici şekilde ölçümlenmiştir:
- AIME 2025 gibi biçimsel akıl yürütme testlerinde GPT-5 seviyeleriyle rekabet eder veya onları aşar.
- DeepSeek V3.2-Speciale, genellikle seçkin tescilli modellere atfedilen bir başarı olan IMO ve IOI ölçütleri dâhil, uluslararası matematik ve kodlama yarışmalarında altın madalya düzeyinde performans elde etmiştir.
Tüm bu sonuçlar, DeepSeek V3.2’yi ciddi ajan odaklı akıl yürütme yapabilen öncü açık ağırlıklı modellerden biri olarak konumlandırır.
DeepSeek V3.2’yi Ajanlar İçin Uygun Kılan Nedir?
DeepSeek V3.2, bir AI’nın yalnızca metin üretmekle kalmayıp görevleri anlaması, adımları planlaması, araçları çağırması ve çok aşamalı yürütme boyunca kalıcılık göstermesi gereken ajan ortamlarının talepkâr gereksinimlerini karşılayacak şekilde açıkça tasarlanmıştır.
Bazı ajan odaklı güçlü yanları:
- Geniş bağlam işleme, uzun iş akışlarının takibini ve geçmiş eylemlerin hatırlanmasını sağlar.
- Zenginleştirilmiş sentetik ajan ortamlarında eğitim, modelin daha büyük bir iş akışının parçası olarak API’leri, tarayıcıları veya kod yürütüm araçlarını kullanma ve planlama yeteneğini geliştirir.
- Akıl yürütmeye öncelik verme (Pekiştirmeli Öğrenme vurgusu), basit bir sonraki token tahminine dayalı modellere kıyasla daha derin analitik düşünme üretir.
V3.2’nin “araç kullanımında düşünmeye” doğru adımı — doğru şekilde kurgulandığında içsel akıl yürütmesini harici araç çağrılarıyla iç içe geçirebilir.
DeepSeek V3.2, AgenticSeek ile iyi entegre olur mu?
Teknik uyumluluk hususları var mı?
Evet. Birincil uyumluluk vektörleri şunlardır:
- API/Arayüz uyumluluğu: AgenticSeek, yerel modelleri standart model API’leri (HF transformers, gRPC/HTTP bağdaştırıcıları) üzerinden çağırabilir. DeepSeek, standart çıkarım çağrılarını kolaylaştıran model yapıtları ve API uç noktaları (Hugging Face ve DeepSeek API) yayımlar.
- Tokenizasyon ve bağlam pencereleri: V3.2’nin uzun bağlam tasarımı, araç çağrıları arasında durum sıkıştırma ihtiyacını azaltır. Model daha geniş bir çalışma belleğini pahalı durum birleştirme olmadan koruyabildiğinde AgenticSeek’in orkestratörü avantaj sağlar.
- Araç çağırma ilkel yapıları: V3.2 açıkça “ajana dost” olarak tanımlanır. Araç kullanımı için ayarlanmış modeller, yapılandırılmış istemleri ve fonksiyon çağrısı tarzı etkileşimleri daha güvenilir şekilde ele alır; bu da AgenticSeek’in istem mühendisliğini basitleştirir ve kırılgan davranışı azaltır.
Pratik bir entegrasyon nasıl görünür?
Tipik bir dağıtım, AgenticSeek’i (yerelde çalışırken) şu iki yoldan biriyle DeepSeek V3.2 çıkarım uç noktasıyla eşleştirir:
- Yerel çıkarım: V3.2 kontrol noktaları, yerel çalışma zamanında çalıştırılır (GPU/engine desteğiniz ve model lisansı yerel kullanıma izin veriyorsa). Bu, tam gizlilik ve düşük gecikmeyi korur.
- Özel API uç noktası: V3.2’yi, sıkı erişim kontrollerine sahip özel bir çıkarım düğümünde (on-prem veya bulut VPC) barındırın. Bu, merkezi model yönetimini tercih eden kurumsal dağıtımlarda yaygındır.
Bunu yerelde çalıştırmak için pratik gereksinimler ve kurulum adımları
AgenticSeek’i DeepSeek V3.2 ile yerelde çalıştırmak 2025’te kesinlikle mümkündür, ancak tak çalıştır değildir.
