Вы развернули локальный LLM — и что дальше? В этом посте разберём, как превратить локальный LLM в агента, который использует различные инструменты. Для примера создадим мини-исследовательский агент. В работе будут задействованы: модель Gemma 4 (варианты для edge), Ollama (для обслуживания локального LLM), OpenAI Agents SDK (среда выполнения агента) и Tavily web search MCP (внешний инструмент для поиска в интернете).
Агент сможет искать информацию в сети, собирать доказательства и формировать ответ с цитатами на вопрос пользователя. К концу статьи у вас будет работающий агент для глубоких исследований, а также многократно используемый шаблон, который позволит превратить локальную модель в локального ИИ-агента.
Ранее я уже рассказывал о настройке локального агента программирования на базе Gemma 4 и OpenCode. Здесь же сосредоточимся на общей схеме подключения локальной модели к среде выполнения агента и внешним инструментам.
Для начала нужно подготовить четыре компонента: Ollama, Gemma 4 (в частности, модель Gemma 4 E4B), OpenAI Agents SDK и Tavily MCP.
Подписаться в Макс
