agenticSeek

AgenticSeek: 프라이빗 로컬 Manus 대안.

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Manus AI의 100% 로컬 대안인 이 음성 지원 AI 어시스턴트는 모든 데이터를 사용자 기기에 보관하면서 자율적으로 웹을 탐색하고, 코드를 작성하며, 작업을 계획합니다. 로컬 추론 모델에 맞춰 설계되어 전적으로 사용자의 하드웨어에서 실행되므로 완전한 프라이버시와 클라우드 의존성 제로를 보장합니다.

AgenticSeek를 선택하는 이유

🔒 완전한 로컬 & 프라이빗 - 모든 것이 사용자의 머신에서 실행됩니다 — 클라우드도, 데이터 공유도 없습니다. 파일, 대화, 검색 기록은 비공개로 유지됩니다.

🌐 스마트 웹 브라우징 - AgenticSeek는 스스로 인터넷을 탐색할 수 있습니다 — 검색, 읽기, 정보 추출, 웹 양식 작성까지 모두 핸즈프리로 가능합니다.

💻 자율 코딩 어시스턴트 - 코드가 필요하신가요? Python, C, Go, Java 등으로 프로그램을 작성하고, 디버그하고, 실행할 수 있습니다 — 모두 감독 없이 말이죠.

🧠 스마트 에이전트 선택 - 요청하면 어떤 에이전트가 작업에 가장 적합한지 자동으로 판단합니다. 마치 전문가 팀이 도움을 줄 준비가 된 것과 같습니다.

📋 복잡한 작업 계획 및 실행 - 여행 계획부터 복잡한 프로젝트까지 — 큰 작업을 단계로 나누고 여러 AI 에이전트를 활용해 완수할 수 있습니다.

🎙️ 음성 지원 - 깔끔하고 빠르며 미래지향적인 음성 및 음성-텍스트 변환으로 마치 SF 영화 속 개인 AI처럼 대화할 수 있습니다. (진행 중)

데모

agenticSeek 프로젝트를 검색하고, 어떤 역량이 필요한지 파악한 다음, CV_candidates.zip을 열어서 어떤 후보가 프로젝트에 가장 적합한지 알려줄 수 있나요

agentic_seek_demo.mov

면책 조항: 이 데모는 표시되는 모든 파일(예: CV_candidates.zip)을 포함하여 전적으로 허구입니다. 우리는 기업이 아니며, 후보자가 아닌 오픈소스 기여자를 찾고 있습니다.

🙏 이 프로젝트는 사이드 프로젝트로 시작되었으며 로드맵도, 자금도 없습니다. GitHub Trending에 오르면서 예상보다 훨씬 크게 성장했습니다. 기여, 피드백, 그리고 인내심에 깊이 감사드립니다.

사전 요구 사항
시작하기 전에 다음 소프트웨어가 설치되어 있는지 확인하세요:

Git: 저장소를 복제하기 위한 것입니다. Git 다운로드
Python 3.10.x: Python 버전 3.10.x 사용을 강력히 권장합니다. 다른 버전을 사용하면 의존성 오류가 발생할 수 있습니다. Python 3.10 다운로드 (3.10.x 버전을 선택하세요).
Docker Engine & Docker Compose: SearxNG와 같은 번들 서비스를 실행하기 위한 것입니다.

Docker Desktop 설치 (Docker Compose V2 포함): Windows | Mac | Linux
또는 Linux에서 Docker Engine과 Docker Compose를 별도로 설치: Docker Engine | Docker Compose (Compose V2를 반드시 설치하세요, 예: sudo apt-get install docker-compose-plugin ).

