Feynmanを触ってみる

Ubuntu 22.04 LTS

はじめに

リサーチエージェントの Feynmanを触ってみる。

環境

  • Ubuntu 22.04 LTS
  • feynman 0.3.5
  • LM Studio 0.4.19 (Build 2)

インストール

$ npm install -g @companion-ai/feynman

セットアップ

$ feynman setup

LM Studio用の設定がある。

~/.feynman/agent/settings.json

モデルを変更するには、~/.feynman/agent/models.jsonに追加して、feynman model listで出てくるようになってから、feynman model setで設定する。

$ feynman model set lm-studio/google/gemma-4-12b-qat

使ってみる

起動

$ feynman

同じディレクトリで起動するとセッションが続くようになっているので、新しいセッションがほしければfeynman --new-sessionとする。

Deep Researchをやってみる。なお、複数の子エージェント作ってLM Studioに同時にアクセスしようとするため、軽めのモデルのほうがよいかも。ここではGemma 4 12B QATを使用（Qwen3.6 35B A3B使おうとしたら重すぎてだめだった）。

> /deepresearch ChatGPT登場から、ClaudeなどのLLMが出てきて、次にAIエージェントの概念、その次にエージェンティックAI、GeminiのDeep ResearchやNotebookLMなどの応用、コーディングエージェントClaude Codeの登場、OpenClawの盛り上がり、Claude Coworkの登場、といったLLM界隈の流れを、MCPやAgent Skillsなどの標準化や、MulesoftやWorkato、Gleanなどの登場も絡めて、整理したい。

I have opted for a multi-agent approach (4 researchers) to ensure deep coverage across these diverse technical and market domains.

続けてよいかと聞かれるのでyesと答える。

30分くらい待った。

I have completed the research and synthesis. The final report is available at the link below.

 ### Research Summary: LLM Evolution Landscape

 This research tracks the transition from conversational LLMs to Agentic AI—systems defined by their ability to plan,
 use tools, and reflect autonomously.

 Key Findings:
 - Historical Trajectory: A shift from "Prompt $\rightarrow$ Response" (ChatGPT era) to "Goal $\rightarrow$ Plan
   $\rightarrow$ Execution $\rightarrow$ Reflection" (Agentic era).
 - Technical Foundation: Milestones like ReAct (interleaving reasoning and acting) and Multi-Step Orchestration have
   provided the technical scaffold for autonomous agents.
 - Infrastructure & Standards: The Model Context Protocol (MCP) is emerging as a primary standard for connecting LLMs
   to tools/data, while frameworks like Agent Skills and proposed protocols like A2A and OAP address capability
   encapsulation and multi-agent governance.
 - Enterprise Adoption: Platforms like MuleSoft (Agent Fabric), Workato (Agent Studio/Genies), and Glean (Agentic
   RAG) are industrializing these capabilities by providing governed orchestration and "Systems of Context" for
   complex enterprise workflows.

 Final Artifacts:
 - Research Report: outputs/llm-evolution-landscape.md
 - Provenance: outputs/llm-evolution-landscape.provenance.md

 Verification: PASS

ただ、ファイルの書き込みに失敗していたらしいので、再度お願いした。英語だったので、日本語翻訳もお願いしたら作ってくれた。日本語訳に参考文献が抜けていたので、追記をお願いしたらしてくれた。

コマンドラインからでもいける。

$ feynman deepresearch "AIサービスの従量課金制への移行傾向と、企業のAI利用料金高騰の実情と背景、その経営課題に対する解決の方向性について整理したい"

ツールのrate limitで検証不十分としてVerification: BLOCKEDになった。ちゃんとしてる。検索にはExaというものを使っているようである。内部的には これ を使ってるみたい。

 $ feynman search status
  Managed by: pi-web-access
  Search route: Auto
  Request route: auto
  Search workflow: none
  Perplexity API configured: no
  Exa API configured: no
  Gemini API configured: no
  Gemini browser fallback: disabled
  Config path: /home/penguin/.feynman/web-search.json (not created yet)
  Not configured yet. Run one of:
    feynman search set auto
    feynman search set perplexity <api-key>
    feynman search set exa <api-key>
    feynman search set gemini <api-key>