Flux de travail d'agent IA local utilisant OpenCode, FastMCP et DeepSeek-r1

Un développeur sur r/LocalLLaMA décrit comment aller au-delà de l'utilisation des LLM comme "autocomplétion glorifiée" en mettant en œuvre un flux de travail agentique local avec OpenCode, FastMCP et le modèle DeepSeek-r1.

Standard AGENTS.md pour les prompts déterministes

Le développeur utilise un fichier AGENTS.md comme manuel déterministe qui injecte des règles strictes dans le prompt système de l'IA. Les exemples incluent "Utilisez Python 3.9, formatez avec Ruff, absolument aucune variable globale." Cette approche vise à éliminer les hallucinations dès le départ.

Sous-agents locaux avec DeepSeek-r1

Au lieu d'utiliser des API cloud comme Claude ou GPT-4o pour des tâches triviales, ils ont configuré Ollama avec le modèle gratuit deepseek-r1. Ils ont créé des sous-agents spécifiques, comme un pour les tests défini dans un fichier pytest.md. Les configurations clés incluent :

• Température réglée à 0,1
• Outils restreints : "pytest" : true et "bash" : false

Cela permet à l'IA d'exécuter de manière autonome des suites de tests, de lire les tracebacks et de corriger les erreurs de syntaxe tout en étant bloquée pour les commandes potentiellement dangereuses comme rm -rf.

FastMCP pour l'exposition standardisée de fonctions locales

FastMCP est décrit comme "l'USB-C de l'IA" — similaire à FastAPI mais pour les agents IA. Avec environ 5 lignes de Python, vous pouvez démarrer un serveur local pour exposer des fonctions locales sécurisées (comme interroger une base de données de développement) de manière standardisée que tout agent OpenCode peut consommer.

Un conseil d'implémentation critique : redirigez tous les logs Python vers stderr car le protocole MCP fonctionne via stdio. Laisser une instruction print() standard peut corrompre le paquet JSON-RPC et interrompre la connexion.

Le développeur note avoir enregistré une vidéo codant toute cette architecture à partir de zéro et configurant l'environnement local en environ 15 minutes.