AgenticSeek là một framework tác nhân cục bộ mã nguồn mở, tập trung vào quyền riêng tư, định tuyến các quy trình làm việc đa tác nhân trên máy của người dùng; DeepSeek V3.2 là một mô hình ngôn ngữ lớn mới phát hành, đặt lập luận lên hàng đầu, tối ưu cho quy trình tác nhân và ngữ cảnh dài. Kết hợp lại, chúng tạo thành một cặp hấp dẫn cho các đội ngũ hoặc người dùng nâng cao ưu tiên kiểm soát trên thiết bị, tích hợp công cụ và lập luận độ trễ thấp. Cặp đôi này không “tốt hơn” một cách phổ quát so với các lựa chọn lưu trữ trên đám mây: các đánh đổi bao gồm yêu cầu phần cứng, độ phức tạp tích hợp và một số rủi ro vận hành quanh khả năng tương thích mô hình/công cụ.
AgenticSeek là gì và hoạt động như thế nào?
AgenticSeek là gì?
AgenticSeek là một framework tác nhân AI mã nguồn mở được thiết kế để chạy hoàn toàn trên phần cứng cục bộ của người dùng thay vì dựa vào dịch vụ đám mây. Nó định vị mình như một giải pháp thay thế ưu tiên quyền riêng tư cho các tác nhân tự động độc quyền như Manus AI, cho phép người dùng giữ quyền kiểm soát hoàn toàn đối với dữ liệu, quy trình và tương tác AI.
Một số khả năng cốt lõi gồm:
- Vận hành hoàn toàn cục bộ: Tất cả tác vụ AI chạy trên máy người dùng, không gửi dữ liệu tới máy chủ bên thứ ba, giảm thiểu rủi ro về quyền riêng tư.
- Duyệt web tự động: Tác nhân có thể tự duyệt internet, đọc văn bản, trích xuất thông tin, điền biểu mẫu web và thực hiện nghiên cứu tự động.
- Sinh và thực thi mã: Người dùng có thể yêu cầu tác nhân viết, gỡ lỗi và chạy mã bằng các ngôn ngữ như Python, Go và C ngay trên máy.
- Lập kế hoạch tác vụ thông minh: AgenticSeek có thể chia nhỏ các tác vụ dài, phức tạp thành các bước nhỏ và phối hợp nhiều tác nhân nội bộ để thực thi.
- Tương tác bằng giọng nói: Một số triển khai hỗ trợ chuyển giọng nói thành văn bản và điều khiển bằng giọng nói để tương tác tự nhiên hơn với tác nhân.
Các dự án GitHub liên quan đến AgenticSeek cho thấy sự quan tâm tích cực của cộng đồng và đóng góp đáng kể — ví dụ, hàng nghìn commit, sao và fork trên các repo liên quan.
AgenticSeek so sánh với các tác nhân AI khác như thế nào?
AgenticSeek nằm giữa bộ công cụ LLM cục bộ và nền tảng tác nhân tự động đầy đủ tính năng. Theo truyền thống, các tác nhân như tự động hóa dựa trên GPT của OpenAI dựa vào API đám mây cho tính toán và dữ liệu. AgenticSeek đảo ngược mô hình này bằng cách ưu tiên tự chủ hoàn toàn cục bộ, thu hút người dùng quan tâm đến quyền riêng tư, chi phí và quyền sở hữu quy trình.
Khác với chatbot LLM điển hình — vốn chỉ phản hồi khi được nhắc — AgenticSeek hướng tới cách tiếp cận quy trình đa giai đoạn tự chủ: quyết định → lập kế hoạch → hành động → đánh giá. Điều này khiến nó gần hơn về khái niệm với các trợ lý số có khả năng thực thi tác vụ trong thế giới thực thay vì chỉ đối thoại.
Tuy nhiên, tính chất hoàn toàn cục bộ của AgenticSeek cũng tạo ra các ràng buộc:
- Yêu cầu phần cứng: Chạy các mô hình lập luận mạnh mẽ cục bộ có thể cần RAM và GPU đáng kể.
- Phụ thuộc chất lượng mô hình: Năng lực của hệ thống phụ thuộc nhiều vào các mô hình cục bộ được cắm vào. Nếu thiếu một mô hình lập luận mạnh ở backend, chức năng có thể vẫn hạn chế.
Điều này dẫn tới lý do tại sao kết hợp AgenticSeek với xương sống tối tân như DeepSeek V3.2 lại quan trọng: nó tận dụng một mô hình mở ưu tiên lập luận ở tuyến đầu, được tối ưu cho tác vụ tác nhân.
