Как обойти ограничения Claude: создаём агента с Qwen 3.6 и LM Studio для генерации налоговых форм

Вот ситуация: вам нужно сгенерировать десятки налоговых форм — 3-НДФЛ, декларации, уведомления. Claude от Anthropic отказывается наотрез. "Не могу помочь с заполнением налоговых документов" — стандартный отлуп. Помню, как я в первый раз наткнулся на это: швырнул в промпт структуру формы, а в ответ — вежливый посыл. Anthropic перестраховывается: налоги — юридическая зона, мало ли что. И тут я подумал: а почему бы не запустить модель локально? Qwen 3.6, LM Studio — и плевать на политику безопасности.

В этой статье я покажу, как собрать агента, который генерирует готовые к печати налоговые формы. Никаких облачных API, никаких блокировок. Только ваш компьютер, модель Qwen 3.6 35B в GGUF и немного Python. Погнали.

Проблема: Claude не трогает налоги

Claude Code — мощный инструмент (я писал об этом в статье Claude Code как инструмент для работы с локальными LLM), но его безопасность заточена под облачные сервисы. Даже если вы используете локальные обходные пути через vLLM (Claude Code теперь можно запустить локально), встроенные фильтры всё равно срабатывают. Почему? Потому что модели Anthropic натренированы отказываться от юридических и финансовых тем.

Решение — модель с открытыми весами, например, Qwen 3.6 от Alibaba. Её можно запустить локально через LM Studio, и она абсолютно лояльна к любым темам. Плюс у Qwen хороший tool-calling — а это ключ к автоматизации форм.

Почему Qwen 3.6, а не другая модель?

На момент мая 2026 года Qwen 3.6 — одна из лучших моделей для локального выполнения. У неё:

• Контекст 128K токенов — можно загрузить сразу несколько шаблонов форм.
• Отличная поддержка tool-calling — агент может вызывать функции, например, для вставки данных в PDF.
• GGUF квантование — версия 35B в Q4_K_M занимает около 20 ГБ ОЗУ и работает на домашней видеокарте (RTX 3090/4090).
• Отсутствие цензуры — модель не отказывается от генерации налоговых форм, если вы явно укажете, что это для внутреннего использования.

Собираем окружение: LM Studio и модель

1 Установка LM Studio

Скачайте последнюю версию LM Studio (на 03.05.2026 — версия 0.4.0). Установите, откройте. Затем загрузите модель Qwen 3.6 35B GGUF. Можно взять квант Q4_K_M — баланс качества и памяти.

# Пример загрузки в LM Studio:
# Вкладка "Search" -> "Qwen 3.6 35B GGUF" -> Download

После загрузки выберите модель в списке, настройте параметры (контекст 8192, температура 0.3 — для точных форм). Нажмите "Start Server" — появится локальный эндпоинт на http://localhost:1234.

2 Проверка API

Используйте curl для теста:

curl http://localhost:1234/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
     "model": "Qwen 3.6 35B GGUF",
     "messages": [{"role": "user", "content": "Привет, сгенерируй заголовок 3-НДФЛ"}],
     "temperature": 0.3
   }'

Если ответ пришёл — всё ок. Если ошибка — проверьте, запущен ли сервер и выбрана ли модель.

Пишем Python-агента с tool calling

Теперь самое интересное — агент, который будет генерировать готовые PDF налоговых форм. Я покажу упрощённый, но рабочий код. Подход похож на то, как я описывал настройку 4B-агента для навигации по коду, но здесь мы заточим на налоговые шаблоны.

Агент будет получать задание на генерацию формы, вызывать функцию generate_tax_form и возвращать ссылку на PDF.

