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.
📖 Lire la source complète : r/LocalLLaMA
👀 See Also
Agent IA de Promoteur Immobilier Effectue le Premier Appel Téléphonique avec Contexte et Style Vocal
Un développeur gérant une opération multi-agents pour l'immobilier rapporte que son agent IA a effectué son premier appel téléphonique réussi, utilisant le contexte complet sur les transactions et les prospects tout en imitant l'approche commerciale spécifique et le style vocal du développeur.
Pipeline de Contenu Utilisant les Notes Vocales et la Structure SCQA avec OpenClaw
Un développeur partage un flux de travail de création de contenu utilisant la dictée vocale avec SaySo et la structure SCQA (Situation, Complication, Question, Réponse) pour générer un contenu plus ciblé avec OpenClaw, rapportant que le premier article a obtenu plus de 200 ajouts en quelques jours.
Automatiser les flux de travail de recrutement avec Claude Desktop : une étude de cas
Un développeur a automatisé la première étape du recrutement en utilisant Claude Desktop, Chrome avec une extension de navigateur et une intégration Google Calendar, gérant la présélection des CV et la planification des entretiens toutes les deux heures sur une station de travail Windows.
Migré de Wix à WordPress avec l'agent OpenClaw — gère désormais les opérations quotidiennes d'un atelier d'impression 3D
Un petit atelier d'impression 3D a migré de Wix vers WordPress en utilisant un agent OpenClaw déployé sur un VPS. L'agent ajoute désormais de nouveaux produits et crée des formulaires de commande personnalisés pour les badges d'animaux de compagnie.