Fosowl/agenticSeek

AgenticSeek – 완전 로컬, 음성 지원 AI 어시스턴트

개요

• 오픈소스, 프라이버시 우선 AI 에이전트로, 웹 브라우징, 코드 실행, 다단계 작업 조율을 전적으로 사용자 하드웨어에서 수행합니다. Manus AI와 같은 상용 서비스의 로컬 대안으로 자리매김하고 있습니다.

주요 기능

• 자율 웹 브라우징 – 사용자 개입 없이 검색, 페이지 읽기, 정보 추출, 웹 양식 작성.
• 코딩 어시스턴트 – 여러 언어(Python, C, Go, Java 등)로 코드를 생성, 디버그, 실행.
• 동적 에이전트 선택 – 시스템이 주어진 요청에 가장 적합한 전문화된 "에이전트"(예: 웹 검색, 코더, 플래너)를 결정.
• 작업 계획 및 실행 – 복잡한 목표(여행 계획, 프로젝트 스캐폴딩)를 단계로 분해하고 여러 에이전트를 사용하여 수행.
• 음성 상호작용 – 실험적인 음성-텍스트 및 텍스트-음성 변환으로 어시스턴트와 대화 가능.
• 로컬 전용 모드 – 로컬 호스팅 LLM(Ollama, LM-Studio 등)으로 실행되며 모든 파일, 대화, 검색 결과를 기기에 저장. 클라우드 API는 선택 사항.

작동 방식

1. 백엔드 – 언어 모델(로컬 또는 원격)과 통신하고 에이전트를 조율하는 Python 서비스.
2. 프론트엔드 – API 토큰을 통해 백엔드와 통신하는 React 웹 UI(http://localhost:3000에서 제공).
3. 지원 서비스 – Docker-compose가 다음을 실행:
   • SearXNG – 웹 쿼리에 사용되는 오픈소스 메타 검색 엔진.
   • Redis – SearXNG에 필요한 경량 저장소.
   • 프론트엔드 및 백엔드 컨테이너 (선택 사항; CLI 모드에서 호스트에서 직접 백엔드를 실행할 수도 있음).
4. LLM 제공자 – 호환되는 모든 모델을 연결 가능:
   • 로컬: Ollama, LM-Studio, 또는 OpenAI 호환 서버(예: llama.cpp).
   • 원격 API: OpenAI, Google Gemini, Deepseek, TogetherAI, HuggingFace, OpenRouter, MiniMax 등.
5. 구성 – .env의 환경 변수가 서비스 URL/포트를 정의하고, config.ini는 LLM 제공자, 모델, 동작 플래그(음성, 성격, 언어 목록 등)를 선택.

설치 및 빠른 시작

# 1. 클론 및 준비
git clone https://github.com/Fosowl/agenticSeek.git && cd agenticSeek
mv .env.example .env

# 2. .env 편집 – 포트, WORK_DIR, 필요한 API 키 설정
#    (로컬 모델을 실행하는 경우 LLM 키는 비워 둡니다)

# 3. Docker 서비스 시작 (full은 백엔드 포함)
./start_services.sh full   # macOS/Linux
# 또는 Windows에서
start start_services.cmd full

# 4. UI 열기
open http://localhost:3000   # 또는 브라우저에서 직접 방문

• 첫 UI 로드 시 API 토큰을 요청합니다. 백엔드 로그에서 확인하세요 (docker compose logs backend | grep "API token").
• CLI 전용 사용 시 ./install.sh(또는 install.bat)를 실행하고, SEARXNG_BASE_URL을 http://localhost:<port>로 조정한 후 서비스를 시작하고 uv run cli.py를 실행하세요.

로컬 LLM 실행

• Ollama(또는 LM-Studio) 설치, 서버 시작(ollama serve), OLLAMA_HOST=0.0.0.0:11434로 노출.
• config.ini 편집:

  [MAIN]
  is_local = True
  provider_name = ollama
  provider_model = deepseek-r1:14b   # 또는 하드웨어가 처리할 수 있는 모델
  provider_server_address = 127.0.0.1:11434
  

• 최소 하드웨어: 약 14B 파라미터 모델(Magistral, Qwen, Deepseek 14B 등)을 실행할 수 있는 GPU.

클라우드 API 사용

• 해당 *_API_KEY 환경 변수를 채우고, config.ini에서 is_local = False로 설정한 후 provider_name(예: openai)과 모델 이름(예: gpt-3.5-turbo)을 선택.

일반적인 작업 흐름

1. 요청을 입력하거나 말합니다. 예:
   • "프랑스 렌의 인기 카페를 웹에서 검색하고, 세 곳의 주소를 rennes_cafes.txt에 저장해."
2. AgenticSeek가 웹 검색 에이전트를 선택하고, SearXNG를 통해 쿼리를 수행하고, 결과를 파싱하여 WORK_DIR에 파일을 작성합니다.
3. 코딩 작업의 경우, 코더 에이전트가 소스 파일을 생성하고(안전하면) 실행한 후 출력을 반환합니다.
4. 복잡한 목표는 플래너 에이전트를 트리거하여 단계별 계획을 만들고 하위 작업을 적절한 에이전트에 위임합니다.

파일 처리

• 업로드된 파일은 WORK_DIR/.user_uploads/ 아래에 자동 이름 중복 해결과 함께 저장됩니다.
• 시스템은 파일당 50MB 제한을 준수합니다.

제한 사항 및 상태

• 초기 프로토타입 – 에이전트 라우팅이 작업을 잘못 할당할 수 있음; 명시적 프롬프트가 도움이 됩니다.
• 브라우저에서 양식 작성은 실험적.
• 음성 기능(listen, speak)은 아직 개발 중이며 CLI 모드에서만 작동.
• 공식 로드맵이나 자금 지원 없음; 커뮤니티 기여를 권장.

라이선스

• GPL-3.0(README 배지 참조).

도움 받을 곳

• Discord: https://discord.gg/8hGDaME3TC
• GitHub 이슈 및 풀 리퀘스트
• 다국어 README(중국어, 프랑스어, 일본어 등)로 더 넓은 커뮤니티 지원.

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결론: AgenticSeek는 웹 검색, 코드 생성, 작업 계획을 하나의 프라이버시 보호 패키지로 결합한 자체 호스팅 AI 어시스턴트입니다. 강력한 GPU를 보유하고 모든 AI 상호작용을 기기 내에서 유지하려는 사용자에게 적합하며, 필요 시 클라우드 API로 전환할 수 있는 옵션도 제공합니다.