1. 저장소 복제 및 설정
git clone https://github.com/Fosowl/agenticSeek.git
cd agenticSeek
mv .env.example .env
2. .env 파일 내용 변경
SEARXNG_BASE_URL= " http://searxng:8080 " # 값은 백엔드가 실행되는 위치에 따라 다릅니다 — 아래 SEARXNG 참고 사항을 확인하세요
SEARXNG_PORT=8080
REDIS_BASE_URL= " redis://redis:6379/0 "
WORK_DIR= " /Users/mlg/Documents/workspace_for_ai "
OLLAMA_PORT= " 11434 "
LM_STUDIO_PORT= " 1234 "
CUSTOM_ADDITIONAL_LLM_PORT= " 11435 "
OPENAI_API_KEY= ' optional '
DEEPSEEK_API_KEY= ' optional '
OPENROUTER_API_KEY= ' optional '
TOGETHER_API_KEY= ' optional '
GOOGLE_API_KEY= ' optional '
ANTHROPIC_API_KEY= ' optional '
필요에 따라 .env 파일을 자신의 값으로 업데이트하세요:

SEARXNG_PORT : Docker가 SearXNG를 게시하는 호스트 포트입니다. 머신에서 포트 8080이 이미 사용 중이라면 다른 포트(예: 8001 )를 설정하세요. Docker 내부에서 컨테이너는 항상 8080에서 수신 대기합니다 — 이 변수로는 그것이 바뀌지 않습니다.
SEARXNG_BASE_URL : 백엔드가 SearXNG에 접근하는 데 사용하는 주소입니다. 이는 config.ini 가 아니라 .env 에 설정되며, 오직 백엔드가 실행되는 위치에만 의존합니다:

AgenticSeek 실행 방식
SEARXNG_BASE_URL

웹 인터페이스 — Docker 내 백엔드 ( ./start_services.sh full )
http://searxng:8080 — SEARXNG_PORT 를 변경했더라도 항상 포트 8080

CLI 모드 — 호스트의 백엔드 ( uv run cli.py )
http://localhost:8080 — SEARXNG_PORT 를 변경했다면 해당 포트를 대신 사용하세요(예: http://localhost:8001 ). http://searxng:... 는 여기서 작동하지 않습니다: 해당 호스트명은 Docker 내부에만 존재합니다

브라우저에서 SearXNG를 확인하려면 항상 호스트 포트를 사용하세요: http://localhost:<SEARXNG_PORT> . .env 변경 후에는 백엔드를 재시작하세요 — 파일은 프로세스 시작 시에만 읽힙니다.

REDIS_BASE_URL : 변경하지 마세요
WORK_DIR : 로컬 머신의 작업 디렉터리 경로입니다. AgenticSeek는 이 파일들을 읽고 상호작용할 수 있습니다.
OLLAMA_PORT : Ollama 서비스의 포트 번호입니다.
LM_STUDIO_PORT : LM Studio 서비스의 포트 번호입니다.
CUSTOM_ADDITIONAL_LLM_PORT : 추가 커스텀 LLM 서비스의 포트입니다.
AGENTICSEEK_API_TOKEN (선택 사항): 웹 UI가 백엔드 API로 전송해야 하는 토큰입니다. 설정하지 않으면 백엔드가 첫 시작 시 하나를 생성하고 재사용합니다.
AGENTICSEEK_ALLOWED_HOSTS (선택 사항): 백엔드가 응답할 추가 호스트명/IP의 쉼표 구분 목록입니다(기본값: localhost , 127.0.0.1 만). LAN IP나 호스트명을 통해 백엔드에 접근할 때만 REACT_APP_BACKEND_URL (예: 192.168.1.100 )과 함께 필요합니다.
AGENTICSEEK_EXEC_UID (Docker): 에이전트 명령이 이 비특권 uid로 실행됩니다. start_services.sh 가 이를 WORK_DIR 의 소유자로 설정합니다. 이전 버전에서 업그레이드하는 Linux 사용자는 sudo chown -R $(id -u) "$WORK_DIR" 를 한 번 실행해야 할 수 있습니다.

API 키는 LLM을 로컬에서 실행하기로 선택한 사용자에게는 전적으로 선택 사항입니다. 이것이 이 프로젝트의 주된 목적입니다. 충분한 하드웨어가 있다면 비워 두세요

3. Docker 시작
Docker가 설치되어 있고 시스템에서 실행 중인지 확인하세요. 다음 명령으로 Docker를 시작할 수 있습니다:

Linux/macOS에서:
터미널을 열고 실행하세요:

sudo systemctl start docker
또는 설치되어 있다면 애플리케이션 메뉴에서 Docker Desktop을 실행하세요.

