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音声対応のAIアシスタントで、100%ローカルで動作するManus AIの代替品です。自律的にウェブを閲覧し、コードを書き、タスクを計画し、すべてのデータをデバイス上に保持します。ローカル推論モデル向けに設計されており、完全にあなたのハードウェア上で動作し、プライバシーを保証し、クラウドへの依存をゼロにします。

• 🔒 完全にローカル＆プライベート - すべてがあなたのマシン上で動作し、クラウドなし、データ共有なし。あなたのファイル、会話、検索はプライベートのままです。

• 🌐 インテリジェントなウェブブラウジング - AgenticSeekは自律的にインターネットを閲覧できます：検索、読み取り、情報抽出、ウェブフォーム入力、すべて手動操作なしで。

• 💻 自律的なプログラミングアシスタント - コードが必要ですか？Python、C、Go、Javaなどのプログラムを監督なしで書き、デバッグし、実行できます。

• 🧠 インテリジェントなエージェント選択 - あなたが要求すると、自動的に最適なエージェントがタスクに割り当てられます。常に利用可能な専門家チームを持っているようなものです。

• 📋 複雑なタスクの計画と実行 - 旅行計画から複雑なプロジェクトまで、大きなタスクをステップに分解し、複数のAIエージェントを使用して完了できます。

• 🎙️ 音声サポート - クリーンで高速で未来的な音声と音声認識機能により、SF映画のようなパーソナルAIと会話できます。（開発中）

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免責事項：このデモと表示されるすべてのファイル（例：CV_candidates.zip）は完全に架空のものです。私たちは企業ではなく、候補者ではなくオープンソースの貢献者を求めています。

🛠⚠️️ アクティブな開発中

🙏 このプロジェクトはサイドプロジェクトとして始まり、ロードマップも資金もありませんでした。GitHub Trendingに登場して予想以上に成長しました。貢献、フィードバック、忍耐に深く感謝します。

始める前に、以下がインストールされていることを確認してください：

• Git: リポジトリをクローンするため。Gitをダウンロード
• Python 3.10.x: Python 3.10.xを強く推奨します。他のバージョンでは依存関係エラーが発生する可能性があります。Python 3.10をダウンロード（3.10.xバージョンを選択）。
• Docker Engine & Docker Compose: SearxNGなどのパッケージ化されたサービスを実行するため。
  • Docker Desktopをインストール（Docker Compose V2を含む）：Windows | Mac | Linux
  • またはLinuxでDocker EngineとDocker Composeを別々にインストール：Docker Engine | Docker Compose（Compose V2をインストールしていることを確認、例：sudo apt-get install docker-compose-plugin）。

git clone https://github.com/Fosowl/agenticSeek.git
cd agenticSeek
mv .env.example .env

SEARXNG_BASE_URL="http://searxng:8080" # 値はバックエンドをどこで実行するかによって異なります — 下記のSEARXNGに関する注意を参照
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'

必要に応じて.envファイルを更新してください：

• SEARXNG_PORT: DockerがSearXNGを公開するホスト側のポート。マシン上でポート 8080 が既に使用されている場合は、別のポート（例：8001）を設定してください。Docker内部ではコンテナは常に 8080 でリッスンしており、この変数がそれを変えることはありません。
• SEARXNG_BASE_URL: バックエンドがSearXNGへアクセスするために使用するアドレス。ここ .env で設定します（config.ini ではありません）。値はバックエンドをどこで実行するかだけで決まります：

ブラウザでSearXNGを確認する場合は、常にホスト側のポート http://localhost:<SEARXNG_PORT> を使用してください。.env を変更した後はバックエンドを再起動してください — このファイルはプロセスの起動時にしか読み込まれません。

