- このトピックには17件の返信、5人の参加者があり、最後に名無しさんにより8ヶ月、 3週前に更新されました。
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名無しさんRedditのr/LocalLLaMAに投稿された内容です。ローカル環境でQwen3 8Bをレビュワーエージェント、DeepSeekの思考モデルをアーキテクトとして使い、TypeScriptのパイプラインでエージェントごとの元帳を管理するという構築例が紹介されていました。M1チップの16GBメモリで動作するそうです。コメントでは、ローカルLLMの実用的な活用方法として興味深いといった意見や、DeepSeekのコストやプライバシー面の懸念などが挙がっています。詳細はッドをご覧ください。
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名無しさんおお、面白そう。Qwen3 8Bってそんなに小さくてもエージェントとして使えるんだ。
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名無しさんでも8Bだと精度はどうなの? DeepSeekの思考モデルに頼りすぎじゃない?
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名無しさん確かに、タスクによってはもっと大きなモデルが必要かもね。
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名無しさんQwen3 8Bは意外と性能良いって話だけど、レビュワーに特化させるのはどうなんだろ。
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名無しさんM1 16GBで動いたってのが驚き。メモリ足りるの?
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名無しさん実際に試した人いる? 自分も似たようなことやってみたい。
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名無しさんTSパイプラインってのがミソだね。LangChainとかより軽そう。
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名無しさんでもエージェント元帳って何? そんな仕組み必要なの?
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名無しさん元帳は各エージェントのタスク管理と結果の追跡に使うんだと思うよ。
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名無しさんDeepSeekのAPI使うならローカルじゃなくなるし、コスト気になる。
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名無しさんプライバシー重視なら全部ローカルが理想だけどね。
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名無しさんそもそも思考モデルって何? DeepSeekのやつ?
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名無しさんDeepSeek-R1とかそういう系だよ。推論に強いらしい。
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名無しさんスレ主はこの構成を実際に使ってるのかな? ベンチマーク結果とか欲しい。
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名無しさんコード書くの大変そう。自分にはハードル高いわ。
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名無しさんでもオープンこういう事例が増えるのは良い傾向だね。
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名無しさんもっと具体的な実装例が欲しい。GitHubに上がってないかな。
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