[モデル公開] 9Bモデルをエージェント型データアナリストとして学習（Qwen3.5-9B + LoRA）。ベースモデルは100%失敗したが、このLoRAは人の介入なしで89%のワークフローを完了

みなさん r/LocalLLaMA、

ローカルの「エージェンティック（Agentic）」モデルで苦労しているのは、ほとんどの人が知っていると思います。4B〜14Bスケールの良いモデルでさえ、たいていは単なるツール呼び出しの強化版にすぎません。「このデータセットを分析して、洞察を教えて」 のような開かれたプロンプトを与えると、1ステップ実行して止まり、「続行して」とプロンプトするようあなたが指示するのを待ちます。

私は、大規模な外部プロンプト用フレームワークに頼らず、重みを通じて<10Bの小型モデルが真の自律性を達成できるかを確かめたかったのです。

私が作ったもの： agentscope-ai/CoPaw-Flash-9B（Qwen3.5-9Bアーキテクチャに基づく）を取り、エンドツーエンドのデータ分析ワークフロー用に特化したLoRAを学習させました。

秘訣（学習データ）： 通常の指示チューニングの代わりに、現実のシナリオ（金融、教育、スポーツデータ）をカバーする、大規模なマルチステップのトレースデータセットを構築しました。LoRAは、ツールを呼ぶだけでなく、ジョブが終わるまで計画し、実行し、Pythonコードをデバッグし、可視化し、要約することを連続ループで行うよう学習しました。

結果（ベンチマーク画像2を参照）： カスタムフレームワーク（max_turns=50、context=128K）を用いて、29の実在するKaggleデータセットでテストしました。

• ベースモデル： 平均1.2回の反復で停止。完了率0%。使える出力は生成されません。
• 私のLoRAの場合： 平均26回の自律的な反復。Pythonを書き、グラフを描き、人間の介入ゼロで89.7%の自然完了率を達成します。

要するに、9Bモデルを12GB〜24GB VRAMでローカル実行できる「ジュニア・データアナリスト」に変える感じです。

VRAM要件（vLLM）：

• bf16（単一GPU）：約22GB
• 8-bit：約12GB
• 4-bit：約6GB

リンク：

• LoRA重み： jason1966/CoPaw-Flash-9B-DataAnalyst-LoRA
• 推論フレームワーク： IIIIQIIII/data-analyst（ツール呼び出しループを扱うのに必要です）
• デモ／ショーケース： https://dataanalyst.locoremind.com/

⚠️ コミュニティへの呼びかけ（計算資源／スポンサーを探しています）：

この1週間の実験で重要なことが証明されました。シナリオベースのワークフローで学習すれば、小型モデルでも完全に自律的なエージェントになり得るということです。

データ分析はただの始まりです。私は、この手法を応用して、コーディング（ソフトウェアエンジニア）、リサーチアシスタントなどのための、ローカルで本当に自律的なエージェントを構築したいと考えています。

ただし、現時点ではハードウェアと資金がボトルネックになっています。こうした連続ワークフロー用のデータセットを学習するには大きな計算資源が必要で、これをスケールして最先端のオープンエージェントを作りたいです。

もしここに計算資源の助成（compute grants）や、スポンサーしてくれるGPUクラスタの利用がある方、あるいはオープンソースのローカルエージェント開発に資金提供することに関心のある組織／支援者がいるなら、ぜひDMで連絡してください。

私たちの代わりに、実際に作業をしてくれるローカルエージェントを作りましょう。コメント欄では、学習プロセス、データ生成、デプロイについての質問には喜んで答えます！