• REDIS_BASE_URL: 変更しないでください
• WORK_DIR: ローカル作業ディレクトリへのパス。AgenticSeekはこれらのファイルを読み取り、操作できます。
• OLLAMA_PORT: Ollamaサービスのポート番号。
• LM_STUDIO_PORT: LM Studioサービスのポート番号。
• CUSTOM_ADDITIONAL_LLM_PORT: 追加のカスタムLLMサービスのポート。
• AGENTICSEEK_API_TOKEN（任意）：WebインターフェースがバックエンドAPIに送信するトークン。未設定の場合、バックエンドが初回起動時に生成し、以降も再利用します。
• AGENTICSEEK_ALLOWED_HOSTS（任意）：バックエンドが応答する追加のホスト名/IP（カンマ区切り。デフォルトは localhost と 127.0.0.1 のみ）。LANのIPやホスト名でバックエンドにアクセスする場合のみ、REACT_APP_BACKEND_URL と合わせて設定します（例：192.168.1.100）。
• AGENTICSEEK_EXEC_UID（Docker）：エージェントのコマンドはこの非特権uidで実行されます。start_services.sh が WORK_DIR の所有者に設定します。旧バージョンからアップグレードするLinuxユーザーは、一度 sudo chown -R $(id -u) "$WORK_DIR" の実行が必要な場合があります。

APIキーは、ローカルでLLMを実行することを選択するユーザーには完全にオプションであり、これがこのプロジェクトの主な目的です。ハードウェアが十分にある場合は空のままにしてください。

Dockerがインストールされ、システム上で実行されていることを確認してください。以下のコマンドでDockerを起動できます：

• Linux/macOS:
  ターミナルを開いて実行：

  sudo systemctl start docker

  または、インストールされている場合はアプリケーションメニューからDocker Desktopを起動。

• Windows:
  スタートメニューからDocker Desktopを起動。

Dockerが実行されているかは以下で確認できます：

docker info

Dockerインストール情報が表示されれば正常に動作しています。

要約については以下のローカルプロバイダーリストを参照してください。

次のステップ：ローカルでAgenticSeekを実行

問題が発生した場合は、トラブルシューティングセクションを参照してください。 ハードウェアがローカルでLLMを実行できない場合は、APIを使用した実行設定を参照してください。 詳細なconfig.iniの説明については、設定セクションを参照してください。

ハードウェア要件:

LLMをローカルで実行するには、十分なハードウェアが必要です。少なくともMagistral、Qwen、またはDeepseek 14Bを実行できるGPUが必要です。詳細なモデル/パフォーマンスの推奨事項についてはFAQを参照してください。

ローカルプロバイダーを設定

例えばollamaを使用してローカルプロバイダーを起動：

ollama serve

サポートされているローカルプロバイダーのリストは以下を参照してください。

config.iniを更新

config.iniファイルを変更して、provider_nameをサポートされているプロバイダーに、provider_modelをプロバイダーがサポートするLLMに設定します。MagistralやDeepseekなどの推論モデルをお勧めします。

必要なハードウェアについては、READMEの最後にあるFAQを参照してください。

[MAIN]
is_local = True # ローカルで実行するかリモートプロバイダーを使用するか
provider_name = ollama # またはlm-studio、openaiなど
provider_model = deepseek-r1:14b # ハードウェアに互換性のあるモデルを選択
provider_server_address = 127.0.0.1:11434
agent_name = Jarvis # AIの名前
recover_last_session = True # 前のセッションを復元
save_session = True # 現在のセッションを記憶
speak = False # テキスト読み上げ
listen = False # 音声認識、CLIのみ、実験的
jarvis_personality = False # より「Jarvis」的な性格を使用（実験的）
languages = en zh # 言語リスト、TTSはデフォルトでリストの最初を使用
[BROWSER]
headless_browser = True # ホストでCLIを使用する場合を除き変更しない
stealth_mode = True # 検出されにくいseleniumを使用してブラウザ検出を減らす
import_user_profile = False # True: 自分のブラウザのログイン状態をエージェントのブラウザへ複製（先にそのブラウザを完全に終了）
import_profile_name = Default # インポートするブラウザのプロファイル名

警告:

• config.iniファイル形式はコメントをサポートしていません。 コメントがエラーを引き起こすため、サンプル設定を直接コピー＆ペーストしないでください。代わりに、コメントなしで希望の設定でconfig.iniファイルを手動で変更してください。

