کیا AgenticSeek، DeepSeek v3.2 کے ساتھ ایک اچھا امتزاج ہے؟

AgenticSeek ایک اوپن سورس، پرائیویسی پر مبنی مقامی ایجنٹ فریم ورک ہے جو صارف کی مشین پر ملٹی-ایجنٹ ورک فلوز کو روٹ کرتا ہے؛ DeepSeek V3.2 ایک حال ہی میں جاری کیا گیا reasoning-first بڑا لینگویج ماڈل ہے جو ایجنٹک ورک فلوز اور طویل کانٹیکسٹ کے لیے بہتر بنایا گیا ہے۔ دونوں مل کر اُن ٹیموں یا ایڈوانسڈ صارفین کے لیے ایک پرکشش جوڑی بنتے ہیں جو آن-ڈیوائس کنٹرول، ٹول انٹیگریشن، اور کم لیٹنسی reasoning کو ترجیح دیتے ہیں۔ یہ جوڑی ہمیشہ کلاؤڈ سے ہوسٹڈ متبادلات سے “بہتر” نہیں ہے: ٹریڈ آفز میں ہارڈویئر ضروریات، انٹیگریشن کی پیچیدگی، اور ماڈل/ٹول مطابقت کے گرد کچھ آپریشنل رسک شامل ہیں۔

AgenticSeek کیا ہے اور یہ کیسے کام کرتا ہے؟

AgenticSeek کیا ہے؟

AgenticSeek ایک اوپن سورس AI ایجنٹ فریم ورک ہے جو کلاؤڈ سروسز پر انحصار کرنے کے بجائے مکمل طور پر صارف کے مقامی ہارڈویئر پر چلنے کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے۔ یہ خود کو Manus AI جیسے ملکیتی خودکار ایجنٹس کے پرائیویسی-فرسٹ متبادل کے طور پر پیش کرتا ہے، جس سے صارفین اپنے ڈیٹا، ورک فلوز، اور AI تعاملات پر مکمل کنٹرول برقرار رکھ سکیں۔

اس کی کچھ بنیادی صلاحیتیں شامل ہیں:

• مکمل مقامی آپریشن: تمام AI ٹاسکس صارف کی مشین پر چلتے ہیں اور کوئی ڈیٹا تھرڈ پارٹی سرورز کو نہیں بھیجا جاتا، جس سے پرائیویسی رسک کم ہوتے ہیں۔
• خود مختار ویب براؤزنگ: ایجنٹ خود سے انٹرنیٹ براؤز کر سکتا ہے، متن پڑھ سکتا ہے، معلومات اخذ کر سکتا ہے، ویب فارم بھر سکتا ہے، اور خودکار ریسرچ کر سکتا ہے۔
• کوڈ جنریشن اور ایگزی کیوشن: صارف ایجنٹ سے کہہ سکتے ہیں کہ وہ Python، Go، اور C جیسی زبانوں میں مقامی طور پر کوڈ لکھے، ڈیبگ کرے، اور چلائے۔
• اسمارٹ ٹاسک پلاننگ: AgenticSeek طویل، پیچیدہ کاموں کو چھوٹے مراحل میں تقسیم کر سکتا ہے اور انہیں انجام دینے کے لیے متعدد داخلی ایجنٹس کو مربوط کر سکتا ہے۔
• آواز کے ذریعے تعامل: کچھ نفاذ میں گفتگو کو متن میں تبدیل کرنے اور وائس کنٹرول شامل ہے تاکہ ایجنٹ کے ساتھ زیادہ قدرتی انداز میں بات چیت کی جا سکے۔

AgenticSeek سے منسلک GitHub پروجیکٹس فعال کمیونٹی دلچسپی اور خاطر خواہ تعاون دکھاتے ہیں — مثال کے طور پر، متعلقہ ریپوز میں ہزاروں کمِٹس، اسٹارز، اور فورکس۔