Windows에서:
시작 메뉴에서 Docker Desktop을 시작하세요.

다음을 실행하여 Docker가 실행 중인지 확인할 수 있습니다:

docker info
Docker 설치에 대한 정보가 표시되면 올바르게 실행 중입니다.

아래의 로컬 제공자 표에서 요약을 확인하세요.

다음 단계: AgenticSeek를 로컬에서 실행

문제가 발생하면 문제 해결 섹션을 참조하세요.
하드웨어가 LLM을 로컬에서 실행할 수 없다면 API로 실행하기 위한 설정 을 참조하세요.
config.ini 에 대한 자세한 설명은 Config 섹션 을 참조하세요.

머신에서 LLM을 로컬로 실행하기 위한 설정
하드웨어 요구 사항:

LLM을 로컬에서 실행하려면 충분한 하드웨어가 필요합니다. 최소한 Magistral, Qwen 또는 Deepseek 14B를 실행할 수 있는 GPU가 필요합니다. 자세한 모델/성능 권장 사항은 FAQ를 참조하세요.

로컬 제공자 설정

로컬 제공자를 시작하세요(예: ollama 사용):

AgenticSeek를 호스트에서 실행하려는 경우(CLI 모드)가 아니라면, 제공자 수신 주소를 내보내거나 설정하세요:

export OLLAMA_HOST=0.0.0.0:11434
그런 다음 제공자를 시작하세요:

ollama serve
지원되는 로컬 제공자 목록은 아래를 참조하세요.

config.ini 업데이트

config.ini 파일을 변경하여 provider_name 을 지원되는 제공자로, provider_model 을 해당 제공자가 지원하는 LLM으로 설정하세요. Magistral 또는 Deepseek 같은 추론 모델을 권장합니다.

필요한 하드웨어는 README 끝부분의 FAQ를 참조하세요.

[MAIN]
is_local = True # 로컬에서 실행하든 원격 제공자로 실행하든.
provider_name = ollama # 또는 lm-studio, openai 등..
provider_model = deepseek-r1:14b # 하드웨어에 맞는 모델을 선택하세요
provider_server_address = 127.0.0.1:11434
agent_name = Jarvis # AI의 이름
recover_last_session = True # 이전 세션을 복구할지 여부
save_session = True # 현재 세션을 기억할지 여부
speak = False # 텍스트 음성 변환
listen = False # 음성-텍스트 변환, CLI 전용, 실험적
jarvis_personality = False # 더 "Jarvis" 같은 성격을 사용할지 여부 (실험적)
languages = en zh # 언어 목록, 텍스트 음성 변환은 목록의 첫 번째 언어를 기본으로 합니다
[BROWSER]
headless_browser = True # 호스트에서 CLI를 사용하지 않는 한 변경하지 마세요.
stealth_mode = True # 탐지되지 않는 selenium을 사용하여 브라우저 탐지 감소
import_user_profile = False # True: 자신의 브라우저 로그인을 에이전트 브라우저로 복사 (먼저 해당 브라우저를 종료하세요)
import_profile_name = Default # 가져올 브라우저의 프로필 폴더
경고 :

config.ini 파일 형식은 주석을 지원하지 않습니다.
예제 구성을 그대로 복사하여 붙여넣지 마세요. 주석이 오류를 일으킵니다. 대신 주석을 제외하고 원하는 설정으로 config.ini 파일을 직접 수정하세요.

LM-studio로 LLM을 실행하는 경우 provider_name 을 openai 로 설정하지 마세요. lm-studio 로 설정하세요.

일부 제공자(예: lm-studio)는 IP 앞에 http:// 가 있어야 합니다. 예: http://127.0.0.1:1234

로컬 제공자 목록

제공자
로컬?
설명

ollama
예
ollama를 LLM 제공자로 사용하여 LLM을 로컬에서 손쉽게 실행

lm-studio
예
LM studio로 LLM을 로컬에서 실행 ( provider_name 을 lm-studio 로 설정)

openai
예
openai 호환 API 사용 (예: llama.cpp 서버)

다음 단계: 서비스 시작 및 AgenticSeek 실행

문제가 발생하면 문제 해결 섹션을 참조하세요.
하드웨어가 LLM을 로컬에서 실행할 수 없다면 API로 실행하기 위한 설정 을 참조하세요.
config.ini 에 대한 자세한 설명은 Config 섹션 을 참조하세요.