• LM-studioを使用してLLMを実行する場合、provider_nameをopenaiに設定しないでください。lm-studioとして使用してください。

• 一部のプロバイダー（例：lm-studio）では、IPの前にhttp://が必要です。例：http://127.0.0.1:1234

ローカルプロバイダーリスト

次のステップ：サービスを起動してAgenticSeekを実行

問題が発生した場合は、トラブルシューティングセクションを参照してください。 ハードウェアがローカルでLLMを実行できない場合は、APIを使用した実行設定を参照してください。 詳細なconfig.iniの説明については、設定セクションを参照してください。

この設定では、外部のクラウドベースのLLMプロバイダーを使用します。選択したサービスからAPIキーを取得する必要があります。

1. APIプロバイダーを選択し、APIキーを取得:

以下のAPIプロバイダーリストを参照してください。ウェブサイトにアクセスして登録し、APIキーを取得してください。

2. APIキーを環境変数として設定:

• Linux/macOS: ターミナルを開き、exportコマンドを使用します。永続的にするにはシェルの設定ファイル（例：~/.bashrc、~/.zshrc）に追加するのがベストです。

  export PROVIDER_API_KEY="your_api_key_here" 
  # PROVIDER_API_KEYを特定の変数名に置き換えてください、例：OPENAI_API_KEY、GOOGLE_API_KEY

  TogetherAIの例：

  export TOGETHER_API_KEY="xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx"

• Windows:

  • コマンドプロンプト（現在のセッション限定）:

    set PROVIDER_API_KEY=your_api_key_here

  • PowerShell（現在のセッション限定）:

    $env:PROVIDER_API_KEY="your_api_key_here"

  • 永続的: Windowsの検索バーで「環境変数」を検索し、「システムの環境変数を編集」をクリックしてから「環境変数...」ボタンをクリックします。適切な名前（例：OPENAI_API_KEY）とキーを値として新しいユーザー変数を追加します。

  (詳細については、FAQを参照してください：APIキーを設定する方法？)。

3. config.iniを更新:

[MAIN]
is_local = False
provider_name = openai # またはgoogle、deepseek、togetherAI、huggingface
provider_model = gpt-3.5-turbo # またはgemini-1.5-flash、deepseek-chat、mistralai/Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1など
provider_server_address = # is_local = Falseの場合、ほとんどのAPIでは無視されるか空にできる
# ... その他の設定 ...

警告: configの値に末尾のスペースがないことを確認してください。

APIプロバイダーリスト

注:

• 複雑なウェブブラウジングとタスクプランニングにはgpt-4oや他のOpenAIモデルの使用は推奨しません。現在のプロンプト最適化はDeepseekなどのモデルを対象としているためです。
• コーディング/bashタスクはGeminiで失敗する可能性があります。Deepseek r1用に最適化されたプロンプト形式を無視する傾向があるためです。
• is_local = Falseの場合、config.iniのprovider_server_addressは通常使用されません。APIエンドポイントは通常、対応するプロバイダーのライブラリで処理されるためです。

次のステップ：サービスを起動してAgenticSeekを実行

問題が発生した場合は、既知の問題セクションを参照してください

詳細な設定ファイルの説明については、設定セクションを参照してください。

デフォルトでは、AgenticSeekは完全にDocker内で実行されます。

オプション1: DockerでWebインターフェースを使用して実行：

必要なサービスを起動します。これにより、docker-compose.ymlのすべてのサービスが起動します： - searxng - redis（searxngに必要） - frontend - backend（Webインターフェースにfullを使用する場合）

./start_services.sh full # MacOS
start start_services.cmd full # Windows

警告: このステップではすべてのDockerイメージがダウンロードされロードされます。最大30分かかる場合があります。サービスを起動した後、メッセージを送信する前にバックエンドサービスが完全に実行されていることを確認してください（ログにbackend: "GET /health HTTP/1.1" 200 OKが表示されるはずです）。初回実行時、バックエンドサービスは起動に5分かかる場合があります。

http://localhost:3000/にアクセスすると、Webインターフェースが表示されます。

初回アクセス時、Webインターフェースは APIトークン を要求します。docker compose logs backend | grep "API token" または docker exec backend cat /opt/agent-runtime/api_token で取得してください（.env の AGENTICSEEK_API_TOKEN で独自のトークンを設定することもできます）。一度貼り付ければブラウザが記憶します。

