开发者连夜弃坑Manus！全因GitHub这个新晋顶流AI助手太香…

今年年后Manus在全球大火了一段时间，不过近期它的声势正在逐渐下降，除了需要获取邀请码才能体验外，更多的是部分测试用户使用完后发现它并非宣传的“全球首款通用智能体产品”那样功能强大，在复杂任务或未知环境中，会经常出现宕机的状态，推理链路和知识储备也不完备。今天要和大家分享的是一款Manus AI的100%开源平替项目，并且**连续多日登上Github热门榜单第一名**！

项目简介

AgenticSeek是一款令人振奋的开源项目，目前已在GitHub热门榜单中脱颖而出，获得超过13.8k星标。它是一个完全本地化的AI助手，可以被视为Manus AI的替代方案。与需要API调用和高昂订阅费用的同类产品不同，**AgenticSeek所有功能都在本地运行，保护用户数据隐私的同时也大幅降低了使用成本**。

这款AI助手拥有智能网页浏览、自主编码、智能代理选择等功能，能够自主浏览互联网，编写并运行多种编程语言的代码，还能根据任务需求自动选择最适合的AI代理来完成工作。最重要的是，所有数据处理都在本地完成，用户只需按时交电费就能享受到高级AI助手的服务。

功能特点

🔒 完全本地运行

AgenticSeek的核心优势在于其完全本地化的特性。**所有数据处理和模型推理都在用户自己的硬件上进行，不需要将数据传输到外部服务器，确保了用户数据的隐私安全**。这也意味着用户不需要支付API调用费用或订阅费用，大大降低了使用成本。

🌐 智能网页浏览

该助手能够自主浏览互联网，进行网络搜索、阅读文章、提取特定信息，甚至填写网页表单，所有这些操作都无需用户手动干预。这种无需人工参与的浏览能力为研究和信息收集提供了新的可能性。

💻 多语言编程支持

AgenticSeek可以作为强大的编程助手，支持Python、C、Go、Java等多种编程语言的代码编写、调试和执行。这一功能能显著提高开发者的生产力，帮助解决复杂的编程挑战。

🧠 智能代理选择

当用户提出任务需求时，AgenticSeek会自动分析任务类型，并选择最合适的AI代理来处理。这相当于拥有一个专家团队随时待命，能够针对不同类型的请求提供最优服务。

📋 任务规划与分解

AgenticSeek不仅能处理简单查询，还能管理和执行多步骤的复杂项目。无论是旅行规划、研究整理还是复杂工作流管理，它都能将大型任务分解为可管理的步骤，并调用多个AI代理协同完成任务。

🎙️ 语音交互

为了提升用户体验，AgenticSeek支持语音命令和语音输入输出功能，提供更自然、更直观的交互方式。用户可以像对话未来AI助手那样与AgenticSeek交流。

项目使用的技术栈

AgenticSeek采用了一系列先进的技术和框架：

1. Python：作为主要开发语言，用于实现核心功能和模型交互
2. JavaScript：用于Web界面的前端开发
3. Docker：容器化部署，确保环境一致性
4. Ollama：本地LLM（大语言模型）部署和管理
5. SearXNG：私有元搜索引擎，用于安全的Web搜索
6. Deepseek R1/Qwen：推荐的本地大语言模型，具有优秀的推理和工具使用能力
7. Redis：用于缓存和会话管理
8. Selenium/ChromeDriver：用于自动化Web浏览和交互
9. PyAudio：语音输入处理
10. TTS：文本到语音转换

本地详细安装部署教程

以下是在Ubuntu系统上安装部署AgenticSeek的详细步骤：

系统要求

根据模型大小，硬件需求有所不同：

• **小型模型(14B)**：最低12GB显存的GPU（如RTX 3060）
• **中型模型(32B)**：建议24GB+显存的GPU（如RTX 4090）
• **大型模型(70B+)**：需要48GB+显存（如多GPU设置或具有统一内存的设备）

推荐使用Deepseek R1系列模型，因为它们在推理和工具使用方面表现出色。

前置准备

确保系统已安装以下基础软件：

# 安装基本依赖
sudo apt update
sudo apt install -y git python3 python3-pip python3-venv docker docker-compose google-chrome-stable

步骤1：克隆仓库

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

步骤2：设置环境变量

# 复制环境变量示例文件并编辑
cp .env.example .env
# 设置SearXNG基本URL
echo "SEARXNG_BASE_URL=http://127.0.0.1:8080" >> .env

步骤3：创建虚拟环境

python3 -m venv agenticseek_env
source agenticseek_env/bin/activate

步骤4：安装依赖项

# 安装系统级依赖
sudo apt install -y alsa-utils portaudio19-dev python3-pyaudio libgtk-3-dev libnotify-dev libgconf-2-4 libnss3 libxss1 chromium-chromedriver