1 Установка зависимостей

pip install openai reportlab jinja2

2 Код агента

import json
from openai import OpenAI
from reportlab.lib.pagesizes import A4
from reportlab.pdfgen import canvas
from jinja2 import Template
import io

client = OpenAI(base_url="http://localhost:1234/v1", api_key="lm-studio")

# Определяем функции для tool calling
functions = [
    {
        "name": "generate_form_3ndfl",
        "description": "Генерирует форму 3-НДФЛ с указанными данными",
        "parameters": {
            "type": "object",
            "properties": {
                "year": {"type": "integer", "description": "Отчётный год"},
                "income": {"type": "number", "description": "Годовой доход"},
                "tax": {"type": "number", "description": "Сумма налога"},
                "deductions": {"type": "array", "items": {"type": "string"}, "description": "Вычеты"}
            },
            "required": ["year", "income", "tax"]
        }
    }
]

def generate_form_3ndfl(year, income, tax, deductions=[]):
    # Создаём PDF с помощью ReportLab
    buf = io.BytesIO()
    c = canvas.Canvas(buf, pagesize=A4)
    c.drawString(100, 800, f"Форма 3-НДФЛ за {year} год")
    c.drawString(100, 780, f"Доход: {income} руб.")
    c.drawString(100, 760, f"Налог: {tax} руб.")
    y = 740
    for d in deductions:
        c.drawString(100, y, f"Вычет: {d}")
        y -= 20
    c.save()
    buf.seek(0)
    # Сохраняем на диск
    filename = f"3ndfl_{year}.pdf"
    with open(filename, "wb") as f:
        f.write(buf.read())
    return filename

# Основной цикл агента
while True:
    user_input = input("Введите задание (или 'exit'): ")
    if user_input.lower() == "exit":
        break
    response = client.chat.completions.create(
        model="Qwen 3.6 35B GGUF",
        messages=[{"role": "user", "content": user_input}],
        tools=[{"type": "function", "function": f} for f in functions],
        tool_choice="auto"
    )
    if response.choices[0].message.tool_calls:
        # Обрабатываем вызов функции
        for call in response.choices[0].message.tool_calls:
            if call.function.name == "generate_form_3ndfl":
                args = json.loads(call.function.arguments)
                result = generate_form_3ndfl(**args)
                print(f"Форма сохранена: {result}")
    else:
        print(response.choices[0].message.content)

Вот и весь агент. Qwen самостоятельно парсит запрос (например, "Сформируй 3-НДФЛ за 2025 год, доход 1.5 млн, налог 195 тыс.") и вызывает нужную функцию. LM Studio обрабатывает tool-calling очень стабильно — я тестировал на 50 запросах, только 2 раза неверно выбрал аргументы.

Нюансы, которые сломают ваш день

• MMLU — Qwen может добавить лишние поля, если не задать жёсткий шаблон. Используйте системный промпт: "Ты — налоговый ассистент. Генерируй только поля из функции, не добавляй комментарии."
• Контекст 128K — если вы загрузите PDF шаблон в base64, может не уместиться в контекст. Решение: не передавайте сырые PDF, а используйте шаблоны Jinja2, которые модель заполняет.
• Температура — ставьте 0.2-0.3, иначе Qwen начнёт "творить": придумывать несуществующие строки формы.
• Ресурсы — модель 35B Q4 занимает ~20 ГБ видеопамяти. Если у вас 16 ГБ, берите версию 14B или Q2_K.

Как интегрировать с существующими отчётами?

Если у вас уже есть система финансовой отчётности (как в статье 17 AI-агентов вместо отдела), вы можете заменить Claude Code этим локальным агентом. Достаточно переписать вызов на локальный эндпоинт — и всё работает без облачных рисков.

Ещё один сценарий — создать Telegram-бота, который принимает данные и возвращает PDF. В статье Налоговый консультант в кармане показано, как собрать приложение за 3 недели — наш агент идеально встанет в его бэкенд.

Частые вопросы (FAQ)

Неочевидный совет напоследок

Лучше сразу поднимите API-ключ для нейтрального тона в LM Studio. По умолчанию модель может выдать чересчур креативные поля. Установите temperature=0.1 и top_p=0.9. И ещё: не забудьте выключить автообновление LM Studio — иногда после обновления слетают настройки tool-calling. Проверено на собственной шкуре.

Подписаться на канал