サービス起動のトラブルシューティング: これらのスクリプトが失敗する場合は、Docker Engineが実行中でDocker Compose（V2、docker compose）が正しくインストールされていることを確認してください。ターミナル出力のエラーメッセージを確認してください。FAQ: ヘルプ！AgenticSeekまたはそのスクリプトを実行するとエラーが発生しますを参照してください。

オプション2: CLIモード：

CLIインターフェースで実行するには、ホストにパッケージをインストールする必要があります：

./install.sh
./install.bat # windows

次に、.env ファイル（config.ini ではありません）のSEARXNG_BASE_URLをホスト側にマッピングされたアドレスに変更する必要があります。CLIモードではバックエンドがDockerの外、つまりあなたのマシン上で実行されるためです：

SEARXNG_BASE_URL="http://localhost:8080"

.env で SEARXNG_PORT を変更した場合は、ここではそのポートを使用してください（例：http://localhost:8001）。.env を編集した後は cli.py を再起動してください — この値は起動時に読み込まれます。

必要なサービスを起動します。これにより、docker-compose.ymlの一部のサービスが起動します： - searxng - redis（searxngに必要） - frontend

./start_services.sh # MacOS
start start_services.cmd # Windows

実行：uv run: uv run python -m ensurepip でuvがpipを有効にしていることを確認します。

CLIを使用：uv run cli.py

サービスが./start_services.sh fullで実行されていることを確認し、localhost:3000にアクセスしてWebインターフェースを使用します。

listen = Trueを設定することで音声認識も使用できます。CLIモードのみ。

終了するには、単にgoodbyeと言う/入力します。

使用例：

Pythonでスネークゲームを作って！

ウェブでフランスのレンヌの最高のカフェを検索し、3つとその住所をrennes_cafes.txtに保存して

階乗を計算するGoプログラムを書き、factorial.goとしてワークスペースに保存して

summer_picturesフォルダ内のすべてのJPGファイルを検索し、今日の日付で名前を変更し、名前変更されたファイルのリストをphotos_list.txtに保存して

オンラインで2024年の人気SF映画を検索し、今夜見るために3つ選び、movie_night.txtに保存して

ウェブで2025年の最新AIニュース記事を検索し、3つ選び、タイトルと要約を抽出するPythonスクリプトを書き、スクリプトをnews_scraper.pyとして保存し、要約をai_news.txtに保存（/home/projects）

金曜日、無料の株価APIをウェブ検索し、supersuper7434567@gmail.comで登録し、APIを使用してテスラの日次株価を取得するPythonスクリプトを書き、結果をstock_prices.csvに保存して

フォーム入力はまだ実験的であり、失敗する可能性があることに注意してください。

クエリを入力すると、AgenticSeekが最適なエージェントをタスクに割り当てます。

これは初期プロトタイプであるため、エージェントルーティングシステムは常にクエリに正しいエージェントを割り当てられるとは限りません。

したがって、あなたが何を望んでいるか、そしてAIがどのように進めるかを非常に明確に表現する必要があります。例えば、ウェブ検索をしてほしい場合は、次のように言わないでください：

一人旅に適した国を知っていますか？

代わりに、次のように言ってください：

ウェブ検索を実行し、一人旅に最適な国を見つけてください

強力なコンピューターやアクセス可能なサーバーを持っているが、ラップトップから使用したい場合は、カスタムllmサーバーを使用してリモートサーバーでLLMを実行することを選択できます。

AIモデルを実行する「サーバー」で、IPアドレスを取得します

ip a | grep "inet " | grep -v 127.0.0.1 | awk '{print $2}' | cut -d/ -f1 # ローカルIP
curl https://ipinfo.io/ip # パブリックIP

注：WindowsまたはmacOSでは、IPアドレスを見つけるためにipconfigまたはifconfigを使用してください。

リポジトリをクローンし、server/フォルダに移動します。

git clone --depth 1 https://github.com/Fosowl/agenticSeek.git
cd agenticSeek/llm_server/