# 安装Python依赖
pip install --upgrade pip setuptools wheel
pip install -r requirements.txt

步骤5：安装Ollama

Ollama是一个用于在本地运行大型语言模型的工具（再具体的安装可以参考我之前的文章：https://mp.weixin.qq.com/s/VVGF2xvla_zv4cpiCem4tw）：

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

步骤6：拉取和运行模型

# 启动Ollama服务
ollama serve &

# 拉取Deepseek模型（选择适合你显卡的大小）
# 对于12GB显存
ollama pull deepseek-coder:14b

# 对于24GB+显存
# ollama pull deepseek-r1:32b

# 对于48GB+显存
# ollama pull deepseek-r1:70b

步骤7：配置AgenticSeek

编辑config.ini文件，设置与你的本地环境匹配的配置：

nano config.ini

配置示例：

[MAIN]
is_local = True
provider_name = ollama
provider_model = deepseek-coder:14b  # 根据你拉取的模型修改
provider_server_address = 127.0.0.1:11434
agent_name = Friday
recover_last_session = False
save_session = True
speak = False
listen = False
work_dir = /home/你的用户名/agenticseek_workspace  # 修改为你想使用的工作目录
jarvis_personality = False
languages = en zh

[BROWSER]
headless_browser = False
stealth_mode = False

确保work_dir目录存在：

mkdir -p /home/你的用户名/agenticseek_workspace

步骤8：启动必要的服务

# 启动Docker服务（如果没有自动启动）
sudo systemctl start docker

# 启动必要的服务（SearXNG等）
sudo ./start_services.sh

步骤9：运行AgenticSeek

有两种方式可以运行AgenticSeek：

命令行界面

python3 cli.py

Web界面

# 启动后端API服务
python3 api.py

然后在浏览器中访问http://localhost:3000

常见问题解决

1. ChromeDriver版本不匹配
   如果遇到”session not created: This version of ChromeDriver only supports Chrome version X”错误：

# 检查Chrome版本
google-chrome --version

# 下载匹配版本的ChromeDriver
# 访问 https://chromedriver.chromium.org/downloads 下载对应版本

2. 连接适配器问题
   如果遇到”No connection adapters were found for ‘127.0.0.1:11434/v1/chat/completions’”错误：确保provider_server_address包含http://前缀，尤其是使用LM Studio时。
3. SearXNG基本URL未提供
   如果遇到”SearxNG base URL must be provided”错误：

export SEARXNG_BASE_URL="http://127.0.0.1:8080"

项目适用人群

AgenticSeek是为以下群体设计的：

1. 数据隐私关注者：对个人数据隐私有高度要求，不希望敏感信息发送到第三方服务器的用户。
2. 开发者和程序员：需要AI辅助编码、调试和技术文档生成的专业人士，尤其是处理敏感或专有代码的开发团队。
3. 研究人员和学者：需要自动化信息收集和文献综述的学术工作者，特别是那些处理敏感研究数据的人。
4. AI爱好者和技术极客：热衷于探索最新AI技术并愿意在本地设备上运行先进模型的技术爱好者。
5. 小型企业和初创公司：希望利用AI能力但预算有限，无法承担高昂API调用费用的组织。
6. 内容创作者：需要AI辅助写作、编辑和内容策划但希望保持创意所有权的创作者。
7. 系统管理员和IT专业人士：需要自动化任务和系统管理帮助，但需要确保系统安全性的技术人员。

总结

AgenticSeek代表了AI助手领域的一次重要突破，它通过将强大的AI能力完全本地化，解决了当前主流AI服务存在的隐私问题和高昂成本问题。用户可以在自己的硬件上运行大型语言模型，实现智能网页浏览、自主编码、复杂任务规划等功能，而无需担心数据泄露或持续付费。

随着本地LLM如Deepseek和Qwen变得更加强大和高效，以及硬件性能的不断提升，像AgenticSeek这样的工具将在我们与人工智能的交互方式中扮演越来越重要的角色。无论您是开发者、研究人员，还是对隐私和本地控制充满热情的AI爱好者，AgenticSeek都提供了一个探索本地化AI潜力的多功能平台。

AgenticSeek真正实现了”AI助手自由”，让用户只需按时交电费，就能拥有一个强大、私密且不受限制的AI伙伴。随着开源社区的持续贡献和改进，我们可以期待AgenticSeek在未来提供更加强大和用户友好的体验。现在正是探索这一创新工具的最佳时机，体验真正属于自己的智能助手。