ในขณะที่ตัวแทน AI แบบโลคอลได้รับความนิยมมากขึ้นเนื่องจากประโยชน์ด้านความเป็นส่วนตัว ผู้ใช้ของ AgenticSeek —ทางเลือกที่ทำงานแบบโลคอลทั้งหมดแทนบริการ AI บนคลาวด์— กำลังตั้งคำถามสำคัญเกี่ยวกับความเสี่ยงด้านความปลอดภัยที่เกี่ยวข้องกับคำสั่งที่ประมวลผลโดย AI ความกังวลเหล่านี้สะท้อนให้เห็นถึงความตึงเครียดที่เพิ่มขึ้นระหว่างความต้องการผู้ช่วย AI แบบส่วนตัว ออฟไลน์ และช่องโหว่ที่อาจเกิดขึ้น
ช่องโหว่ด้านความปลอดภัยในการประมวลผลคำสั่ง
การสนทนาที่โดดเด่นที่สุดในหมู่ผู้ใช้ AgenticSeek เกี่ยวข้องกับความเสี่ยงด้านความปลอดภัย เมื่อผู้ใช้รายหนึ่งตั้งคำถามว่าตัวแทนสามารถดำเนินการคำสั่งที่เป็นอันตรายเช่น rm -rf / (คำสั่งที่สามารถลบระบบไฟล์ทั้งหมด) ได้หรือไม่ ผู้มีส่วนร่วมในโครงการชื่อ Fosowl ยอมรับถึงข้อจำกัดในปัจจุบันในแนวทางด้านความปลอดภัยของพวกเขา แม้ว่าโครงการจะใช้การจับคู่รูปแบบเพื่อกรองคำสั่ง bash ที่เป็นอันตรายและจำกัดการดำเนินการให้อยู่ในโฟลเดอร์ที่ระบุ การป้องกันเหล่านี้ดูเหมือนจะไม่เพียงพอต่อการจัดการที่มุ่งมั่น
ผมรับประกันได้ว่าการควบคุมเหล่านี้สามารถทำลายได้ตามที่คุณอธิบาย แต่ก็ไม่เป็นไร! ผมตระหนักดีว่านี่เป็นโซลูชันต้นแบบ/สำหรับงานอดิเรกซึ่งไม่น่าจะถูกโจมตีโดยผู้โจมตีที่มีทักษะ
ผู้ใช้หลายคนได้แนะนำวิธีแก้ปัญหาที่อาจเป็นไปได้สำหรับมาตรการความปลอดภัย เช่น การสร้างนามแฝงสำหรับคำสั่งที่ถูกบล็อก—เทคนิคที่น่าจะหลีกเลี่ยงระบบบัญชีดำในปัจจุบัน การสนทนาเผยให้เห็นถึงความท้าทายที่สำคัญสำหรับตัวแทน AI แบบโลคอล: การสร้างสมดุลระหว่างความสามารถในการทำงานอัตโนมัติที่ทรงพลังกับการป้องกันความปลอดภัยที่แข็งแกร่ง
แนวทางปฏิบัติด้านความปลอดภัยที่ชุมชนแนะนำ
เพื่อตอบสนองต่อความกังวลเหล่านี้ สมาชิกในชุมชนได้เสนอแนวทางปฏิบัติด้านความปลอดภัยที่ใช้งานได้จริงหลายประการ การเรียกใช้ AgenticSeek ภายในเครื่องเสมือน (virtual machine) กลายเป็นคำแนะนำที่ได้รับความนิยม โดยผู้ใช้รายหนึ่งอธิบายการตั้งค่าของพวกเขาโดยใช้ Ubuntu Linux ใน VirtualBox บน macOS แนวทางนี้สร้างสภาพแวดล้อมแยกต่างหากซึ่งความเสียหายที่อาจเกิดขึ้นจากคำสั่งที่เป็นอันตรายจะถูกจำกัด
ผู้ใช้คนอื่นๆ แนะนำให้ใช้การเข้าสู่ระบบเชลล์แบบจำกัดที่ไม่ใช่ root บนระบบ Linux ในขณะที่โซลูชันที่มีความซับซ้อนทางเทคนิคมากขึ้นได้กล่าวถึงการใช้ตัวกรอง seccomp ที่สามารถจำกัดการดำเนินการในระดับละเอียด—แม้แต่การป้องกันกระบวนการระดับ root จากการก่อให้เกิดความเสียหายที่สำคัญ
