ログイン済みブラウザーでQwen3.6-35B-A3Bを使う方法

ログイン済みのサポートサイトをQwen3.6-35B-A3Bで読むには、正確なチェックポイントをローカルで提供し、対応するツール呼び出し形式を有効にしてTabbit CLIにつなぎます。画面上の項目とリンクだけを読み、ローカルMarkdown下書きに保存します。チケットは変更しません。

ある利用者は自身の環境で、エージェント処理を中断する不正形式のツール呼び出しが起きやすいと報告しました。投稿は全環境の結果ではありません。まず副作用のない呼び出しを試してください。

モデルを確認する

公式モデルカードでは総計35B、トークンごとに約3Bが有効と説明されています。3Bだけのメモリで済むわけではありません。量子化、コンテキスト、ランタイムで必要量は変わります。Qwen3.6-27Bや qwen3.6-flash とは別です。

ツール呼び出しを設定する

公式vLLM例には qwen3_coder と qwen3 のパーサー、8-way tensor parallelが示されています。これは環境依存の例です。

vllm serve Qwen/Qwen3.6-35B-A3B \
  --port 8000 --tensor-parallel-size 8 --max-model-len 262144 \
  --reasoning-parser qwen3 --enable-auto-tool-choice \
  --tool-call-parser qwen3_coder

認証ページに進む前に構造化ツール呼び出しを試します。OpenCodeの /models でvLLMモデルを選び、ツール設定を明示してください。OpenCode資料はvLLM検出だけではツール対応を推測しないと説明しています。設定はモデルカード、接続方式はMCPとCLIの比較を参照。

Tabbitを準備する

Tabbit Browserをインストールして権限のあるプロファイルにログイン。OpenCodeを再起動し、~/.agents/skills/tabbit/SKILL.md を確認、@tabbit で読み込みます。同じPCで ~/.local/bin/tabbit-cli diagnose を実行します。名前付きタスクは専用ページを持ち、既存ログインはプロファイルに属します。CLIガイド、既存接続、初回確認、セッション範囲を参照。

読み取り専用の依頼

@tabbit
Tabbit skillを読み、ローカルCLIで "qwen-support-ticket-review" タスクを作る。
ログイン済みプロファイルで指定チケットを開き、画面に見えるID、状態、担当者、更新日時、概要、リンクだけを読む。
Reply、Assign、Change status、Saveなど変更操作はしない。
指定したレビュー用フォルダーに "Qwen-support-ticket-review.md" を作成。項目、画面の値、根拠URLの表を作り、不要な個人情報は含めない。
ファイルパスと確認できない項目を報告して停止する。

RedditのBrowser OS投稿はllama.cppのUI検証で、ブラウザーエージェントではありません。Playwright MCP動画もTabbit互換性を示すものではありません。合成テストが確認したのはTabbit CLIのみで、Qwenやサポートサービスは未検証です。根拠は出典確認ガイドで照合し、変更は人が判断してください。

結論

Qwenを使うには有効なツール呼び出しとローカルCLI接続が必要です。正確なモデル、ライセンス、パーサー、権限を確認し、チケットは確認可能な下書きに留めます。

詳しい手順はTabbit CLIガイド、既存ブラウザー接続、初回チェックリストを参照してください。

ウェブ検索とブラウザー操作の違いを理解し、操作前に人の確認手順を設けてください。

Secholar.L

Tabbit グロース&コンテンツ担当

Secholar.L は AI ブラウザとエージェントワークフローについて、実際の調査と検証可能な一次情報に基づく実践的なガイドを執筆しています。