<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/"><channel><title>Ollama Python on Negi AI Lab</title><link>https://ai.negi-lab.com/tags/ollama-python/</link><description>Recent content in Ollama Python on Negi AI Lab</description><image><title>Negi AI Lab</title><url>https://ai.negi-lab.com/images/og-default.png</url><link>https://ai.negi-lab.com/images/og-default.png</link></image><generator>Hugo -- 0.154.5</generator><language>ja</language><lastBuildDate>Wed, 20 May 2026 20:49:32 +0900</lastBuildDate><atom:link href="https://ai.negi-lab.com/tags/ollama-python/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>Qwen3.7 Max APIとローカルLLMを連携させたハイブリッドAIエージェントの構築方法</title><link>https://ai.negi-lab.com/posts/qwen37-max-local-hybrid-guide/</link><pubDate>Wed, 20 May 2026 00:00:00 +0900</pubDate><guid>https://ai.negi-lab.com/posts/qwen37-max-local-hybrid-guide/</guid><description>&lt;p&gt;&lt;strong&gt;所要時間:&lt;/strong&gt; 約40分 | &lt;strong&gt;難易度:&lt;/strong&gt; ★★★★☆&lt;/p&gt;
&lt;h2 id="この記事で作るもの"&gt;この記事で作るもの&lt;/h2&gt;
&lt;p&gt;Qwen3.7 Maxの圧倒的な推論性能と、ローカルLLM（Ollama）の機密性を使い分ける「コスト最適化型AIエージェント」を構築します。
具体的には、入力されたタスクの難易度をローカル側で判定し、高度な思考が必要な場合のみQwen3.7 Maxにリクエストを飛ばすPythonスクリプトを完成させます。&lt;/p&gt;</description></item></channel></rss>