---

AgenticSeek دوسرے AI ایجنٹس کے مقابلے میں کیسا ہے؟

AgenticSeek لوکل LLM ٹول کِٹس اور فل فیچرڈ خودکار ایجنٹ پلیٹ فارمز کے درمیان جگہ پر بیٹھتا ہے۔ روایتی طور پر، OpenAI کے GPT پر مبنی آٹومیشن جیسے ایجنٹس کمپیوٹ اور ڈیٹا کے لیے کلاؤڈ APIs پر انحصار کرتے ہیں۔ AgenticSeek اس ماڈل کو مکمل مقامی خودمختاری کو ترجیح دے کر پلٹ دیتا ہے، جو اُن صارفین کو اپنی طرف متوجہ کرتا ہے جو پرائیویسی، لاگت، اور ورک فلو کی ملکیت کے بارے میں فکر مند ہیں۔

عام LLM چیٹ بوٹس — جو صرف پرامپٹ ملنے پر جواب دیتے ہیں — کے برعکس، AgenticSeek زیادہ خود مختار، کثیر مرحلہ ورک فلو طریقہ کار کا ہدف رکھتا ہے: فیصلہ → منصوبہ → عمل → جانچ۔ یہ اسے اُن ڈیجیٹل اسسٹنٹس کے زیادہ قریب بناتا ہے جو صرف ڈائیلاگ کے بجائے حقیقی دنیا کے کام انجام دینے کے قابل ہوں۔

تاہم، AgenticSeek کی مکمل مقامی نوعیت کچھ حدود بھی لاتی ہے:

• ہارڈویئر ضروریات: طاقتور reasoning ماڈلز کو مقامی طور پر چلانے کے لیے خاطر خواہ RAM اور GPU وسائل درکار ہو سکتے ہیں۔
• ماڈل کوالٹی پر انحصار: سسٹم کی صلاحیتیں اس پر بہت زیادہ منحصر ہوتی ہیں کہ اس میں کون سے مقامی ماڈلز پلگ کیے گئے ہیں۔ مضبوط reasoning ماڈل بیک اینڈ کے بغیر، فعالیت محدود رہ سکتی ہے۔

یہ براہ راست اس وجہ سے ہے کہ AgenticSeek کو DeepSeek V3.2 جیسے اسٹیٹ-آف-دی-آرٹ بیک بون کے ساتھ جوڑنا کیوں اہم ہے: یہ ایجنٹ ٹاسکس کے لیے بہتر کیا گیا ایک فرنٹیئر reasoning-first اوپن ماڈل استعمال کرتا ہے۔

DeepSeek V3.2 کیا ہے اور یہ کیوں اہم ہے؟

DeepSeek V3.2 ایک اوپن سورس بڑا لینگویج ماڈل ہے جسے خاص طور پر reasoning، planning، اور ٹول استعمال — خصوصاً ایجنٹک ورک فلوز — کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے۔ 2025 کے آخر میں جاری ہونے والا DeepSeek V3.2 اور اس کا ہائی پرفارمنس ویریئنٹ DeepSeek V3.2-Speciale کھلا ماڈلز کو اُس کارکردگی کے زمرے میں لے جا کر ہلچل مچا چکے ہیں جو پہلے بند سورس سسٹمز کے زیرِ اثر تھے۔

اہم تکنیکی خصوصیات میں شامل ہیں:

• Mixture-of-Experts (MoE) آرکیٹیکچر: بڑے پیمانے پر مؤثر، انفیرینس کے دوران صرف متعلقہ پیرامیٹرز کے سب سیٹس کو فعال کرتا ہے تاکہ کمپیوٹیشنل لوڈ کم ہو، قابلیت قربان کیے بغیر۔
• DeepSeek Sparse Attention (DSA): ایک نیا میکانزم جو طویل کانٹیکسٹ پروسیسنگ کو زیادہ مؤثر بناتا ہے، توسیع شدہ ان پٹس (تقریباً ~128k ٹوکنز) کی سپورٹ کے ساتھ۔
• بڑے پیمانے کے مصنوعی تربیتی ڈیٹا: 85,000+ ایجنٹک ٹاسک ماحول تک ماڈل کو ٹرین کیا گیا، جو اسے ٹول مبنی کاموں میں reason اور act کرنے کی صلاحیت کو مضبوط کرتا ہے۔
• ری انفورسمنٹ لرننگ پر زور: ساختہ reasoning ری انفورسمنٹ کے ساتھ پوسٹ ٹریننگ LLM ریفائنمنٹ پر فوکس، تاکہ ایجنٹک ٹاسک ایگزیکیوشن بہتر ہو۔