DeepSeek V3.2 là gì và vì sao quan trọng?
DeepSeek V3.2 là một mô hình ngôn ngữ lớn mã nguồn mở được thiết kế cho lập luận, lập kế hoạch và sử dụng công cụ — đặc biệt trong các quy trình tác nhân. Phát hành vào cuối năm 2025, DeepSeek V3.2 và biến thể hiệu năng cao DeepSeek V3.2-Speciale đã gây chú ý khi đẩy các mô hình mở vào vùng hiệu năng vốn do hệ thống đóng nguồn thống trị.
Các đặc điểm kỹ thuật then chốt gồm:
- Kiến trúc Mixture-of-Experts (MoE): Hiệu quả ở quy mô lớn, kích hoạt chỉ các tập thông số liên quan trong quá trình suy luận để giảm tải tính toán mà không hy sinh năng lực.
- DeepSeek Sparse Attention (DSA): Cơ chế mới giúp xử lý ngữ cảnh dài hiệu quả hơn, hỗ trợ đầu vào mở rộng (tới ~128k token).
- Dữ liệu huấn luyện tổng hợp quy mô lớn: Tới hơn 85.000 môi trường tác vụ tác nhân đã được dùng để huấn luyện, củng cố khả năng lập luận và hành động trong các tác vụ dựa trên công cụ.
- Nhấn mạnh học tăng cường: Tập trung vào tinh chỉnh hậu huấn luyện với tăng cường lập luận có cấu trúc để cải thiện thực thi tác vụ tác nhân.
Hiệu năng của nó đã được benchmark ấn tượng trên các thách thức chuẩn:
- Trên các bài kiểm tra lập luận hình thức như AIME 2025, cạnh tranh hoặc vượt mức GPT-5.
- DeepSeek V3.2-Speciale đạt hiệu năng mức huy chương vàng trong các cuộc thi toán và lập trình quốc tế, bao gồm các benchmark IMO và IOI — thành tích thường gắn liền với các mô hình độc quyền hàng đầu.
Tổng thể, các kết quả này định vị DeepSeek V3.2 là một trong những mô hình mở hàng đầu có khả năng lập luận tác nhân nghiêm túc.
Điều gì khiến DeepSeek V3.2 phù hợp cho tác nhân?
DeepSeek V3.2 được thiết kế rõ ràng để đáp ứng các yêu cầu khắt khe của môi trường tác nhân — nơi AI không chỉ sinh văn bản mà còn hiểu tác vụ, lập kế hoạch bước, gọi công cụ và kiên trì qua thực thi đa giai đoạn.
Một số điểm mạnh hướng tới tác nhân:
- Xử lý ngữ cảnh lớn cho phép nó theo dõi các quy trình dài và ghi nhớ hành động trước đó.
- Huấn luyện trên môi trường tác nhân tổng hợp phong phú cải thiện khả năng lập kế hoạch và dùng API, trình duyệt hoặc công cụ thực thi mã như một phần của quy trình lớn hơn.
- Ưu tiên lập luận (nhấn mạnh học tăng cường) đem lại tư duy phân tích sâu hơn so với các mô hình dự đoán token thuần.
Bước tiến của V3.2 hướng tới “tư duy trong việc sử dụng công cụ” — nghĩa là khi được kiến trúc phù hợp, nó có thể đan xen lập luận nội bộ với các lời gọi công cụ bên ngoài.
DeepSeek V3.2 tích hợp tốt với AgenticSeek không?
Có các cân nhắc về tương thích kỹ thuật không?
Có. Các trục tương thích chính là:
- Tương thích API/Giao diện: AgenticSeek có thể gọi các mô hình cục bộ qua API mô hình chuẩn (HF transformers, adapter grpc/HTTP). DeepSeek công bố artefact mô hình và endpoint API (Hugging Face và DeepSeek API) cho phép gọi suy luận chuẩn, giúp việc tích hợp thuận lợi.
- Tokenization & cửa sổ ngữ cảnh: Thiết kế ngữ cảnh dài của V3.2 có lợi cho tác nhân vì giảm nhu cầu nén trạng thái giữa các lần gọi công cụ. Trình điều phối của AgenticSeek hưởng lợi khi mô hình có thể giữ “bộ nhớ làm việc” lớn hơn mà không cần ghép nối trạng thái tốn kém.
- Nguyên thủy gọi công cụ: V3.2 được mô tả rõ là “thân thiện với tác nhân”. Các mô hình được tinh chỉnh cho việc dùng công cụ xử lý prompt có cấu trúc và tương tác kiểu gọi hàm đáng tin cậy hơn; điều này đơn giản hóa kỹ thuật prompt của AgenticSeek và giảm hành vi dễ vỡ.
