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.
📖 Read the full source: r/LocalLLaMA
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