Глубокие исследовательские отчеты с Hermes Agent и QwQ-32B-Preview: практическое руководство
Пользователь Reddit с 15+ лет опыта в социальных исследованиях для государственных органов подробно описывает свой процесс создания глубоких исследовательских отчетов с использованием Hermes Agent и модели qwen3.6-35b-a3b в квантовании Q6_K. Целью было создание отчетов в стиле McKinsey, сравнимых с выводами Perplexity. После пяти часов непрерывной обработки со скоростью ~28 токенов/сек на 12-м поколении Intel Core с 32 ГБ ОЗУ и RTX 4060 под управлением Linux Mint, агент создал 21-страничный отчет о текущем состоянии ИИ в Европе, используя шесть циклов итеративного улучшения, включая диагностику проблем, их исправление, создание диаграмм и их вставку — все почти автономно.
Ключевые детали
- Модель: qwen3.6-35b-a3b Q6_K (квантованная), запущенная через Hermes Agent.
- Оборудование: CPU Intel Core 12-го поколения, 32 ГБ ОЗУ, GPU RTX 4060, Linux Mint. Достигнута скорость ~28 токенов/сек.
- Процесс: Пользователь выполнил шесть циклов над одним документом. Каждый цикл: генерация черновика, диагностика проблем, исправление ошибок, добавление диаграмм, повторная вставка. Агент использовал пользовательские навыки (предоставленные в репозитории), чтобы компенсировать "недостаточность" встроенного навыка Hermes Agent.
- Результат: Итоговый отчет в форматах Markdown, DOCX и PDF. Все промежуточные артефакты (промпты, мета-промпты, скрипты Python, диаграммы) включены в репозиторий.
- Содержимое репозитория: Навыки, промпты, мета-промпты, скрипты Python, промежуточные артефакты и итоговый отчет. README и структура папок также были сгенерированы ИИ.
- Оговорка пользователя: Неноситель английского языка (не редактировалось ИИ). Результаты описаны как "вполне приемлемые" — не отличные, но хорошая отправная точка для использования в публичных исследованиях.
Для кого это
Разработчики и исследователи, работающие над созданием отчетов с помощью ИИ, особенно в государственном управлении или политических исследованиях, кто хочет автоматизировать создание длинных документов с использованием локальных LLM.
📖 Читать полный источник: r/LocalLLaMA
👀 Смотрите также
Разбивка затрат на ИИ-агента: $12 в месяц с локальными моделями и облачными API.
Разработчик запускал ИИ-агента в течение месяца, используя Mac Mini + Ollama для локальных моделей и облачные API, общая стоимость составила $12, при этом 80% использования локально стоило $0, а 20% облачного использования обошлось примерно в $12. Один цикл повторных попыток потребил $4.80 за 11 минут, что привело к внедрению механизма автоматического отключения.
Отзыв пользователя надстройки Claude для Excel: Практический опыт работы с табличными задачами
Владелец строительной компании сообщает о положительных результатах использования надстройки Claude для Excel при обновлении таблиц смет и расчетов стоимости работ, отмечая обнаружение ошибок и предложения по улучшению интерфейса.
Практические уроки от создания AI-агента для электронной коммерции с помощью OpenClaw
Разработчик делится конкретными инсайтами по инфраструктуре, безопасности и рабочим процессам после 100+ часов создания e-commerce AI-агента с OpenClaw, включая настройку VPS на Digital Ocean ($24/месяц), управление стоимостью моделей с Kimi K2.5 и Gemini Flash, и рекомендации по архитектуре памяти.
Основатель-одиночка использует код Claude для подачи документов в FDA и проверки патентов.
Основатель-одиночка, создающий бесконтактный монитор сна, использовал Claude Code в течение 10-часовой сессии, чтобы подать предварительную заявку в FDA, создать 8 регуляторных документов, провести параллельную проверку патента агентами и обновить 38 ссылок в документах после изменений в регулировании.