Assistente de Pesquisa Multi-Agente Local Economiza 15-25 Minutos por Tarefa

Pipeline Prático de Pesquisa Multiagente

Um usuário do Reddit compartilhou sua configuração local de LLM funcional para tarefas de pesquisa. Como administrador de TI com 7 semanas de experiência em LLM local, ele construiu um sistema que reduz significativamente o tempo de pesquisa.

Configuração de Hardware e Software

• Hardware: RTX 5090, 64GB de RAM
• Todos os modelos rodam localmente via Ollama
• Sistema roda dentro do OpenClaw para sessões de agentes, agendamento cron, ganchos de memória e integrações com Discord

Comparação do Pipeline de Pesquisa

Antes: Pesquisa no Google → abrir 5-10 abas → ler → fazer anotações → resumir (20-30 minutos)

Agora: Digitar o tópico → resumo estruturado em ~2 minutos

Arquitetura dos Agentes

• Agente pesquisador: modelo local qwen3.5:35b pesquisa via API Brave e sintetiza informações
• Analista + Escritor: GPT-5.4-mini (GPU local ainda sendo otimizada) adiciona análise e formatação
• Tempo de execução: Média de 150 segundos dependendo do tópico

Economia de Tempo

• 15-25 minutos economizados por tarefa de pesquisa
• 1-2 horas semanais para pesquisadores regulares
• Usuário observa: "Ainda preciso verificar as saídas. Assistência de IA, não substituição."

Recursos Adicionais

• Memória persistente usando PostgreSQL + pgvector
• Resumos diários
• Tarefas cron automatizadas
• Usuário descreve como: "Nada sofisticado, apenas automação prática."

O usuário está buscando feedback de outros que construíram sistemas similares e publicou um relatório completo com mais detalhes.