مساعد ذكاء اصطناعي محلي بالكامل، لا يتطلب استدعاء واجهة برمجة التطبيقات (API)، يتمتع بقدرات تصفح الويب المستقل وكتابة التعليمات البرمجية وتخطيط المهام.

نظرة عامة على مشروع AgenticSeek

AgenticSeek هو مساعد ذكي يعمل بالذكاء الاصطناعي ومحلي بالكامل، كبديل مفتوح المصدر لـ Manus AI، لا يتطلب استدعاءات API ورسوم شهرية باهظة، بل يكفي تكلفة الكهرباء للاستمتاع بخدمات الوكيل الذكي المستقل. تم تصميم هذا المشروع خصيصًا لنماذج الاستدلال المحلية، ويعمل بالكامل على أجهزة المستخدم، مما يضمن الخصوصية الكاملة وعدم الاعتماد على السحابة.

الميزات الأساسية

🔒 توطين كامل وحماية الخصوصية

• تشغيل محلي 100٪: يتم تنفيذ جميع الوظائف على جهاز المستخدم، دون الاعتماد على السحابة.
• خصوصية البيانات: يتم الاحتفاظ بالملفات والمحادثات وسجلات البحث بالكامل على الجهاز المحلي.
• عدم مشاركة البيانات: لا يتم نقل أي بيانات شخصية إلى خدمات خارجية.

🌐 تصفح ذكي للويب

يمكن لـ AgenticSeek تصفح الإنترنت بشكل مستقل - البحث والقراءة واستخراج المعلومات وملء نماذج الويب - دون تدخل بشري. يدعم:

• البحث التلقائي واستخراج المعلومات
• ملء نماذج الويب تلقائيًا
• تحليل وتلخيص المحتوى الذكي

💻 مساعد برمجة مستقل

قادر على كتابة وتصحيح وتشغيل برامج بلغات متعددة مثل Python و C و Go و Java - دون إشراف أو تبعيات خارجية. تشمل الميزات:

• إنشاء التعليمات البرمجية بلغات متعددة
• تصحيح الأخطاء وإصلاحها تلقائيًا
• تنفيذ التعليمات البرمجية واختبارها

🧠 اختيار الوكيل الذكي

يحدد تلقائيًا أفضل وكيل ذكاء اصطناعي لكل مهمة، تمامًا مثل وجود فريق من الخبراء المحترفين على استعداد دائم لتقديم المساعدة. ميزات النظام:

• توجيه المهام تلقائيًا
• تقسيم العمل المتخصص للوكلاء
• آلية اتخاذ القرارات الذكية

📋 تخطيط وتنفيذ المهام المعقدة

من تخطيط السفر إلى المشاريع المعقدة - يقسم المهام الكبيرة إلى خطوات يمكن التحكم فيها، ويستخدم العديد من وكلاء الذكاء الاصطناعي لتنفيذها. تشمل القدرات:

• تقسيم المهام تلقائيًا
• تعاون متعدد الوكلاء
• تتبع التقدم وإدارته

🎙️ التفاعل الصوتي

تتيح لك وظائف الصوت إلى نص والصوت الواضحة والسريعة والمستقبلية التفاعل بشكل طبيعي مع مساعد الذكاء الاصطناعي. الخصائص:

• وظيفة التنبيه الصوتي
• التعرف على الصوت في الوقت الفعلي
• التفاعل باللغة الطبيعية

البنية التقنية

موفرو LLM المحليون المدعومون

مزود	محلي	الوصف
ollama	نعم	قم بتشغيل LLM محليًا بسهولة باستخدام ollama
lm-studio	نعم	قم بتشغيل LLM محليًا باستخدام LM Studio
server	نعم	استضافة النموذج على جهاز آخر
openai	يعتمد على التكوين	استخدم ChatGPT API أو API متوافق

تكوين النموذج الموصى به

تم تطوير المشروع وتحسينه بشكل أساسي باستخدام نموذج deepseek r1 14b على RTX 3060.

حجم النموذج	متطلبات GPU	تقييم الأداء
7B	ذاكرة فيديو 8 جيجابايت	وظائف أساسية
14B	ذاكرة فيديو 12 جيجابايت (مثل RTX 3060)	✅ يمكن استخدامه للمهام البسيطة، وقد تكون هناك صعوبات في تصفح الويب وتخطيط المهام
32B	ذاكرة فيديو 24+ جيجابايت (مثل RTX 4090)	🚀 معظم المهام ناجحة، وقد يظل تخطيط المهام صعبًا
70B+	ذاكرة فيديو 48+ جيجابايت (مثل Mac Studio)	💪 ممتاز، يوصى به لحالات الاستخدام المتقدمة