API로 실행하기 위한 설정
이 설정은 외부 클라우드 기반 LLM 제공자를 사용합니다. 선택한 서비스의 API 키가 필요합니다.

1. API 제공자 선택 및 API 키 발급:

아래의 API 제공자 목록을 참조하세요. 해당 웹사이트를 방문하여 가입하고 API 키를 발급받으세요.

2. API 키를 환경 변수로 설정:

Linux/macOS:
터미널을 열고 export 명령을 사용하세요. 지속성을 위해 셸의 프로필 파일(예: ~/.bashrc , ~/.zshrc )에 추가하는 것이 좋습니다.

export PROVIDER_API_KEY= " your_api_key_here "
# PROVIDER_API_KEY를 특정 변수 이름으로 바꾸세요, 예: OPENAI_API_KEY, GOOGLE_API_KEY
TogetherAI 예시:

export TOGETHER_API_KEY= " xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx "

Windows:

명령 프롬프트 (현재 세션에 한해 임시):
set PROVIDER_API_KEY = your_api_key_here

PowerShell (현재 세션에 한해 임시):
$ env: PROVIDER_API_KEY = " your_api_key_here "

영구적으로: Windows 검색창에서 "환경 변수"를 검색하고 "시스템 환경 변수 편집"을 클릭한 다음 "환경 변수..." 버튼을 클릭하세요. 적절한 이름(예: OPENAI_API_KEY )과 키를 값으로 하는 새 사용자 변수를 추가하세요.

(자세한 내용은 FAQ: API 키는 어떻게 설정하나요? 를 참조하세요).

3. config.ini 업데이트 :

[MAIN]
is_local = False
provider_name = openai # 또는 google, deepseek, togetherAI, huggingface
provider_model = gpt-3.5-turbo # 또는 gemini-1.5-flash, deepseek-chat, mistralai/Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1 등
provider_server_address = # 일반적으로 무시되거나 대부분의 API에서 is_local = False 일 때 비워 둘 수 있습니다
# ... 기타 설정 ...
경고: config.ini 값에 후행 공백이 없는지 확인하세요.

API 제공자 목록

제공자
provider_name
로컬?
설명
API 키 링크 (예시)

OpenAI
openai
아니오
OpenAI의 API를 통해 ChatGPT 모델 사용.
platform.openai.com/signup

Google Gemini
google
아니오
Google AI Studio를 통해 Google Gemini 모델 사용.
aistudio.google.com/keys

Deepseek
deepseek
아니오
해당 API를 통해 Deepseek 모델 사용.
platform.deepseek.com

Hugging Face
huggingface
아니오
Hugging Face Inference API의 모델 사용.
huggingface.co/settings/tokens

TogetherAI
togetherAI
아니오
TogetherAI API를 통해 다양한 오픈소스 모델 사용.
api.together.ai/settings/api-keys

OpenRouter
openrouter
아니오
OpenRouter 모델 사용
https://openrouter.ai/

TrustedRouter
trustedrouter
아니오
TrustedRouter 모델 사용
https://trustedrouter.com/

MiniMax
minimax
아니오
MiniMax 모델 사용 (예: MiniMax-M3, MiniMax-M2.7).
platform.minimax.io

참고:

복잡한 웹 브라우징 및 작업 계획에는 gpt-4o나 다른 OpenAI 모델 사용을 권장하지 않습니다. 현재 프롬프트 최적화가 Deepseek 같은 모델에 맞춰져 있기 때문입니다.
코딩/bash 작업은 Gemini에서 문제가 발생할 수 있습니다. Deepseek에 최적화된 형식 프롬프트를 엄격히 따르지 않을 수 있기 때문입니다.
config.ini 의 provider_server_address 는 일반적으로 is_local = False 일 때 사용되지 않습니다. API 엔드포인트는 보통 해당 제공자의 라이브러리에 하드코딩되어 있기 때문입니다.

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