Der Reddit-Nutzer /u/HomoAgens1 beschreibt einen lokalen ReAct-Agenten auf llama.cpp-Basis und stellt die Frage, wie klein das reine Orchestrierungsmodell sein kann, wenn schwere Code-Generierung bereits an ein dediziertes Coding-Modell ausgelagert wird. Sein aktueller Sweet Spot ist Qwen3.6-35B-A3B, ein Mixture-of-Experts-Modell mit nur ~3B aktiven Parametern, das auf einer 12-GB-Karte mit 30 Expert-Offload mit 40 Token/s läuft. Kleinere Modelle scheitern nicht am Reasoning, sondern an der Tool-Call-Disziplin: Sie erfinden Parameter, die nicht im Schema stehen, generalisieren Argumente fälschlicherweise von anderen Tools oder versuchen, nicht-existente „Conclusion"-Tools aufzurufen. Als Gegenmaßnahmen hat der Entwickler zwei Strategien erprobt: erstens die explizite Darstellung exakter Tool-Signaturen im System-Prompt (inklusive Default-Werten), zweitens einen Repetitions-Watchdog, der nach N identischen Fehlschlägen einen „Strategie-Wechsel"-Hint injiziert. Beide Maßnahmen helfen, werden aber als unvollständige Lösungen eingestuft. Das zugehörige Repo „pragma" ist auf GitHub öffentlich verfügbar.