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.