Lokaler Multi-Agenten-Forschungsassistent spart 15–25 Minuten pro Aufgabe

Praktische Multi-Agenten-Forschungspipeline

Ein Reddit-Nutzer teilte seinen funktionierenden lokalen LLM-Aufbau für Rechercheaufgaben. Als IT-Administrator mit 7 Wochen Erfahrung mit lokalen LLMs hat er ein System entwickelt, das die Recherchezeit erheblich verkürzt.

Hardware- und Software-Einrichtung

• Hardware: RTX 5090, 64 GB RAM
• Alle Modelle laufen lokal über Ollama
• Das System läuft innerhalb von OpenClaw für Agentensitzungen, Cron-Planung, Speicher-Hooks und Discord-Integrationen

Vergleich der Forschungspipeline

Vorher: Google-Suche → 5-10 Tabs öffnen → lesen → Notizen machen → zusammenfassen (20-30 Minuten)

Jetzt: Thema eingeben → strukturierter Bericht in etwa 2 Minuten

Agenten-Architektur

• Forschungsagent: qwen3.5:35b lokales Modell sucht über Brave-API und synthetisiert Informationen
• Analyst + Autor: GPT-5.4-mini (lokale GPU wird noch optimiert) fügt Analyse und Formatierung hinzu
• Laufzeit: Durchschnittlich 150 Sekunden je nach Thema

Zeitersparnis

• 15-25 Minuten pro Rechercheaufgabe gespart
• 1-2 Stunden wöchentlich für regelmäßige Forscher
• Nutzer notiert: "Ausgaben müssen noch überprüft werden. KI-Unterstützung, kein Ersatz."

Zusätzliche Funktionen

• Persistenter Speicher mit PostgreSQL + pgvector
• Tägliche Berichte
• Automatisierte Cron-Jobs
• Nutzer beschreibt es als: "Nichts Besonderes, nur praktische Automatisierung."

Der Nutzer sucht Feedback von anderen, die ähnliche Systeme gebaut haben, und hat eine vollständige Dokumentation mit weiteren Details veröffentlicht.