اس کی کارکردگی معیاری چیلنجز پر قابلِ ذکر رہی ہے:

• رسمی reasoning ٹیسٹس جیسے AIME 2025 پر، GPT-5 سطح کے مقابل یا اس سے بہتر۔
• DeepSeek V3.2-Speciale نے بین الاقوامی ریاضی اور کوڈنگ مقابلوں میں — جن میں IMO اور IOI بینچ مارکس شامل ہیں — گولڈ میڈل درجے کی کارکردگی حاصل کی، جو عموماً ایلیٹ ملکیتی ماڈلز سے منسوب ہوتی ہے۔

مجموعی طور پر، یہ نتائج DeepSeek V3.2 کو اُن میں سے ایک قرار دیتے ہیں جو leading open-weight models ہیں اور سنجیدہ ایجنٹک reasoning کے قابل ہیں۔

DeepSeek V3.2 ایجنٹس کے لیے موزوں کیوں ہے؟

DeepSeek V3.2 کو واضح طور پر ایجنٹک ماحول کی کڑی ضروریات پوری کرنے کے لیے ڈیزائن کیا گیا — جہاں AI کو صرف متن جنریٹ نہیں کرنا بلکہ کام سمجھنا، مراحل کی منصوبہ بندی کرنا، ٹولز کال کرنا، اور کثیر مرحلہ ایگزیکیوشن میں مستقل رہنا ہوتا ہے۔

اس کی کچھ ایجنٹ-مرکوز قوتیں:

• بڑا کانٹیکسٹ ہینڈلنگ اسے طویل ورک فلوز کو ٹریک رکھنے اور ماضی کی کارروائیوں کو یاد رکھنے کے قابل بناتا ہے۔
• امیر مصنوعی ایجنٹ ماحول پر تربیت اس کی صلاحیت کو بہتر کرتی ہے کہ وہ بڑے ورک فلو کے حصے کے طور پر APIs، براؤزرز، یا کوڈ ایگزیکیوشن ٹولز استعمال کر سکے۔
• reasoning کو ترجیح دینا (ری انفورسمنٹ لرننگ پر زور) اسے ونیلا نیکسٹ-ٹوکن پریڈکشن ماڈلز کے مقابلے میں زیادہ گہری تجزیاتی سوچ دیتا ہے۔

V3.2 کا قدم “ٹول استعمال میں سوچنے” کی طرف — یعنی جب اس طرح سے آرکیٹیکٹ کیا جائے تو وہ اپنی داخلی reasoning کو بیرونی ٹول کالز کے ساتھ انٹرلیو کر سکتا ہے۔

کیا DeepSeek V3.2 AgenticSeek کے ساتھ اچھا انٹیگریٹ ہوتا ہے؟

کیا تکنیکی مطابقت کے پہلو ہیں؟

ہاں۔ بنیادی مطابقتی جہتیں یہ ہیں:

• API/انٹرفیس مطابقت: AgenticSeek معیاری ماڈل APIs (HF Transformers، grpc/HTTP اڈاپٹرز) کے ذریعے مقامی ماڈلز کو کال کر سکتا ہے۔ DeepSeek ماڈل آرٹیفیکٹس اور API اینڈ پوائنٹس (Hugging Face اور DeepSeek API) شائع کرتا ہے جو معیاری انفیرینس کالز کو ممکن بناتے ہیں، جس سے انٹیگریشن سہل ہو جاتی ہے۔
• ٹوکنائزیشن اور کانٹیکسٹ ونڈوز: V3.2 کی لانگ-کانٹیکسٹ ڈیزائن ایجنٹس کے لیے فائدہ مند ہے کیونکہ یہ ٹول کالز کے درمیان اسٹیٹ کمپریشن کی ضرورت کم کر دیتا ہے۔ AgenticSeek کا آرکیسٹریٹر اُس وقت فائدہ اٹھاتا ہے جب ماڈل کم خرچ اسٹیٹ اسٹچنگ کے بغیر بڑی ورکنگ میموری برقرار رکھ سکے۔
• ٹول-کالنگ پرِیمیٹیوز: V3.2 کو واضح طور پر “ایجنٹ-فرینڈلی” بتایا گیا ہے۔ ٹول استعمال کے لیے ٹیون کیے گئے ماڈلز ساختہ پرامپٹس اور فنکشن کال اسٹائل تعاملات کو زیادہ قابلِ اعتماد طریقے سے ہینڈل کرتے ہیں؛ یہ AgenticSeek کی پرامپٹ انجینئرنگ کو سادہ بناتا ہے اور نازک رویے کو کم کرتا ہے۔