サーバー固有の要件をインストールします：

pip3 install -r requirements.txt

サーバースクリプトを実行します。

python3 app.py --provider ollama --port 3333

LLMサービスとしてollamaとllamacppのどちらを使用するか選択できます。

次に、あなたのパーソナルコンピューターで：

config.iniファイルを変更して、provider_nameをserverに、provider_modelをdeepseek-r1:xxbに設定します。 provider_server_addressをモデルを実行するマシンのIPアドレスに設定します。

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

次のステップ：サービスを起動してAgenticSeekを実行

警告：現在、音声認識はCLIモードでのみ機能します。

現在、音声認識は英語でのみ機能することに注意してください。

音声認識機能はデフォルトで無効になっています。有効にするには、config.iniファイルでlistenオプションをTrueに設定します：

listen = True

有効にすると、音声認識機能はトリガーワード、つまりエージェントの名前をリッスンし、その後入力を処理し始めます。config.iniファイルのagent_name値を更新することでエージェントの名前をカスタマイズできます：

agent_name = Friday

最高の認識のためには、エージェント名として「John」や「Emma」などの一般的な英語名を使用することをお勧めします。

文字起こしが表示され始めたら、エージェントの名前を大声で言って起動します（例：「Friday」）。

クエリを明確に言います。

確認フレーズでリクエストを終了して、システムに続行するように指示します。確認フレーズの例：

"do it", "go ahead", "execute", "run", "start", "thanks", "would ya", "please", "okay?", "proceed", "continue", "go on", "do that", "go it", "do you understand?"

設定例：

[MAIN]
is_local = True
provider_name = ollama
provider_model = deepseek-r1:32b
provider_server_address = http://127.0.0.1:11434 # Ollama例；LM-Studioはhttp://127.0.0.1:1234を使用
agent_name = Friday
recover_last_session = False
save_session = False
speak = False
listen = False

jarvis_personality = False
languages = en zh # TTSおよび潜在的なルーティングの言語リスト。
[BROWSER]
headless_browser = False
stealth_mode = False

config.ini設定の説明：

• [MAIN]セクション：
  • is_local: ローカルLLMプロバイダー（Ollama、LM-Studio、ローカルOpenAI互換サーバー）またはセルフホストサーバーオプションを使用する場合はTrue。クラウドベースのAPI（OpenAI、Googleなど）を使用する場合はFalse。
  • provider_name: LLMプロバイダーを指定します。
    • ローカルオプション：ollama、lm-studio、openai（ローカルOpenAI互換サーバー用）、server（セルフホストサーバー設定用）。
    • APIオプション：openai、google、deepseek、huggingface、togetherAI。
  • provider_model: 選択したプロバイダーの特定のモデル名またはID（例：Ollamaのdeepseekcoder:6.7b、OpenAI APIのgpt-3.5-turbo、TogetherAIのmistralai/Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1）。
  • provider_server_address: あなたのLLMプロバイダーのアドレス。
    • ローカルプロバイダー用：例：Ollamaのhttp://127.0.0.1:11434、LM-Studioのhttp://127.0.0.1:1234。
    • serverプロバイダータイプ用：あなたのセルフホストLLMサーバーのアドレス（例：http://your_server_ip:3333）。
    • クラウドAPI用（is_local = False）：これは通常無視されるか空にできます。APIエンドポイントは通常クライアントライブラリで処理されるためです。
  • agent_name: AIアシスタントの名前（例：Friday）。有効な場合、音声認識のトリガーワードとして使用されます。
  • recover_last_session: Trueは前のセッションの状態を復元しようとし、Falseは最初から開始します。
  • save_session: Trueは現在のセッションの状態を潜在的な復元用に保存し、Falseはしません。
  • speak: Trueはテキスト読み上げ音声出力を有効にし、Falseは無効にします。
  • listen: Trueは音声認識音声入力を有効にし（CLIモードのみ）、Falseは無効にします。
  • work_dir: 重要： AgenticSeekがファイルを読み書きするディレクトリ。このパスがシステムで有効かつアクセス可能であることを確認してください。
  • jarvis_personality: Trueはより「Jarvis-like」なシステムプロンプトを使用（実験的）、Falseは標準プロンプトを使用。
  • languages: カンマ区切りの言語リスト（例：en, zh, fr）。TTS音声選択（デフォルトは最初）に使用され、LLMルーターを支援できます。ルーターの非効率性を避けるため、多すぎる言語や非常に類似した言語の使用は避けてください。
• [BROWSER]セクション：

