Материал разбирает, как собрать лёгкого исследовательского агента на базе локальной языковой модели. В примере используется Gemma 4, развёрнутая через Ollama, а агентная логика строится с помощью OpenAI Agents SDK.
Чтобы расширить возможности модели, автор добавляет поддержку инструментов. Они позволяют агенту делать больше, чем просто генерировать текст. Например, в архитектуру подключается Tavily MCP. Этот компонент выступает внешним инструментом, через который агент получает дополнительные функции.
Как пишет Towards Data Science, связка локальной LLM, Ollama и инструментального слоя на базе OpenAI Agents SDK вместе с Tavily MCP позволяет собрать компактного исследовательского агента. Такой агент может взаимодействовать с внешними сервисами и выполнять более сложные задачи по сравнению со стандартной моделью без инструментов.
Ключевые факты
В статье «From Local LLM to Tool-Using Agent» показано использование Gemma 4 и Ollama для создания агента.
Для сборки лёгкого исследовательского агента также применяются OpenAI Agents SDK и Tavily MCP.
Материал опубликован на платформе Towards Data Science.