Der Reddit-Nutzer /u/siri_1110 experimentiert mit einem ReAct-style Looping-Agenten, der auf kleinen LLMs wie Qwen 3.5 9B und Gemma 4 (via E2B) basiert und mit LangGraph orchestriert wird. Das Setup umfasst rund 5 Tools, verarbeitet sowohl Text als auch Bilder und ist so konzipiert, dass der Output eines Tools als Input des nächsten dienen kann. Mittelfristig ist eine Erweiterung auf ein Multi-Agenten-System mit zwei Subagenten geplant. Das zentrale Problem: Qwen 3.5 9B produziert in rekursiven Loops massenhaft Thinking/Reasoning-Tokens, was zu abgeschnittenen Ausgaben und instabilen Iterationen führt. Der Autor sucht Community-Feedback zu Strategien wie Reasoning-Depth-Limiting, Planner/Executor-Trennung und bekannten Patterns für Tool-Dependency-Handling in LangGraph – eine Diskussion, die viele praktische Fragen rund um den Einsatz kleiner Modelle in Agenten-Architekturen bündelt.