  • headless_browser: Trueは可視ウィンドウなしで自動化ブラウザを実行（Webインターフェースまたは非対話的使用に推奨）。Falseはブラウザウィンドウを表示（CLIモードまたはデバッグに有用）。

  • stealth_mode: Trueはブラウザ自動化の検出を困難にする措置を有効にします。anticaptchaなどのブラウザ拡張機能の手動インストールが必要な場合があります。

  • import_user_profile: True にすると、次回起動時に自分のブラウザのログイン状態（cookie、localStorage、IndexedDB）をエージェントのブラウザへ複製し、エージェントがログイン済みサイトにそのままログインします。インポート中はそのブラウザを完全に終了し、エージェントは同じブラウザバイナリで動かす必要があります。日常ブラウザが Google Chrome でない場合は CHROME_EXECUTABLE_PATH と CHROME_USER_DATA_DIR の両方を指定してください（Brave の例: CHROME_EXECUTABLE_PATH="/Applications/Brave Browser.app/Contents/MacOS/Brave Browser"、CHROME_USER_DATA_DIR="$HOME/Library/Application Support/BraveSoftware/Brave-Browser"）。既定 False: 有効にするとエージェントに認証済みセッション（メール、銀行）を渡します。.browser_profile/ は gitignore 済みです。秘密として扱ってください。

  • import_profile_name: 複数のプロファイルがある場合にインポートするもの（chrome://version で名前を確認）。既定 Default。

セッションインポートの注意:

• ホストのみ：インポートは実際のブラウザデータを必要とするため、CLI モードまたはホスト上の api.py で動作します。Docker（./start_services.sh full）で実行する場合は import_user_profile = False のままにしてください。
• インポートはプロファイルごとに一度だけ実行されます。.browser_profile/session_import.json のマーカーが再実行を防ぎ、import_profile_name を変更すると次回起動時に再インポートされます。手動で再実行するには: uv run python -m sources.browser_session_import "<プロファイル名>"（事前に shell で 2 つの CHROME_* 変数を export してください。このコマンドは config.ini を読みません）。
• インポート直後は一度 headless_browser = False で起動してください。macOS のキーチェーン確認と「新しい端末」チェックには可視ウィンドウが必要です。
• 以前のエージェントプロファイルは .browser_profile/chrome_data.bak-<日付> に保持されます。バックアップが自動削除されることはありません。
• コピーには保存済みパスワード（Login Data）、自動入力データ（Web Data）、cookie が含まれ、エージェントはこれらのサイトであなたとして行動できます。is_local = False の場合、エージェントが読み取ったページ内容もクラウドモデルプロバイダーに送信されます。
• パスキーは移行できません。厳格なサイト（一部の銀行など）ではエージェントのブラウザで再ログインを求められることがあります。元のブラウザ自身が復号できない古いセッションも移行されません。

このセクションはサポートされているLLMプロバイダータイプをまとめています。config.iniで設定します。

ローカルプロバイダー（独自のハードウェアで実行）：

APIプロバイダー（クラウドベース）：

• バックエンドAPIにはトークンが必要です（AGENTICSEEK_API_TOKEN、未設定なら自動生成）。公開されているのは /health のみです。
• AGENTICSEEK_ALLOWED_HOSTS にホストを追加しない限り、バックエンドは localhost/127.0.0.1 にのみ応答します。
• Docker では、エージェントが実行するコードは非特権ユーザーとして動作し、APIキー/トークン/シークレットは環境変数から削除されます。生成されたスクリプトは環境変数経由でプロバイダーのAPIキーを参照できなくなりました。必要な場合は明示的に渡してください。
• バックエンドコンテナには、エージェントのコードからループバックへのアクセスを遮断するために NET_ADMIN ケーパビリティが必要です（docker-compose.yml で設定済み）。ない場合、エントリポイントは WARNING を表示し、エージェントのコードが chromedriver/Chrome DevTools に到達できる可能性があります。
• それでもこのコードは WORK_DIR 内のすべてを読み書きでき、ネットワークも使用できます。公開してもよいフォルダのみをマウントしてください。
• safe_mode（デフォルトで有効）はベストエフォートのコマンドフィルターであり、サンドボックスではありません。