Tích hợp thực tế trông như thế nào?
Triển khai điển hình ghép AgenticSeek (chạy cục bộ) với một endpoint suy luận DeepSeek V3.2 có thể là:
- Suy luận cục bộ: Chạy checkpoint V3.2 trong runtime cục bộ (nếu bạn có GPU/hệ engine hỗ trợ và giấy phép mô hình cho phép dùng cục bộ). Điều này giữ trọn quyền riêng tư và độ trễ thấp.
- Endpoint API riêng: Lưu trữ V3.2 trên một node suy luận riêng (on-prem hoặc cloud VPC) với kiểm soát truy cập nghiêm ngặt. Đây là phổ biến cho triển khai doanh nghiệp muốn quản lý mô hình tập trung.
Yêu cầu thực tế và các bước thiết lập để chạy cục bộ
Chạy AgenticSeek cùng DeepSeek V3.2 cục bộ hoàn toàn khả thi vào năm 2025, nhưng không phải plug-and-play.
Phần cứng khuyến nghị (hiệu năng tác nhân tốt)
Để quy trình tự động diễn ra mượt:
- CPU: 12–16 lõi
- RAM: 64–128 GB
- GPU:
- NVIDIA RTX 3090 / 4090 (24 GB VRAM)
- Hoặc thiết lập đa GPU
- Storage: NVMe SSD, trống 200 GB
- OS: Linux (tương thích tốt nhất)
Thiết lập này cho phép DeepSeek V3.2 (đã lượng hóa hoặc biến thể MoE) xử lý chuỗi lập luận dài, lời gọi công cụ và tự động hóa web một cách ổn định.
Phần mềm & các bước tích hợp (mức cao)
- Chọn runtime hỗ trợ trọng số DeepSeek và phương án lượng hóa mong muốn (ví dụ, Ollama hoặc stack Triton/flashattention).
- Cài AgenticSeek từ repo GitHub và theo hướng dẫn cục bộ để bật bộ định tuyến tác nhân, trình lập kế hoạch và trình tự động hóa trình duyệt.
- Tải checkpoint DeepSeek-R1 hoặc bản chưng cất 30B (từ Hugging Face hoặc nhà phân phối) và cấu hình endpoint runtime.
- Nối prompt và adapter công cụ: cập nhật template prompt và wrapper công cụ của AgenticSeek (trình duyệt, thực thi mã, I/O file) để dùng endpoint mô hình và quản lý ngân sách token.
- Kiểm thử từng bước: bắt đầu với tác vụ một tác nhân (tra cứu dữ liệu, tóm tắt) rồi ghép thành quy trình nhiều bước (lập kế hoạch → duyệt → thực thi → tóm tắt).
- Lượng hóa / tinh chỉnh: áp dụng lượng hóa cho bộ nhớ và thử nghiệm đánh đổi độ trễ/chất lượng.
Yêu cầu phụ thuộc phần mềm là gì?
Trước khi cài AgenticSeek, bạn cần môi trường runtime AI ổn định.
Cài các thành phần sau trước:
- Python: 3.10 hoặc 3.11
- Git
- Docker (rất khuyến nghị)
- Docker Compose
- CUDA Toolkit (khớp driver GPU của bạn)
- NVIDIA Container Toolkit
Kiểm tra phiên bản:
python --version
docker --version
nvidia-smi
Tùy chọn nhưng rất nên dùng
- conda hoặc mamba – để cô lập môi trường
- tmux – quản lý tác nhân chạy lâu
- VS Code – gỡ lỗi và xem log
Nên dùng biến thể DeepSeek V3.2 nào?
Các lựa chọn mô hình khuyến nghị
| Biến thể mô hình | Trường hợp sử dụng | VRAM |
|---|---|---|
| DeepSeek V3.2 7B | Thử nghiệm / phần cứng thấp | 8–10 GB |
| DeepSeek V3.2 14B | Tác vụ tác nhân nhẹ | 16–20 GB |
| DeepSeek V3.2 MoE | Tự động hóa tác nhân đầy đủ | 24+ GB |
| V3.2-Speciale | Nghiên cứu / toán | 40+ GB |
Với AgenticSeek, MoE hoặc 14B đã lượng hóa là cân bằng tốt nhất.
Cài đặt AgenticSeek cục bộ như thế nào?
