Lokaler KI-Agenten-Workflow mit OpenCode, FastMCP und DeepSeek-r1

Ein Entwickler auf r/LocalLLaMA beschreibt, wie er über die Nutzung von LLMs als „aufgeblasene Autovervollständigung“ hinausgeht, indem er einen lokalen agentenbasierten Workflow mit OpenCode, FastMCP und dem DeepSeek-r1-Modell implementiert.

AGENTS.md-Standard für deterministische Prompts

Der Entwickler nutzt eine AGENTS.md-Datei als deterministisches Handbuch, das strikte Regeln in den Systemprompt der KI einfügt. Beispiele sind „Verwende Python 3.9, formatiere mit Ruff, absolut keine globalen Variablen.“ Dieser Ansatz zielt darauf ab, Halluzinationen von vornherein zu vermeiden.

Lokale Subagenten mit DeepSeek-r1

Anstatt Cloud-APIs wie Claude oder GPT-4o für triviale Aufgaben zu nutzen, richteten sie Ollama mit dem kostenlosen deepseek-r1-Modell ein. Sie erstellten spezifische Subagenten, wie einen für Tests, der in einer pytest.md-Datei definiert ist. Wichtige Konfigurationen umfassen:

• Temperatur auf 0,1 gesetzt
• Tools eingeschränkt: „pytest“: true und „bash“: false

Dies ermöglicht es der KI, Testsuites autonom auszuführen, Tracebacks zu lesen und Syntaxfehler zu beheben, während sie von potenziell gefährlichen Befehlen wie rm -rf blockiert wird.

FastMCP für standardisierte lokale Funktionsbereitstellung

FastMCP wird als „das ‚USB-C‘ der KI“ beschrieben – ähnlich wie FastAPI, aber für KI-Agenten. Mit etwa 5 Zeilen Python kann man einen lokalen Server starten, um sichere lokale Funktionen (wie das Abfragen einer Entwicklungsdatenbank) auf standardisierte Weise bereitzustellen, die jeder OpenCode-Agent nutzen kann.

Ein entscheidender Implementierungstipp: Leite alle Python-Logs an stderr weiter, da das MCP-Protokoll über stdio läuft. Ein stehengebliebener print()-Aufruf kann das JSON-RPC-Paket beschädigen und die Verbindung abbrechen.

Der Entwickler merkt an, dass sie ein Video aufgenommen haben, in dem sie diese gesamte Architektur von Grund auf codieren und die lokale Umgebung in etwa 15 Minuten einrichten.