正確なモデルとパーサーを選ぶ
OpenBMBの公式リポジトリはopenbmb/MiniCPM5-1Bを公開し、vLLMとSGLangのOpenAI互換サーバー例を載せています。関数呼び出しではSGLangとminicpm5パーサーを明示的に推奨しています。MiniCPM5のXML形式をパーサーが構造化tool_callsへ変換します。クライアントに生のXMLテキストが返るだけなら、ブラウザー操作に進まないでください。OpenBMBのガイド、モデルカード、公式リポジトリを確認します。Hugging Faceでは現在、公式チェックポイントを推論プロバイダーがホストしていないと表示されています。本記事はローカル実行を前提にします。
| 層 | 設定 | 確認内容 |
|---|---|---|
| モデル | openbmb/MiniCPM5-1B | リポジトリが一致 |
| ランタイム | SGLang、--tool-call-parser minicpm5 | XMLが構造化tool_callsになる |
| エージェント | ローカルツールを実行するクライアント | 無害な関数が結果を返す |
| ブラウザー | Tabbit BrowserとTabbit CLIスキル | 診断でブラウザーを確認し、アカウントを自分で確認 |
| レビュー | 出典付きの別メモ | 各項目にURLがあり、元ページは未変更 |
RedditのOllama利用者は、独自テンプレートでJSON引数が<think>ブロック内に出たと報告しました。別のLM Studio利用者も、複数設定を試してHugging Faceのテストページと結果が異なると述べています。個別環境の報告であり、公式SGLang経路の失敗を示すものではありません。
公開検索とログイン後の情報を分ける
公開検索は誰でも開けるページに使い、ログイン済みブラウザーでは許可された社内情報だけを読みます。各情報にタイトル、URL、原文、確認状態を添えます。非公開のダッシュボード値を公開情報として引用しないでください。
ワークスペースを開く前にTabbit CLIクイックスタートを確認します。対応クライアントは/tabbit、Piは/skill:tabbitを使う場合があります。別のクライアントは/skillsやメニューを使います。インストール済みスキルを読み、tabbit-cli diagnoseを実行してください。スキル検出、CLI起動、サイトのログインは別の確認事項です。
| 確認点 | エージェントに表示させるもの | 停止する条件 |
|---|---|---|
| 公開ページ | タイトル、URL、根拠の引用 | 検索スニペットしかない |
| ログインページ | ワークスペース、ページ、承認済みID、可視項目 | アカウントか権限が不明 |
| 照合 | 値ごとの出典 | 公開情報と内部データが混在 |
| 下書き | 出典列とレビュー列のある別ファイル | 元ページの編集を試みる |
最初のブラウザータスク一覧で読み取り専用の範囲を決めます。矛盾は推測で埋めず、両方の出典を残してください。
出典付きの調査メモを作る
一つの問いについて公開ページを3〜5件選び、内部判断が必要な場合だけ承認済みページを追加します。タイトル、URL、表示される日付、根拠の一文、その一文が支える主張を記録させます。食い違いがあれば両方を残し、needs_review: trueにします。
ローカルのMiniCPM5-1BエージェントとTabbit CLIを使ってください。まず公開ページ[URL]を確認します。次に、ログイン済みのページ[承認済みURL]から[指定項目]だけを読みます。編集、共有、送信、削除は禁止です。「Vendor research brief, 2026-11-10」という別の下書きを作成し、source_type、title、URL、observed_fact、exact_excerpt、needs_reviewの列を設けます。公開情報とワークスペース情報は別セクションにしてください。ページを開けない、または情報源が矛盾する場合はURLを記録してその主張を止めます。保存場所を知らせてください。名前やURLは例です。パスワード、Cookie、トークンは入力しないでください。Tabbitでリンクを開いて内容を確認します。エージェントは別タスクのタブで作業でき、メイン画面では他の作業を続けられます。既存ブラウザーへの接続、Tabbit CLIガイド、MCPとCLIの比較、Codex設定例、Tabbit Browser概要、ブラウザー利用のベストプラクティス、エージェントブラウザーとはも参考になります。
2Bは別のモデルファイルですが、OpenBMBが案内するXML形式とSGLangパーサーを使います。大きいモデルに変えればテンプレートの誤りが直るわけではありません。実際のチェックポイント、バックエンド、量子化で読み取り専用テストを行ってください。ローカルブラウザーが必要ならTabbit Browserをダウンロードできます。
よくある質問
MiniCPM5-1Bの正確なチェックポイントは？
OpenBMBの`openbmb/MiniCPM5-1B`を使います。MiniCPM5-1B、MiniCPM5-2B、MiniCPM-V、コミュニティの調整版は別のモデルです。起動前にリポジトリを確認してください。
MiniCPM5-1Bのツールにはどのランタイムを使いますか？
OpenBMBはSGLangを推奨し、XML形式のツール呼び出し向けに`minicpm5`パーサーを案内しています。サーバーが構造化ツール呼び出しを返し、エージェントが実行できる必要があります。
公開ウェブとログイン済みワークスペースの両方を検索できますか？
ローカルエージェントが両方の情報源向けのツールを持つ場合に限ります。公開情報とログイン後のデータを分け、各事実にURLを付け、アカウントを自分で確認してください。
MiniCPM5-1BにTabbit CLIは含まれますか？
含まれません。モデルはテキストまたはツール呼び出しを出力します。Tabbitスキルを検出してCLIを実行するローカルエージェントがブラウザーにつなぎます。
Ollamaやllama.cppで呼び出しが失敗するのはなぜですか？
チャットテンプレート、停止トークン、量子化、ランタイムのパーサーにより、XMLが構造化ツールにならない場合があります。OpenBMBはこの用途にSGLangを推奨しています。他のバックエンドは別途テストしてください。
MiniCPM5-1Bと2Bのどちらを選べばよいですか？
小さいチェックポイントが条件なら1Bから試せますが、パラメーター数からツールの信頼性は判断できません。実際のランタイムとタスクで比較してください。