Bước 1: Clone kho mã
git clone https://github.com/Fosowl/agenticSeek.git
cd agenticSeek
Bước 2: Tạo môi trường Python
python -m venv venv
source venv/bin/activate
pip install --upgrade pip
Cài đặt các phụ thuộc:
pip install -r requirements.txt
Nếu dùng Docker (khuyến nghị):
docker compose up -d
Cài đặt và chạy DeepSeek V3.2 cục bộ như thế nào?
Tùy chọn A: Dùng Ollama (đơn giản nhất)
- Cài Ollama:
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
- Kéo DeepSeek V3.2:
ollama pull deepseek-v3.2
- Thử chạy:
ollama run deepseek-v3.2
Tùy chọn B: Dùng vLLM (hiệu năng tốt nhất)
pip install vllm
Chạy server:
vllm serve deepseek-ai/DeepSeek-V3.2 \
--tensor-parallel-size 1 \
--max-model-len 128000
Điều này mở ra một endpoint API tương thích OpenAI.
Kết nối AgenticSeek với De như thế nào
Bước 1: Cấu hình backend LLM
Chỉnh sửa file cấu hình AgenticSeek:
llm:
provider: openai-compatible
base_url: http://localhost:8000/v1
model: deepseek-v3.2
api_key: none
Nếu dùng Ollama:
base_url: http://localhost:11434/v1
Bước 2: Bật sử dụng công cụ
Đảm bảo các cờ này đã bật:
tools:
web_browser: true
code_execution: true
file_system: true
AgenticSeek dựa vào các công cụ này để hành xử tự động.
Bật duyệt web và tự động hóa như thế nào?
Cài phụ thuộc trình duyệt
pip install playwright
playwright install chromium
Cấp quyền:
export AGENTICSEEK_BROWSER=chromium
AgenticSeek dùng tự động hóa trình duyệt headless cho các tác vụ nghiên cứu.
Chạy tác vụ tác nhân đầu tiên như thế nào?
Lệnh ví dụ:
python main.py \
--task "Research the latest DeepSeek V3.2 benchmarks and summarize them"
Hành vi tác nhân:
- Phân tích tác vụ
- Chia thành các tác vụ con
- Dùng công cụ trình duyệt
- Viết đầu ra có cấu trúc
Thiết lập này đã phù hợp môi trường sản xuất chưa?
Câu trả lời ngắn: Chưa
AgenticSeek + DeepSeek V3.2 rất phù hợp cho:
- Nghiên cứu
- Tự động hóa nội bộ
- Dựng mẫu (prototype) tác nhân tự động
- Quy trình ưu tiên quyền riêng tư
Nhưng chưa lý tưởng cho hệ thống sản phẩm hướng người dùng do:
- Độ phức tạp thiết lập
- Thiếu hỗ trợ chính thức
- Mô hình thay đổi nhanh
Kết luận — nhận định thực dụng
AgenticSeek kết hợp DeepSeek R1 30B (hoặc các bản chưng cất 30B) là một tổ hợp tốt khi ưu tiên của bạn gồm quyền riêng tư, thực thi cục bộ và kiểm soát quy trình tác nhân — và khi bạn sẵn sàng gánh vác phần kỹ thuật để phục vụ, bảo mật và giám sát toàn bộ stack. DeepSeek R1 mang lại chất lượng lập luận cạnh tranh và giấy phép thoáng giúp triển khai cục bộ hấp dẫn; AgenticSeek cung cấp các nguyên thủy điều phối biến một mô hình thành một tác nhân tự động, hữu ích.
Nếu bạn muốn tối thiểu hóa gánh nặng kỹ thuật:
Hãy cân nhắc các dịch vụ nhà cung cấp đám mây hoặc dịch vụ tác nhân được quản lý — Nếu bạn cần hiệu năng cao nhất cho mỗi lượt gọi, an toàn được quản lý và thời gian hoạt động được đảm bảo, thì CometAPI có thể vẫn phù hợp hơn, cung cấp Deepseek V3.2 API. AgenticSeek tỏa sáng khi bạn muốn sở hữu toàn bộ stack; nếu không, lợi ích sẽ giảm.
Nhà phát triển có thể truy cập deepseek v3.2 qua CometAPI. Để bắt đầu, hãy khám phá năng lực mô hình của CometAPI trong Playground và tham khảo hướng dẫn API để biết chỉ dẫn chi tiết. Trước khi truy cập, vui lòng đảm bảo bạn đã đăng nhập CometAPI và lấy khóa API. CometAPI đưa ra mức giá thấp hơn nhiều so với giá chính thức để giúp bạn tích hợp.
Sẵn sàng bắt đầu?→ Dùng thử miễn phí deepseek v3.2!