Önerilen Donanım (İyi Ajan Performansı)
Özerk iş akışlarının sorunsuz yürütümü için:
- CPU: 12–16 çekirdek
- RAM: 64–128 GB
- GPU:
- NVIDIA RTX 3090 / 4090 (24 GB VRAM)
- Veya çoklu GPU kurulumu
- Depolama: NVMe SSD, 200 GB boş
- OS: Linux (en iyi uyumluluk)
Bu kurulum, DeepSeek V3.2’yi (kuantize veya MoE varyantları) uzun akıl yürütme zincirlerini, araç çağrılarını ve web otomasyonunu güvenilir biçimde ele alacak şekilde destekler.
Yazılım ve entegrasyon adımları (üst düzey)
- DeepSeek ağırlıklarını ve istenen kuantizasyonu destekleyen bir çalışma zamanı seçin (ör. Ollama veya Triton/flashattention yığını).
- GitHub reposundan AgenticSeek’i kurun ve ajan yönlendirici, planlayıcı ve tarayıcı otomasyonunu etkinleştirmek için yerel kurulumu izleyin.
- DeepSeek-R1 kontrol noktasını veya damıtılmış 30B’yi (Hugging Face veya satıcı dağıtımı üzerinden) indirin ve çalışma zamanı uç noktasını yapılandırın.
- İstemleri ve araç bağdaştırıcılarını bağlayın: AgenticSeek’in istem şablonlarını ve araç sarmalayıcılarını (tarayıcı, kod yürütücü, dosya G/Ç) model uç noktasını kullanacak ve token bütçelerini yönetecek şekilde güncelleyin.
- Artımlı test edin: Tek ajan görevlerle başlayın (veri arama, özetleme), ardından çok aşamalı iş akışları oluşturun (planla → göz at → yürüt → özetle).
- Kuantize edin / ayarlayın: Bellek için kuantizasyon uygulayın ve gecikme/kalite ödünleşimlerini test edin.
Hangi Yazılım Bağımlılıkları Gereklidir?
AgenticSeek’i kurmadan önce, kararlı bir AI çalışma zamanı ortamına ihtiyacınız var.
Önce bunları kurun:
- Python: 3.10 veya 3.11
- Git
- Docker (şiddetle önerilir)
- Docker Compose
- CUDA Toolkit (GPU sürücünüzle eşleşen)
- NVIDIA Container Toolkit
Sürümleri kontrol edin:
python --version
docker --version
nvidia-smi
İsteğe bağlı ancak şiddetle önerilir
- conda veya mamba – ortam izolasyonu için
- tmux – uzun süreli ajanları yönetmek için
- VS Code – hata ayıklama ve günlük incelemesi
Hangi DeepSeek V3.2 Modelini Kullanmalısınız?
DeepSeek V3.2, birden fazla varyantla gelir. Seçiminiz performansı belirler.
Önerilen Model Seçenekleri
| Model Variant | Kullanım amacı | VRAM |
|---|---|---|
| DeepSeek V3.2 7B | Test / düşük donanım | 8–10 GB |
| DeepSeek V3.2 14B | Hafif ajan görevleri | 16–20 GB |
| DeepSeek V3.2 MoE | Tam ajan özerkliği | 24+ GB |
| V3.2-Speciale | Araştırma / matematik | 40+ GB |
AgenticSeek için, MoE veya kuantize 14B en iyi dengedir.
AgenticSeek’i Yerelde Nasıl Kurarsınız?
Adım 1: Repoyu klonlayın
git clone https://github.com/Fosowl/agenticSeek.git
cd agenticSeek
Adım 2: Python ortamı oluşturun
python -m venv venv
source venv/bin/activate
pip install --upgrade pip
Bağımlılıkları kurun:
pip install -r requirements.txt
Docker kullanıyorsanız (önerilir):
docker compose up -d
DeepSeek V3.2’yi Yerelde Nasıl Kurar ve Çalıştırırsınız?