問題が発生した場合、このセクションはガイダンスを提供します。

エラー例： SessionNotCreatedException: Message: session not created: This version of ChromeDriver only supports Chrome version XXX

ChromeDriverのバージョン非互換性は以下で発生します：

1. インストールしたChromeDriverのバージョンがChromeブラウザのバージョンと一致しない
2. Docker環境では、undetected_chromedriverが独自のChromeDriverバージョンをダウンロードし、マウントされたバイナリを回避する可能性がある

Google Chromeを開く → 設定 > Chromeについてでバージョンを確認（例：「バージョン 134.0.6998.88」）

Chrome 115以降の場合： Chrome for Testing APIを使用

• Chrome for Testingの可用性ダッシュボードにアクセス
• あなたのChromeバージョンまたは最も近い利用可能な一致を見つける
• オペレーティングシステム用のChromeDriverをダウンロード（Docker環境ではLinux64を使用）

古いChromeバージョンの場合： レガシーChromeDriverダウンロードを使用

方法A：プロジェクトルートディレクトリ（Docker推奨）

# ダウンロードしたchromedriverバイナリをプロジェクトルートディレクトリに配置
cp path/to/downloaded/chromedriver ./chromedriver
chmod +x ./chromedriver  # Linux/macOSで実行可能にする

方法B：システムPATH

# Linux/macOS
sudo mv chromedriver /usr/local/bin/
sudo chmod +x /usr/local/bin/chromedriver

# Windows: chromedriver.exeをPATH内のフォルダに配置

# ChromeDriverのバージョンをテスト
./chromedriver --version
# またはPATHにある場合：
chromedriver --version

⚠️ Dockerユーザーへの重要：

• Dockerボリュームマウント方法はステルスモード（undetected_chromedriver）では機能しない可能性があります
• 解決策： ChromeDriverをプロジェクトルートディレクトリに./chromedriverとして配置
• アプリケーションが自動的に検出し、このバイナリを使用します
• ログに次のメッセージが表示されるはずです："Using ChromeDriver from project root: ./chromedriver"

1. まだバージョンの不一致が発生しますか？

   • ChromeDriverが実行可能か確認：ls -la ./chromedriver
   • ChromeDriverのバージョンを確認：./chromedriver --version
   • Chromeブラウザのバージョンと一致することを確認

2. Dockerコンテナの問題ですか？

   • バックエンドログを確認：docker logs backend
   • メッセージを探す："Using ChromeDriver from project root"
   • 見つからない場合は、ファイルが存在し実行可能であることを確認

3. Chrome for Testingのバージョン

   • 可能な限り完全一致を使用
   • バージョン134.0.6998.88の場合、ChromeDriver 134.0.6998.165を使用（最も近い利用可能バージョン）
   • メジャーバージョン番号は一致する必要があります（134 = 134）

最新の互換性については、Chrome for Testingダッシュボードを確認

Exception: Failed to initialize browser: Message: session not created: This version of ChromeDriver only supports Chrome version 113 Current browser version is 134.0.6998.89 with binary path

ブラウザとchromedriverのバージョンが一致しない場合に発生します。

最新バージョンをダウンロードする必要があります：

https://developer.chrome.com/docs/chromedriver/downloads

Chromeバージョン115以降を使用している場合は、以下にアクセス：

https://googlechromelabs.github.io/chrome-for-testing/

オペレーティングシステムに一致するchromedriverバージョンをダウンロードします。

このセクションが不完全な場合は、issueを開いてください。

Exception: Provider lm-studio failed: HTTP request failed: No connection adapters were found for '127.0.0.1:1234/v1/chat/completions'`（注：ポートは異なる場合があります）