นักพัฒนายอมรับข้อจำกัดเหล่านี้ โดยระบุถึงแผนการปรับปรุงความปลอดภัยโดยอาจเรียกใช้โค้ดและคำสั่งทั้งหมดภายในคอนเทนเนอร์ Docker และใช้ระบบถ่ายโอนไฟล์ที่ต้องการการตรวจสอบจากผู้ใช้เมื่องานเสร็จสิ้น
ความต้องการด้านประสิทธิภาพและข้อจำกัด
ความต้องการด้านฮาร์ดแวร์เป็นอีกหนึ่งประเด็นสำคัญในการสนทนา ตามเอกสารประกอบ AgenticSeek สามารถทำงานบนระบบที่มี RAM เพียง 8GB และ CPU 4 คอร์ แต่การกำหนดค่าขั้นต่ำดังกล่าวจะประสบปัญหาในการทำงานที่ซับซ้อน เช่น การท่องเว็บและการวางแผน สำหรับกรณีการใช้งานที่จริงจัง โครงการแนะนำให้ใช้ฮาร์ดแวร์ที่มีประสิทธิภาพสูงกว่ามาก—สูงถึง RAM 64GB และ 48 คอร์สำหรับแอปพลิเคชันขั้นสูง
ผู้ใช้บางรายรายงานว่าประสบปัญหากับฟังก์ชันการค้นหาเว็บ โดยสังเกตว่าตัวแทนบางครั้งติดอยู่ในสิ่งที่ดูเหมือนเป็นลูปไม่รู้จบเมื่อพยายามครอบคลุมเว็บไซต์ สิ่งนี้บ่งชี้ว่าแม้จะมีฮาร์ดแวร์ที่เพียงพอ การใช้งานในปัจจุบันอาจมีข้อจำกัดด้านฟังก์ชันที่ส่งผลต่อประสบการณ์ผู้ใช้
ความต้องการด้านฮาร์ดแวร์สำหรับ AgenticSeek
| ขนาดโมเดล | CPU | RAM | ความสามารถ |
|---|---|---|---|
| 7B | 4 คอร์ | 8GB | ฟังก์ชันการทำงานจำกัด ไม่แนะนำสำหรับงานที่ซับซ้อน |
| 14B | 12 คอร์ | 12 GB | อาจมีปัญหาในการท่องเว็บและงานวางแผน |
| 34-70B | 24 คอร์ | 32 GB | ประสิทธิภาพดีขึ้นแต่อาจยังมีปัญหาในการวางแผนงาน |
| 40B-100B | 48 คอร์ | 64 GB | แนะนำสำหรับการใช้งานขั้นสูงในสถานการณ์จริง |
ทิศทางการพัฒนาในอนาคต
แม้จะมีความท้าทายเหล่านี้ แต่มีความกระตือรือร้นอย่างชัดเจนสำหรับศักยภาพของ AgenticSeek โครงการระบุอย่างชัดเจนว่ากำลังมองหาผู้มีส่วนร่วมเพื่อช่วยในการผสานรวม Open Large Language Models ซึ่งบ่งชี้ถึงการพัฒนาอย่างต่อเนื่อง ผู้ใช้รายหนึ่งแสดงความสนใจในการรวมเวิร์กโฟลว์แบบตัวแทนของ AgenticSeek เข้ากับโปรแกรมแก้ไขข้อความของพวกเขา ซึ่งเน้นย้ำถึงความน่าดึงดูดของผู้ช่วย AI ที่ปรับแต่งได้และทำงานแบบโลคอล
การเลือกใช้ Deepseek.AI เป็นโมเดลหลักของโครงการได้รับการอธิบายว่าเหมาะสำหรับสถาปัตยกรรมอินเทอร์เฟซแบบคอมมานด์ไลน์โดยเฉพาะ แม้ว่าระบบจะรองรับผู้ให้บริการโมเดลหลายรายรวมถึง ollama, vLLM และแม้แต่ตัวเลือกบนคลาวด์เช่น OpenAI
ในขณะที่ตัวแทน AI แบบโลคอลยังคงพัฒนาต่อไป ความสมดุลระหว่างฟังก์ชันการทำงาน ความปลอดภัย และประสิทธิภาพจะยังคงเป็นความท้าทายที่สำคัญ AgenticSeek แสดงถึงความพยายามในช่วงแรกในการจัดการกับการแลกเปลี่ยนเหล่านี้ โดยมีชุมชนที่มีส่วนร่วมอย่างแข็งขันทั้งความกระตือรือร้นและข้อเสนอแนะที่สำคัญเพื่อกำหนดรูปแบบการพัฒนา