عملی انٹیگریشن کیسی دکھتی ہے؟

ایک معمولی ڈیپلائمنٹ AgenticSeek (لوکل پر چل رہا) کو ایک DeepSeek V3.2 انفیرینس اینڈ پوائنٹ کے ساتھ جوڑتا ہے جو یا تو:

1. لوکل انفیرینس: اگر آپ کے پاس GPU/انجن سپورٹ ہے اور ماڈل لائسنس لوکل استعمال کی اجازت دیتا ہے تو V3.2 چیک پوائنٹس کو مقامی رَن ٹائم میں چلائیں۔ یہ مکمل پرائیویسی اور کم لیٹنسی برقرار رکھتا ہے۔
2. نجی API اینڈ پوائنٹ: V3.2 کو نجی انفیرینس نوڈ (آن-پریم یا کلاؤڈ VPC) پر سخت ایکسس کنٹرولز کے ساتھ ہوسٹ کریں۔ یہ اُن انٹرپرائز ڈیپلائمنٹس میں عام ہے جو مرکزی ماڈل مینجمنٹ کو ترجیح دیتے ہیں۔

مقامی طور پر اسے چلانے کے عملی تقاضے اور سیٹ اپ کے مراحل

AgenticSeek کو DeepSeek V3.2 کے ساتھ مقامی طور پر چلانا 2025 میں بالکل ممکن ہے، لیکن یہ پلگ-این-پلے نہیں ہے۔

تجویز کردہ ہارڈویئر (اچھی ایجنٹ کارکردگی)

خودکار ورک فلوز کو ہموار بنانے کے لیے:

• CPU: 12–16 کورز
• RAM: 64–128 GB
• GPU:
  • NVIDIA RTX 3090 / 4090 (24 GB VRAM)
  • یا ملٹی-GPU سیٹ اپ
• Storage: NVMe SSD، 200 GB خالی جگہ
• OS: Linux (بہترین مطابقت)

یہ سیٹ اپ DeepSeek V3.2 (کوانٹائزڈ یا MoE ویریئنٹس) کو طویل reasoning چینز، ٹول کالز، اور ویب آٹومیشن کو قابلِ اعتماد طریقے سے ہینڈل کرنے دیتا ہے۔

سافٹ ویئر اور انضمامی اقدامات (ہائی لیول)

1. وہ رَن ٹائم منتخب کریں جو DeepSeek ویٹس اور مطلوبہ کوانٹائزیشن کو سپورٹ کرتا ہو (مثلاً Ollama یا Triton/flashattention اسٹیک)۔
2. AgenticSeek کو GitHub ریپو سے انسٹال کریں اور لوکل سیٹ اپ فالو کریں تاکہ ایجنٹ روٹر، پلانر، اور براؤزر آٹو میٹر فعال ہو جائیں۔
3. DeepSeek-R1 چیک پوائنٹ یا ڈسٹلڈ 30B (Hugging Face یا وینڈر ڈسٹری بیوشن سے) ڈاؤن لوڈ کریں اور رَن ٹائم اینڈ پوائنٹ کنفیگر کریں۔
4. پرومپٹس اور ٹول اڈاپٹرز کو مربوط کریں: AgenticSeek کے پرامپٹ ٹیمپلیٹس اور ٹول ریپرز (براؤزر، کوڈ ایگزیکیوشن، فائل I/O) کو ماڈل اینڈ پوائنٹ کے ساتھ اپڈیٹ کریں اور ٹوکن بجٹس کو منظم کریں۔
5. مرحلہ وار آزمائیں: سنگل-ایجنٹ ٹاسکس (ڈیٹا لک اپ، خلاصہ) سے شروع کریں، پھر کثیر مرحلہ ورک فلوز مرتب کریں (منصوبہ → براؤز → عمل → خلاصہ)۔
6. کوانٹائز/ٹیون کریں: میموری کے لیے کوانٹائزیشن لگائیں اور لیٹنسی/کوالٹی ٹریڈ آفز ٹیسٹ کریں۔

