Qwen3.5 35B-A3B MoE ejecuta un flujo de trabajo agencial de 27 pasos localmente en hardware de gama media.

Demostración de flujo de trabajo agéntico local

Un desarrollador en r/LocalLLaMA reportó ejecutar exitosamente un flujo de trabajo agéntico complejo localmente usando Qwen3.5 35B-A3B MoE. El modelo ejecutó una cadena de procesamiento de video de 27 pasos de forma autónoma en hardware de gama media.

Detalles del flujo de trabajo

La tarea involucró procesar un video desde un solo comando en lenguaje natural:

• Subir un video
• Transcribir con Whisper
• Editar los subtítulos
• Incrustar subtítulos nuevamente en el video con estilo personalizado

El flujo de trabajo consistió en 27 llamadas secuenciales a herramientas incluyendo: extract_audio, transcribe, read_file, edit_file, burn_subtitles, más pasos de verificación. El modelo planificó, ejecutó, verificó cada paso y se autocorrigió cuando fue necesario.

Especificaciones técnicas

Hardware:

• Estación de trabajo móvil Lenovo ThinkPad P53
• Procesador Intel i7-9850H
• Quadro RTX 3000 (6GB VRAM)
• 48GB RAM DDR4 2666MT/s

Pila de software:

• Implementación completamente local con llama.cpp + whisper.cpp
• No se usaron APIs en la nube

Configuración del modelo:

• Qwen3.5 35B-A3B MoE con cuantización Q4_K_M
• Arquitectura MoE con ~3B parámetros activos por token
• Cabe y ejecuta en 6GB VRAM con capas descargadas
• Base de conocimiento completa de 35B parámetros

Resultados de rendimiento

El flujo de trabajo completo se ejecutó en aproximadamente 10 minutos, con la mayor parte del tiempo dedicado a inferencia. El desarrollador notó cero errores y cero intervención humana requerida durante la cadena de 27 pasos. La arquitectura MoE hizo esto factible en hardware de gama media manteniendo bajo el conteo de parámetros activos mientras conservaba la capacidad completa del modelo.

Esto demuestra que los flujos de trabajo agénticos locales se están volviendo prácticos en hardware de nivel consumidor, particularmente con modelos MoE que equilibran el conteo de parámetros activos para velocidad contra el conteo total de parámetros para capacidad.