Hermes AgentとQwen3.6-35b-a3bを用いたディープリサーチレポート：実践ガイド

公共機関で15年以上の社会調査経験を持つRedditユーザーが、Hermes Agentとqwen3.6-35b-a3bモデル（Q6_K量子化）を使って深層リサーチレポートを生成するプロセスを詳述。目標は、マッキンゼー風のレポートをPerplexityの出力と同等レベルで作ることだった。12世代Intel Core CPU、32GB RAM、RTX 4060 GPU、Linux Mint上で約28トークン/秒の処理を5時間継続し、エージェントは欧州におけるAIの現状に関する21ページのレポートを生成。問題診断、修正、チャート作成、挿入など6回の反復改良ループをほぼ自律的に実行した。

主な詳細

• モデル: qwen3.6-35b-a3b Q6_K（量子化）、Hermes Agent経由で実行。
• ハードウェア: 12世代Intel Core CPU、32GB RAM、RTX 4060 GPU、Linux Mint。約28トークン/秒を達成。
• ワークフロー: ユーザーは同一ドキュメントに対して6回のループを実行。各ループ：ドラフト生成、問題診断、修正、チャート追加、再挿入。エージェントは内蔵のHermes Agentスキルが「不足している」ため、リポジトリ提供のカスタムスキルで補完。
• 出力: 最終レポートをMarkdown、DOCX、PDF形式で出力。すべての中間成果物（プロンプト、メタプロンプト、Pythonスクリプト、チャート）はリポジトリに含まれる。
• リポジトリ内容: スキル、プロンプト、メタプロンプト、Pythonスクリプト、中間成果物、最終レポート。READMEとフォルダ構成もAI生成。
• ユーザーの注釈: 非ネイティブ英語話者（AI編集なし）。結果は「かなり許容範囲」— 優れてはいないが、公的リサーチ利用の良い出発点。

対象読者

特に公共行政や政策リサーチ分野で、ローカルLLMを使った長文ドキュメント作成を自動化したい、AI駆動のレポート生成に取り組む開発者や研究者。