کون سی سافٹ ویئر ڈپنڈنسیز درکار ہیں؟

AgenticSeek انسٹال کرنے سے پہلے، آپ کو ایک مستحکم AI رَن ٹائم ماحول درکار ہوگا۔

پہلے یہ انسٹال کریں:

• Python: 3.10 یا 3.11
• Git
• Docker (سختی سے تجویز کردہ)
• Docker Compose
• CUDA Toolkit (اپنے GPU ڈرائیور کے مطابق)
• NVIDIA Container Toolkit

ورژنز چیک کریں:

python --version
docker --version
nvidia-smi

---

اختیاری مگر سختی سے تجویز کردہ

• conda یا mamba – ماحول کی علیحدگی کے لیے
• tmux – لانگ رننگ ایجنٹس منیج کرنے کے لیے
• VS Code – ڈیبگنگ اور لاگز کے معائنہ کے لیے

آپ کون سا DeepSeek V3.2 ماڈل استعمال کریں؟

DeepSeek V3.2 متعدد ویریئنٹس میں آتا ہے۔ آپ کی پسند کارکردگی کا تعین کرتی ہے۔

تجویز کردہ ماڈل آپشنز

AgenticSeek کے لیے، MoE یا 14B کوانٹائزڈ بہترین توازن ہے۔

AgenticSeek کو مقامی طور پر کیسے انسٹال کریں؟

مرحلہ 1: ریپوزٹری کلون کریں

git clone https://github.com/Fosowl/agenticSeek.git
cd agenticSeek

---

مرحلہ 2: Python ماحول بنائیں

python -m venv venv
source venv/bin/activate
pip install --upgrade pip

ڈپنڈنسیز انسٹال کریں:

pip install -r requirements.txt

اگر Docker استعمال کر رہے ہیں (تجویز کردہ):

docker compose up -d

---

DeepSeek V3.2 کو مقامی طور پر کیسے انسٹال اور چلائیں؟

آپشن A: Ollama استعمال کریں (سب سے آسان)

1. Ollama انسٹال کریں:

curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

1. DeepSeek V3.2 پل کریں:

ollama pull deepseek-v3.2

1. ٹیسٹ کریں:

ollama run deepseek-v3.2

---

آپشن B: vLLM استعمال کریں (بہترین کارکردگی)

pip install vllm

سرور چلائیں:

vllm serve deepseek-ai/DeepSeek-V3.2 \
  --tensor-parallel-size 1 \
  --max-model-len 128000

یہ ایک OpenAI مطابقت پذیر API اینڈ پوائنٹ فراہم کرتا ہے۔

---

AgenticSeek کو De سے کیسے جوڑیں؟

مرحلہ 1: LLM بیک اینڈ کنفیگر کریں

AgenticSeek کنفیگ فائل میں ترمیم کریں:

llm:
  provider: openai-compatible
  base_url: http://localhost:8000/v1
  model: deepseek-v3.2
  api_key: none

