OpenCode、FastMCP、DeepSeek-r1を使用したローカルAIエージェントワークフロー

r/LocalLLaMAの開発者は、LLMを「高機能なオートコンプリート」として使用することを超えて、OpenCode、FastMCP、DeepSeek-r1モデルを用いたローカルのエージェント型ワークフローを実装したことを説明しています。

決定論的プロンプトのためのAGENTS.md標準

開発者はAGENTS.mdファイルを決定論的なマニュアルとして使用し、AIのシステムプロンプトに厳格なルールを注入します。例としては「Python 3.9を使用し、Ruffでフォーマットし、グローバル変数は絶対に使用しない」などがあります。このアプローチは、最初から幻覚を排除することを目指しています。

DeepSeek-r1によるローカルサブエージェント

ClaudeやGPT-4oのようなクラウドAPIを些細なタスクに使用する代わりに、無料のdeepseek-r1モデルをOllamaでセットアップしました。pytest.mdファイルで定義されたテスト用など、特定のサブエージェントを作成しました。主な設定は以下の通りです：

• 温度を0.1に設定
• ツールを制限：「pytest」：true、「bash」：false

これにより、AIは自律的にテストスイートを実行し、トレースバックを読み取り、構文エラーを修正できる一方で、rm -rfのような潜在的に危険なコマンドからはブロックされます。

標準化されたローカル関数公開のためのFastMCP

FastMCPは「AIの『USB-C』」と表現されており、FastAPIに似ていますがAIエージェント向けです。約5行のPythonコードで、安全なローカル関数（開発データベースのクエリなど）を標準化された方法で公開するローカルサーバーを起動でき、どのOpenCodeエージェントも利用できます。

重要な実装のヒント：MCPプロトコルはstdio上で動作するため、すべてのPythonログをstderrにルーティングしてください。標準のprint()文を残すと、JSON-RPCパケットが破損し、接続が切断される可能性があります。

開発者は、このアーキテクチャ全体をゼロからコーディングし、ローカル環境を約15分でセットアップする様子を動画に記録したと述べています。