| ローカルで私が作成したデスクトップエージェントを使って Ollama を実行しています。エージェントは Ollama(または任意の OpenAI 互換エンドポイント)を包み込み、デスクトップ上に直接コマンドを受け付ける浮遊するマスコットを追加します。 スキンのひとつがペーパークリップ 📎 に変形します。やらざるを得なかった 🥲 ファイル操作の実行、ウェブの閲覧、メールの送信など - すべては、実行しているローカルモデルによって動作します。llama3、mistral、qwen、deepseek - Ollama が提供するものなら何でも動作します。 ツール呼び出し / 関数呼び出しのユースケースには、どのモデルを推奨しますか? 多くの小型モデルは ReAct ループで苦戦します。回避策はありますか? [リンク] [コメント] |
ローカルの Ollama セットアップにデスクトップ用のバディを追加 - それが Clippy 📎 に変身してコマンドを実行します
Reddit r/LocalLLaMA / 2026/3/17
💬 オピニオンDeveloper Stack & InfrastructureTools & Practical Usage
要点
- Ollama または OpenAI 互換エンドポイントを囲むデスクトップ・バディのUIが、ローカルでコマンドを実行します。
- スキンのひとつが Clippy に変身し、デスクトップ上に浮かぶマスコットを提供します。
- ローカルのモデルバックエンドを使って、ファイル操作、ウェブ閲覧、メール送信を行うことができます。
- Ollama が提供する複数のローカル/オープンソースモデル(llama3、mistral、qwen、deepseek)をサポートしており、ツール呼び出しの際のモデル選択や ReAct ループの改善についての疑問を投げかけます。