Seçenek A: Ollama ile (En basit)
- Ollama’yı kurun:
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
- DeepSeek V3.2’yi çekin:
ollama pull deepseek-v3.2
- Test edin:
ollama run deepseek-v3.2
Seçenek B: vLLM ile (En iyi performans)
pip install vllm
Sunucuyu çalıştırın:
vllm serve deepseek-ai/DeepSeek-V3.2 \
--tensor-parallel-size 1 \
--max-model-len 128000
Bu, OpenAI ile uyumlu bir API uç noktası sunar.
AgenticSeek’i De’ye Nasıl Bağlarsınız?
Adım 1: LLM arka ucunu yapılandırın
AgenticSeek yapılandırma dosyasını düzenleyin:
llm:
provider: openai-compatible
base_url: http://localhost:8000/v1
model: deepseek-v3.2
api_key: none
Ollama kullanıyorsanız:
base_url: http://localhost:11434/v1
Adım 2: Araç kullanımını etkinleştirin
Bu bayrakların etkin olduğundan emin olun:
tools:
web_browser: true
code_execution: true
file_system: true
AgenticSeek, özerk davranış için bunlara dayanır.
Web Gezinmeyi ve Otomasyonu Nasıl Etkinleştirirsiniz?
Tarayıcı bağımlılıklarını kurun
pip install playwright
playwright install chromium
İzinleri verin:
export AGENTICSEEK_BROWSER=chromium
AgenticSeek, araştırma görevleri için başsız tarayıcı otomasyonu kullanır.
İlk Ajan Görevinizi Nasıl Çalıştırırsınız?
Örnek komut:
python main.py \
--task "Research the latest DeepSeek V3.2 benchmarks and summarize them"
Ajan davranışı:
- Görevi ayrıştırır
- Alt görevlere böler
- Tarayıcı araçlarını kullanır
- Yapılandırılmış çıktı yazar
Bu Kurulum Üretim İçin Uygun mu?
Kısa yanıt: Henüz değil
AgenticSeek + DeepSeek V3.2, şu alanlar için mükemmeldir:
- Araştırma
- Dahili otomasyon
- Özerk ajan prototipleme
- Gizlilik kritik iş akışları
Ancak tüketici düzeyi üretim sistemleri için ideal değildir; bunun nedenleri:
- Kurulum karmaşıklığı
- Resmi desteğin olmaması
- Hızlı model değişimleri
Sonuç — pragmatik hüküm
AgenticSeek’in DeepSeek R1 30B (veya 30B damıtılmış sürümleri) ile eşleştirilmesi, öncelikleriniz gizlilik, yerel yürütüm ve ajan odaklı iş akışları üzerinde kontrolü içerdiğinde — ve yığını sunma, güvenceye alma ve izleme mühendislik yükünü üstlenmeye hazır olduğunuzda — iyi bir kombinasyondur. DeepSeek R1, yerel dağıtımı çekici kılan rekabetçi akıl yürütme kalitesi ve izin verici lisanslama sunar; AgenticSeek ise bir modeli özerk ve kullanışlı bir ajana dönüştüren orkestrasyon ilkelerini sağlar.
Eğer asgari mühendislik yükünü istiyorsanız:
Bulut sağlayıcı tekliflerini veya yönetilen ajan hizmetlerini düşünün — Tek çağrıda mutlak en yüksek performans, yönetilen güvenlik ve garantili çalışma süresi gerekiyorsa, ve CometAPI hâlâ tercih edilebilir olabilir, Deepseek V3.2 API sağlar. AgenticSeek, yığını sahiplenmek istediğinizde parlıyor; istemiyorsanız artılar azalır.
Geliştiriciler, deepseek v3.2 modeline CometAPI üzerinden erişebilir. Başlamak için, CometAPI içindeki Playground bölümünde model yeteneklerini keşfedin ve ayrıntılı yönergeler için API kılavuzuna başvurun. Erişmeden önce, lütfen CometAPI’ye giriş yaptığınızdan ve API anahtarını edindiğinizden emin olun. CometAPI entegrasyona yardımcı olmak için resmi fiyattan çok daha düşük bir fiyat sunar.
Hazır mısınız?→ Deepseek v3.2’nin ücretsiz denemesi!