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.