Reddit用户求助：大模型规划+小模型执行的本地Agent方案
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Reddit用户求助：大模型规划+小模型执行的本地Agent方案
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先了解这件事
AI 综述
Reddit r/LocalLLaMA 用户 /u/Loose_Doubt367 发帖征求建议：在 rx6700xt 12GB 显存、r5 5600x、32GB 内存、llama.cpp Vulkan 的本地硬件上，搭建由大模型规划、小模型执行的 Agent 方案。其设想是大模型自动加载并预先规划任务，将指令保存后卸载，再由更小模型执行，完成后大模型复查并在失败时给出新指令。发帖者现有 qwen3.8 27b IQ3XXS 和 qwen3.6 35b A3B Tie Coder 两款模型，求解更合适的规划与执行模型组合，用途包括研究、视觉设计、文件管理和摘要。其还提到因硬件限制无法运行 strata qwen3.8 flash next。目前尚无方案结论，帖子处于征求建议阶段。
AI 根据报道生成 · 9 小时前更新
最新进展10月31日 14:55
轻量模型执行任务+大模型规划：LocalLLaMA 用户求助本地 Agent 分工方案报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月31日
- Reddit · r/LocalLLaMA轻量模型执行任务+大模型规划：LocalLLaMA 用户求助本地 Agent 分工方案
一位 Reddit r/LocalLLaMA 用户在 rx6700xt 12GB VRAM、r5 5600x、32GB DDR4、llama.cpp Vulkan 的硬件上，计划让大模型自动加载并预先规划任务，将指令保存在桌面后卸载，再由更小的模型执行，完成后大模型复查并在失败时给出新指令。其现有模型为 qwen3.8 27b IQ3XXS 和 qwen3.6 35b A3B Tie Coder，求解更合适的规划与执行模型组合，用途包括研究、视觉设计、文件管理和摘要。
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