Rapports de recherche approfondis avec Hermes Agent et Qwen3.6-35b-a3b : Un guide pratique

Un utilisateur de Reddit, fort de 15+ ans d'expérience en recherche sociale pour des organismes publics, détaille son processus de génération de rapports de recherche approfondis utilisant Hermes Agent avec le modèle qwen3.6-35b-a3b en quantification Q6_K. L'objectif était de produire des rapports de style McKinsey comparables à ceux de Perplexity. Après cinq heures de traitement continu à ~28 tokens/seconde sur un processeur Intel Core de 12e génération avec 32 Go de RAM et une RTX 4060 sous Linux Mint, l'agent a produit un rapport de 21 pages sur l'état actuel de l'IA en Europe, avec six boucles de raffinement itératif incluant le diagnostic des problèmes, leur correction, la création de graphiques et leur insertion — le tout de manière quasi autonome.

Détails clés

• Modèle : qwen3.6-35b-a3b Q6_K (quantifié), exécuté via Hermes Agent.
• Matériel : CPU Intel Core 12e génération, 32 Go de RAM, GPU RTX 4060, Linux Mint. Atteint ~28 tokens/seconde.
• Workflow : L'utilisateur a exécuté six boucles sur le même document. Chaque boucle : générer un brouillon, diagnostiquer les problèmes, corriger les problèmes, ajouter des graphiques, réinsérer. L'agent a utilisé des compétences personnalisées (fournies dans le dépôt) pour compenser la compétence intégrée d'Hermes Agent jugée "insuffisante".
• Résultat : Rapport final en formats Markdown, DOCX et PDF. Tous les artefacts intermédiaires (prompts, méta-prompts, scripts Python, graphiques) sont inclus dans le dépôt.
• Contenu du dépôt : Compétences, prompts, méta-prompts, scripts Python, artefacts intermédiaires et le rapport final. Le README et la structure des dossiers ont également été générés par IA.
• Remarques de l'utilisateur : Locuteur non natif de l'anglais (non édité par IA). Résultats décrits comme "tout à fait acceptables" — pas excellents mais un bon point de départ pour une utilisation en recherche publique.

À qui cela s'adresse

Développeurs et chercheurs travaillant sur la génération de rapports assistée par IA, en particulier ceux dans l'administration publique ou la recherche politique qui souhaitent automatiser la création de documents longs en utilisant des LLM locaux.