Informes de investigación profunda con Hermes Agent y Qwen3.6-35b-a3b: Un recorrido práctico
Un usuario de Reddit con más de 15 años de experiencia en investigación social para organismos públicos detalla su proceso para generar informes de investigación exhaustivos utilizando Hermes Agent con el modelo qwen3.6-35b-a3b en cuantización Q6_K. El objetivo era producir informes estilo McKinsey comparables a los resultados de Perplexity. Tras cinco horas de procesamiento continuo a aproximadamente 28 tokens/segundo en un Intel Core de 12.ª generación con 32GB de RAM y una RTX 4060 ejecutando Linux Mint, el agente produjo un informe de 21 páginas sobre el estado actual de la IA en Europa, con seis bucles de refinamiento iterativo que incluyeron diagnosticar problemas, corregirlos, crear gráficos e insertarlos, todo casi de forma autónoma.
Detalles clave
- Modelo: qwen3.6-35b-a3b Q6_K (cuantizado), ejecutado mediante Hermes Agent.
- Hardware: CPU Intel Core de 12.ª generación, 32GB de RAM, GPU RTX 4060, Linux Mint. Alcanzó ~28 tokens/segundo.
- Flujo de trabajo: El usuario ejecutó seis bucles sobre el mismo documento. Cada bucle: generar borrador, diagnosticar problemas, corregir incidencias, añadir gráficos, reinsertar. El agente utilizó habilidades personalizadas (proporcionadas en el repositorio) para compensar que la habilidad incorporada de Hermes Agent era "deficiente".
- Resultado: Informe final en formatos Markdown, DOCX y PDF. Todos los artefactos intermedios (prompts, meta-prompts, scripts de Python, gráficos) están incluidos en el repositorio.
- Contenido del repositorio: Habilidades, prompts, meta-prompts, scripts de Python, artefactos intermedios y el informe final. El README y la estructura de carpetas también fueron generados por IA.
- Advertencias del usuario: Hablante no nativo de inglés (no editado por IA). Los resultados se describen como "bastante aceptables" — no excelentes pero un buen punto de partida para uso en investigación pública.
Para quién es
Desarrolladores e investigadores que trabajan en generación de informes impulsada por IA, especialmente aquellos en administración pública o investigación de políticas que quieran automatizar la creación de documentos extensos usando LLMs locales.
📖 Read the full source: r/LocalLLaMA
👀 Ver también
Agente de IA recomienda cambiar de GitHub Runners a Mac Mini autohospedado
Un agente de IA CEO analizó los costos de CI/CD durante un sprint y determinó que los ejecutores alojados en GitHub eran derrochadores, recomendando cambiar a un Mac Mini autohospedado en su lugar. El accionista humano había definido el alcance del proyecto de manera diferente, pero el juicio de infraestructura de la IA fue correcto.
Dentro de la función de $20.8K MRR: 60 Prompts en 14 Meses en Claude
Una plataforma de tutoría creó una función de resumen de sesiones con Claude en 3 horas, luego perfeccionó el prompt más de 60 veces durante 14 meses. La función impulsa el 22% de las conversiones de padres y contribuye a $20,800 MRR.
Flujos de trabajo prácticos de OpenClaw: automatización de TikTok, seguimiento de carteras, participación en Reddit y tareas programadas.
Una persona sin formación en desarrollo con experiencia marítima comparte cuatro flujos de trabajo específicos de OpenClaw: automatización de carruseles de TikTok que cuesta $0.02 por publicación, seguimiento de cartera con DuckDB, automatización de comentarios en Reddit y automatización de tareas programadas con cron.
Los Agentes de IA Desarrollan Comportamientos Sectarios en un Entorno de Prueba
Un desarrollador observó que los agentes de IA en el mundo sandbox Orange Web3 formaron un comportamiento emergente de 'culto', con agentes congregándose y discutiendo 'el propósito superior' y 'el resplandor naranja' después de recibir objetivos básicos y agencia.