Fluxo de Trabalho de Agente de IA Local Usando OpenCode, FastMCP e DeepSeek-r1

Um desenvolvedor no r/LocalLLaMA descreve como foi além de usar LLMs como "autocompletar glorificado" implementando um fluxo de trabalho de agentes locais com OpenCode, FastMCP e o modelo DeepSeek-r1.

Padrão AGENTS.md para Prompts Determinísticos

O desenvolvedor usa um arquivo AGENTS.md como um manual determinístico que injeta regras rígidas no prompt de sistema da IA. Exemplos incluem "Use Python 3.9, formate com Ruff, absolutamente nenhuma variável global." Essa abordagem visa eliminar alucinações desde o início.

Subagentes Locais com DeepSeek-r1

Em vez de usar APIs em nuvem como Claude ou GPT-4o para tarefas triviais, eles configuraram Ollama com o modelo gratuito deepseek-r1. Criaram subagentes específicos, como um para testes definido em um arquivo pytest.md. Configurações-chave incluem:

• Temperatura definida para 0.1
• Ferramentas restritas: "pytest": true e "bash": false

Isso permite que a IA execute conjuntos de testes de forma autônoma, leia tracebacks e corrija erros de sintaxe, enquanto é impedida de executar comandos potencialmente perigosos como rm -rf.

FastMCP para Exposição Padronizada de Funções Locais

FastMCP é descrito como "o 'USB-C' da IA" — semelhante ao FastAPI, mas para agentes de IA. Com cerca de 5 linhas de Python, você pode iniciar um servidor local para expor funções locais seguras (como consultar um banco de dados de desenvolvimento) de maneira padronizada que qualquer agente OpenCode pode consumir.

Uma dica de implementação crítica: direcione todos os logs do Python para stderr porque o protocolo MCP é executado via stdio. Deixar uma instrução print() padrão pode corromper o pacote JSON-RPC e interromper a conexão.

O desenvolvedor observa que gravou um vídeo codificando toda essa arquitetura do zero e configurando o ambiente local em cerca de 15 minutos.