اگر Ollama استعمال کر رہے ہیں:

base_url: http://localhost:11434/v1

---

مرحلہ 2: ٹول استعمال کو فعال کریں

یقینی بنائیں کہ یہ فلیگز فعال ہیں:

tools:
  web_browser: true
  code_execution: true
  file_system: true

خود مختار رویے کے لیے AgenticSeek ان پر انحصار کرتا ہے۔

---

ویب براؤزنگ اور آٹومیشن کیسے فعال کریں؟

براؤزر ڈپنڈنسیز انسٹال کریں

pip install playwright
playwright install chromium

پرمیشنز دیں:

export AGENTICSEEK_BROWSER=chromium

AgenticSeek تحقیقی کاموں کے لیے ہیڈلیس براؤزر آٹومیشن استعمال کرتا ہے۔

---

اپنا پہلا ایجنٹ ٹاسک کیسے چلائیں؟

مثالی کمانڈ:

python main.py \
  --task "Research the latest DeepSeek V3.2 benchmarks and summarize them"

ایجنٹ کا برتاؤ:

1. ٹاسک پارس کرتا ہے
2. اسے ذیلی کاموں میں تقسیم کرتا ہے
3. براؤزر ٹولز استعمال کرتا ہے
4. ساختہ آؤٹ پٹ لکھتا ہے

کیا یہ سیٹ اپ پروڈکشن کے لیے موزوں ہے؟

مختصر جواب: ابھی نہیں

AgenticSeek + DeepSeek V3.2 ان کے لیے بہترین ہے:

• ریسرچ
• اندرونی آٹومیشن
• خودکار ایجنٹس کی پروٹو ٹائپنگ
• پرائیویسی-کریٹیکل ورک فلوز

لیکن کنزیومر-گریڈ پروڈکشن سسٹمز کے لیے موزوں نہیں کیونکہ:

• سیٹ اپ کی پیچیدگی
• رسمی سپورٹ کی کمی
• ماڈل میں تیز رفتار تبدیلیاں

نتیجہ — عملیت پسندانہ فیصلہ

AgenticSeek کا جوڑ DeepSeek R1 30B (یا اس کے 30B ڈِسٹلز) کے ساتھ اُس وقت اچھا انتخاب ہے جب آپ کی ترجیحات میں پرائیویسی، لوکل ایگزیکیوشن، اور ایجنٹک ورک فلوز پر کنٹرول شامل ہو — اور جب آپ اس اسٹیک کو سرور کرنے، محفوظ بنانے، اور مانیٹر کرنے کی انجینئرنگ ذمہ داری اٹھانے کے لیے تیار ہوں۔ DeepSeek R1 مسابقتی reasoning کوالٹی اور پرمِسیو لائسنسنگ لاتا ہے جو لوکل ڈیپلائمنٹ کو پُرکشش بناتی ہے؛ AgenticSeek وہ آرکیسٹریشن کے بنیادی اجزا فراہم کرتا ہے جو ایک ماڈل کو خودکار، مفید ایجنٹ میں بدل دیتے ہیں۔

اگر آپ کم سے کم انجینئرنگ اوورہیڈ چاہتے ہیں:

کلاؤڈ وینڈر آفرنگز یا منیجڈ ایجنٹ سروسز پر غور کریں — اگر آپ کو بالکل اعلیٰ سنگل-کال کارکردگی، منیجڈ سیفٹی، اور گارنٹی شدہ اپ ٹائم چاہیے، تو CometAPI اب بھی بہتر ہو سکتا ہے، جو DeepSeek V3.2 API فراہم کرتا ہے۔ AgenticSeek اُس وقت چمکتا ہے جب آپ اسٹیک کے مالک بننا چاہتے ہیں؛ اگر نہیں، تو فائدہ کم ہو جاتا ہے۔

ڈویلپرز deepseek v3.2 کو CometAPI کے ذریعے ایکسس کر سکتے ہیں۔ شروع کرنے کے لیے، CometAPI کے ماڈل کی صلاحیتوں کو Playground میں ایکسپلور کریں اور تفصیلی ہدایات کے لیے API گائیڈ سے رجوع کریں۔ ایکسس کرنے سے پہلے، براہ کرم یقینی بنائیں کہ آپ نے CometAPI میں لاگ اِن کیا ہوا ہے اور API کلید حاصل کر لی ہے۔ CometAPI انٹیگریشن میں مدد کے لیے سرکاری قیمت سے کہیں کم قیمت پیش کرتا ہے۔

Ready to Go?→ Free trial of Deepseek v3.2!