Локальный рабочий процесс ИИ-агента с использованием OpenCode, FastMCP и DeepSeek-r1

✍️ OpenClawRadar📅 Опубликовано: 25 марта 2026 г.🔗 Source
Локальный рабочий процесс ИИ-агента с использованием OpenCode, FastMCP и DeepSeek-r1
Ad

Разработчик на r/LocalLLaMA описывает переход от использования LLM как "усовершенствованного автодополнения" к реализации локального агентного рабочего процесса с OpenCode, FastMCP и моделью DeepSeek-r1.

Стандарт AGENTS.md для детерминированных промптов

Разработчик использует файл AGENTS.md как детерминированное руководство, которое внедряет строгие правила в системный промпт ИИ. Примеры включают: "Используй Python 3.9, форматируй с помощью Ruff, абсолютно никаких глобальных переменных". Этот подход направлен на устранение галлюцинаций с самого начала.

Локальные под-агенты с DeepSeek-r1

Вместо использования облачных API, таких как Claude или GPT-4o, для тривиальных задач, они настроили Ollama с бесплатной моделью deepseek-r1. Они создали конкретные под-агенты, например, для тестирования, определённого в файле pytest.md. Ключевые настройки включают:

  • Температура установлена на 0.1
  • Инструменты ограничены: "pytest": true и "bash": false

Это позволяет ИИ автономно запускать наборы тестов, читать трассировки и исправлять синтаксические ошибки, при этом блокируя потенциально опасные команды, такие как rm -rf.

Ad

FastMCP для стандартизированного предоставления локальных функций

FastMCP описывается как "'USB-C' для ИИ" — аналогично FastAPI, но для ИИ-агентов. Примерно в 5 строках Python можно запустить локальный сервер для предоставления безопасных локальных функций (например, запросов к базе данных разработки) стандартизированным способом, который может использовать любой агент OpenCode.

Важный совет по реализации: направляйте все логи Python в stderr, потому что протокол MCP работает через stdio. Оставленный стандартный оператор print() может повредить пакет JSON-RPC и разорвать соединение.

Разработчик отмечает, что записал видео, где кодирует всю эту архитектуру с нуля и настраивает локальное окружение примерно за 15 минут.

📖 Read the full source: r/LocalLLaMA

Ad

👀 Смотрите также

Плагин Spectyra для OpenClaw: оптимизация затрат на ИИ в реальном времени за счет анализа полного потока запросов
Инструменты

Плагин Spectyra для OpenClaw: оптимизация затрат на ИИ в реальном времени за счет анализа полного потока запросов

Плагин Spectyra снижает затраты на AI API, выявляя в реальном времени скрытые потери, такие как повторные вызовы, избыточный контекст и неправильное использование дорогих моделей.

OpenClawRadar
Создание агентного RAG для Obsidian с помощью Claude и оценочного инструмента для выявления галлюцинаций
Инструменты

Создание агентного RAG для Obsidian с помощью Claude и оценочного инструмента для выявления галлюцинаций

Разработчик создал агентную RAG-систему поверх хранилища Obsidian, чтобы позволить Claude отвечать на вопросы из инженерных книг, а затем создал eval-обвязку с использованием Claude Sonnet в качестве судьи для обнаружения случаев, когда агент уверенно ошибался. Итерации рубрики повысили согласие судьи с человеком с 39% до 94%.

OpenClawRadar
Agent MCP Studio: Создавайте мультиагентные MCP-системы полностью в браузере через WASM
Инструменты

Agent MCP Studio: Создавайте мультиагентные MCP-системы полностью в браузере через WASM

Agent MCP Studio позволяет проектировать, оркестрировать и экспортировать MCP-агентные системы из одного статического HTML-файла с использованием WebAssembly – без бэкенда, Docker и сервера.

OpenClawRadar
Fewshell: Самостоятельно размещенный SSH-копайлот, отказывающийся выполнять команды без одобрения человека
Инструменты

Fewshell: Самостоятельно размещенный SSH-копайлот, отказывающийся выполнять команды без одобрения человека

Fewshell — это мобильный+десктопный SSH-копайлот, требующий обязательного одобрения человека для каждой команды — нет настройки для автоматического одобрения. Создан бывшим инженером Amazon AI, занимающимся исследованиями в области безопасности ИИ.

OpenClawRadar