التثبيت والتكوين

متطلبات النظام

• Python 3.10 أو أحدث
• متصفح Chrome و ChromeDriver
• Docker و Docker Compose

تثبيت سريع

git clone https://github.com/Fosowl/agenticSeek.git
cd agenticSeek
mv .env.example .env
python3 -m venv agentic_seek_env
source agentic_seek_env/bin/activate

التثبيت التلقائي (موصى به)

# Linux/macOS
./install.sh

# Windows
./install.bat

التثبيت اليدوي

pip3 install -r requirements.txt
# أو
python3 setup.py install

مثال على التكوين

[MAIN]
is_local = True
provider_name = ollama
provider_model = deepseek-r1:32b
provider_server_address = 127.0.0.1:11434
agent_name = Friday
recover_last_session = False
save_session = False
speak = False
listen = False
work_dir = /Users/mlg/Documents/ai_folder
jarvis_personality = False
languages = en zh

[BROWSER]
headless_browser = False
stealth_mode = False

شرح معلمات التكوين

• is_local: تشغيل محلي (True) أو خادم بعيد (False)
• provider_name: اسم المزود (ollama، server، lm-studio، إلخ)
• provider_model: النموذج المستخدم، مثل deepseek-r1:32b
• agent_name: اسم الوكيل، يستخدم ككلمة مرور صوتية
• work_dir: مسار المجلد الذي يمكن للذكاء الاصطناعي الوصول إليه
• jarvis_personality: تمكين شخصية JARVIS
• languages: قائمة اللغات المدعومة

طريقة التشغيل

بدء الخدمة

# تفعيل بيئة Python
source agentic_seek_env/bin/activate

# بدء الخدمات المطلوبة
sudo ./start_services.sh  # macOS/Linux
start ./start_services.cmd  # Windows

خيارات التشغيل

الخيار 1: واجهة CLI

python3 cli.py

الخيار 2: واجهة الويب

# بدء الواجهة الخلفية
python3 api.py

# قم بزيارة http://localhost:3000/

أمثلة على الاستخدام

فيما يلي بعض سيناريوهات الاستخدام النموذجية:

• Make a snake game in python - اصنع لعبة الثعبان في بايثون
• Show me how to multiply matrice in C - أرني كيفية ضرب المصفوفات في لغة C
• Make a blackjack in golang - اصنع لعبة البلاك جاك في Go
• Do a web search to find cool tech startup in Japan working on cutting edge AI research - قم بإجراء بحث على الويب للعثور على شركة تقنية ناشئة رائعة في اليابان تعمل على أبحاث الذكاء الاصطناعي المتطورة
• Can you find on the internet who created AgenticSeek? - هل يمكنك أن تجد على الإنترنت من قام بإنشاء AgenticSeek؟
• Can you use a fuel calculator online to estimate the cost of a Nice - Milan trip - هل يمكنك استخدام حاسبة وقود عبر الإنترنت لتقدير تكلفة رحلة نيس - ميلان

وظيفة الصوت

تكوين تحويل الصوت إلى نص

قم بتمكين في config.ini:

listen = True

سير العمل

1. قل اسم الوكيل للتنبيه (مثل "Friday")
2. قل الاستعلام بوضوح
3. أنهِ الطلب بعبارة تأكيد، مثل: "do it" و "go ahead" و "execute" وما إلى ذلك.

النشر عن بعد

يدعم المشروع تشغيل LLM على خادم بعيد:

جانب الخادم

git clone --depth 1 https://github.com/Fosowl/agenticSeek.git
cd agenticSeek/server/
pip3 install -r requirements.txt
python3 app.py --provider ollama --port 3333

تكوين العميل

[MAIN]
is_local = False
provider_name = server
provider_model = deepseek-r1:70b
provider_server_address = x.x.x.x:3333

الأسئلة الشائعة

س: ما هي مواصفات الأجهزة المطلوبة؟

راجع جدول تكوين النموذج أعلاه، يوصى بذاكرة فيديو لا تقل عن 12 جيجابايت للوظائف الأساسية.

س: لماذا تم اختيار Deepseek R1؟

يتفوق Deepseek R1 في الاستدلال واستخدام الأدوات، مما يجعله خيارًا مثاليًا لمتطلبات المشروع.

س: هل يمكن تشغيله محليًا بنسبة 100٪ حقًا؟

نعم، عند استخدام موفري Ollama أو LM Studio أو server، يتم تشغيل جميع نماذج تحويل الصوت إلى نص و LLM وتحويل النص إلى كلام محليًا.

س: ما هي المزايا مقارنة بـ Manus؟

يعطي AgenticSeek الأولوية للاستقلالية عن الأنظمة الخارجية، مما يمنح المستخدمين مزيدًا من التحكم وحماية الخصوصية وتجنب تكاليف API.

روابط المشروع

• مستودع GitHub: https://github.com/Fosowl/agenticSeek