Lokaler Research-Tool-Agent mit Ollama, Memory und externen Utilities
Tool-gestützter Research-Agent, der lokales Sprachmodell-Reasoning mit Rechner-, Such- und Custom-Tools kombiniert.
Dieser Workflow implementiert einen tool-erweiterten Research-Agenten, der analytische und informationsbasierte Aufgaben durch die Kombination von lokalem Sprachmodell-Reasoning und deterministischen Hilfswerkzeugen ausführt.
Ein lokal betriebenes Ollama-Chatmodell dient als zentrales Reasoning-Modul des Agenten. Die Temperatureinstellung ist moderat gewählt, um eine Balance zwischen Genauigkeit und flexibler Analyse zu erreichen, während die Ausführung vollständig lokal bleibt.
Ein Buffer-Window-Memory stellt kurzfristigen Konversationskontext bereit. Dadurch kann der Agent aktuelle Nutzeranfragen, Zwischenergebnisse und Tool-Ausgaben innerhalb einer Sitzung berücksichtigen und mehrstufige Denkprozesse durchführen.
Der Agent ist als Tool-Agent konfiguriert und hat Zugriff auf eine gezielt ausgewählte Sammlung von Tools. Dazu gehören ein Rechner für deterministische Berechnungen, eine SERP-API für aktuelle Websuchen sowie ein benutzerdefiniertes Tool für zusätzliche Logik wie Datums- und Zeitfunktionen. Alle Tools sind explizit registriert und kontrolliert verfügbar.
Während der Ausführung entscheidet der Agent selbstständig, wann Tools aufgerufen werden müssen. Die Ergebnisse der Tool-Aufrufe fließen zurück in den Kontext des Agenten und dienen als Grundlage für weitere Reasoning-Schritte auf verifizierten Daten.
Der Workflow veranschaulicht ein zentrales Architekturprinzip agentischer Systeme: Sprachmodelle übernehmen Koordination und Entscheidungslogik, während präzise Berechnungen und reale Datenabfragen an spezialisierte Tools delegiert werden. Das Ergebnis ist ein Research-Assistent mit fundierten Antworten, reproduzierbaren Berechnungen und aktueller Informationsbasis.
Geeignet ist dieser Aufbau insbesondere für Rechercheaufgaben, analytische Assistenzsysteme, explorative Workflows und Szenarien, in denen Korrektheit und externe Validierung wichtiger sind als rein generative Antworten.