• 原因： config.iniのlm-studio（または他の類似のローカルOpenAI互換サーバー）のprovider_server_addressにhttp://プレフィックスが欠けているか、間違ったポートを指している。
• 解決策：
  • アドレスにhttp://が含まれていることを確認。LM-Studioは通常デフォルトでhttp://127.0.0.1:1234を使用。
  • 正しいconfig.ini：provider_server_address = http://127.0.0.1:1234（または実際のLM-Studioサーバーポート）。

raise ValueError("SearxNG base URL must be provided either as an argument or via the SEARXNG_BASE_URL environment variable.")
ValueError: SearxNG base URL must be provided either as an argument or via the SEARXNG_BASE_URL environment variable.`

間違ったsearxngベースURLでCLIモードを実行すると発生する可能性があります。

SEARXNG_BASE_URL は .env で設定され、バックエンドをどこで実行するかだけで決まります：

バックエンドをホストで実行（CLIモード）： SEARXNG_BASE_URL="http://localhost:8080" — SEARXNG_PORT を変更した場合はそのポートを使用してください（例：http://localhost:8001）。http://searxng:... はここでは使えません：このホスト名はDocker内部でしか解決されません。

バックエンドをDockerで実行（Webインターフェース、full プロファイル）： SEARXNG_BASE_URL="http://searxng:8080" — SEARXNG_PORT を変更していても常にポート 8080 です。この変数はホスト側のポートを付け替えるだけです。

ポート競合に関する注意: ホスト上でポート 8080 が既に使用されている場合は、.env で SEARXNG_PORT（例：8001）を設定し、その上で：

• Webインターフェース（バックエンドをDockerで実行）：SEARXNG_BASE_URL="http://searxng:8080" のままにしてください — Docker内部のポートは変わりません。
• CLIモード（バックエンドをホストで実行）：SEARXNG_BASE_URL="http://localhost:8001" に設定してください — SEARXNG_PORT と一致している必要があります。
• ブラウザでの確認：http://localhost:<SEARXNG_PORT> を開いてください — 変更前のポート 8080 で応答するものがあれば、それはAgenticSeekのSearXNGではなく別のアプリケーションです。

.env を変更した後はバックエンド（api.py または cli.py）を再起動してください — このファイルはプロセスの起動時にしか読み込まれません。

Q: どのようなハードウェアが必要ですか？

Q: エラーが発生したらどうすればよいですか？

ローカルが実行されていること（ollama serve）、config.iniがプロバイダーと一致していること、依存関係がインストールされていることを確認してください。どれも機能しない場合は、遠慮なくissueを開いてください。

Q: 本当に100%ローカルで実行できますか？

はい、Ollama、lm-studio、またはserverプロバイダーを使用すると、すべての音声認識、LLM、テキスト読み上げモデルがローカルで実行されます。非ローカルオプション（OpenAI或其他API）はオプションです。

Q: Manusがあるのに、なぜAgenticSeekを使用する必要がありますか？

Manusとは異なり、AgenticSeekは外部システムからの独立性を優先し、より多くの制御、プライバシー、APIコストの回避を提供します。

Q: このプロジェクトの背後には誰がいますか？

このプロジェクトは私によって作成され、2人の友人がメンテナーとして、GitHub上のオープンソースコミュニティの貢献者と共に運営されています。私たちは単なる情熱的な個人であり、スタートアップではなく、どの組織にも所属していません。

私の個人アカウント（https://x.com/Martin993886460）以外のX上のAgenticSeekアカウントはすべて偽物です。

AgenticSeekを改善する開発者を探しています！オープンなissueやディスカッションを確認してください。

貢献ガイド

フライト検索、旅行計画、または最高の買い物のお得な情報の取得などの機能でAgenticSeekの能力を向上させたいですか？SerpApiを使用してカスタムツールを作成し、より多くのJarvisのような機能を解放することを検討してください。SerpApiを使用すると、プロフェッショナルなタスクのためにエージェントを加速させながら、完全な制御を維持できます。

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