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

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.
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
👀 Смотрите также

HolyCode: Docker-контейнер для постоянных сред программирования Claude AI
HolyCode — это Docker-контейнер, который сохраняет состояние среды разработки с искусственным интеллектом при переключении между машинами и пересборках. Он включает более 30 предустановленных инструментов, автоматизацию браузера с Chromium + xvfb + Playwright и сохраняет контекст в ./data/opencode.

Deblank: Инструмент для Удаления Форматирования Кода с Целью Сокращения Токенов для LLM
Deblank — это инструмент с открытым исходным кодом, который удаляет форматирование кода (отступы, пробелы, переносы строк) перед отправкой в LLM, сокращая количество токенов примерно на 30% для Java/C++ и на 9% для Python с задержкой около 76 мс. Поддерживает Python, Java, C/C++, C#, JS/TS и Go.

Storybloq: Трекер проектов, живущий в директории .story вашего репозитория, теперь имеет приложение для Mac
Storybloq — это трекер проектов, который хранит тикеты, задачи, этапы дорожной карты и передачу сессий в формате JSON/markdown внутри папки .story/ в вашем репозитории. Теперь у него есть бесплатное приложение для Mac в App Store. Он интегрируется с Claude Code через CLI и MCP-сервер и был полностью создан с помощью Claude Code.

Queuelo: Облегченный API для согласования действий LLM-агентов
Queuelo — это простой API-слой, который позволяет агентам LLM приостанавливаться перед необратимыми действиями. Агенты отправляют POST-запросы на действия, вы получаете уведомление для одобрения или отклонения, и агент получает ответ через вебхук.