Flujo de Trabajo de Agente de IA Local Usando OpenCode, FastMCP y DeepSeek-r1
Un desarrollador en r/LocalLLaMA describe cómo ir más allá de usar LLMs como "autocompletado glorificado" implementando un flujo de trabajo de agentes local con OpenCode, FastMCP y el modelo DeepSeek-r1.
Estándar AGENTS.md para Prompts Deterministas
El desarrollador utiliza un archivo AGENTS.md como un manual determinista que inyecta reglas estrictas en el prompt del sistema de la IA. Ejemplos incluyen "Usa Python 3.9, formatea con Ruff, absolutamente sin variables globales". Este enfoque busca eliminar las alucinaciones desde el principio.
Subagentes Locales con DeepSeek-r1
En lugar de usar APIs en la nube como Claude o GPT-4o para tareas triviales, configuraron Ollama con el modelo gratuito deepseek-r1. Crearon subagentes específicos, como uno para pruebas definido en un archivo pytest.md. Configuraciones clave incluyen:
- Temperatura establecida en 0.1
- Herramientas restringidas: "pytest": true y "bash": false
Esto permite a la IA ejecutar suites de pruebas de forma autónoma, leer trazas de error y corregir errores de sintaxis mientras está bloqueada para comandos potencialmente peligrosos como rm -rf.
FastMCP para Exposición Estandarizada de Funciones Locales
FastMCP se describe como "el 'USB-C' de la IA"—similar a FastAPI pero para agentes de IA. Con aproximadamente 5 líneas de Python, puedes iniciar un servidor local para exponer funciones locales seguras (como consultar una base de datos de desarrollo) de manera estandarizada que cualquier agente OpenCode puede consumir.
Un consejo de implementación crítico: enruta todos los registros de Python a stderr porque el protocolo MCP se ejecuta sobre stdio. Dejar una declaración print() estándar puede corromper el paquete JSON-RPC y perder la conexión.
El desarrollador señala que grabaron un video programando toda esta arquitectura desde cero y configurando el entorno local en aproximadamente 15 minutos.
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