Agente terminale locale · endpoint Ollama · tool repository
Il percorso rapido usa un solo comando. Una configurazione affidabile richiede anche un modello compatibile con i tool, almeno 64K di contesto, memoria sufficiente e un ambiente Git sicuro.
Percorso ufficiale più breve
Installa entrambe le applicazioni dalle fonti ufficiali, verifica che Ollama sia attivo ed esegui:
ollama launch opencodeOllama permette di scegliere un modello disponibile e avvia OpenCode con una configurazione locale temporanea senza sovrascrivere quella persistente.
Il controllo che evita partenze false
La documentazione Ollama per OpenCode richiede 64K o più. Estratti del repository, tool, output e cronologia occupano questo spazio.
Configurazione riproducibile
Scarica Ollama e segui la guida OpenCode per il tuo sistema.
Controlla instruction following, function calling e contesto nella scheda modello. Autocomplete non significa automaticamente buon agente.
Esegui ollama list e usa esattamente nome e tag visualizzati.
Usa ollama launch opencode. L’opzione --config prepara la configurazione senza aprire subito una sessione.
Fai leggere un file, applicare una modifica reversibile ed eseguire un test innocuo. Una chat fluida non prova le tool call.
Osserva memoria, attesa iniziale, velocità e test. Riduci il contesto se manca memoria; cambia modello se le patch sono veloci ma errate.
Configurazione manuale
In opencode.json, sostituisci l’ID con quello mostrato da ollama list.
{ "$schema": "https://opencode.ai/config.json", "provider": { "ollama": { "npm": "@ai-sdk/openai-compatible", "name": "Ollama (local)", "options": { "baseURL": "http://localhost:11434/v1" }, "models": { "id-del-modello": { "name": "Il mio modello coding locale" } } } } }Endpoint locale
localhost:11434/v1 punta all’endpoint compatibile OpenAI di Ollama su questo PC. Non renderlo pubblico per collegare velocemente un altro dispositivo.
Modello + 64K + margine
Modello, quantizzazione, cache KV e sessioni definiscono la classe del PC.
| Classe modello | Partenza pratica | Uso | Controllo |
|---|---|---|---|
| 7B–14B quantizzato | 12–16 GB VRAM, 32 GB RAM | Chat focalizzata e primi test | 64K e tool devono funzionare insieme. |
| 20B–24B quantizzato | 24 GB VRAM, 64 GB RAM | Agente singolo più capace | Lascia margine per cache e build. |
| 30B–32B quantizzato | 32 GB VRAM o 64 GB+ unificati | Agente repository più forte | Ciò che entra a 32K può essere stretto a 64K. |
| Modello grande o più agenti | 96–128 GB unificati/coerenti | Capacità e più servizi | Verifica il runtime e aspettati velocità diverse. |
Sono intervalli con margine, non garanzie. Usa il selettore PC con file modello e contesto desiderato.
Diagnostica per sintomo
| Sintomo | Causa probabile | Azione |
|---|---|---|
| Modello assente | Servizio fermo o tag errato | Controlla ollama list e l’ID esatto. |
| Chat sì, modifica no | Tool calling insufficiente | Prova un modello coding con tool documentati. |
| Memoria piena dopo un po’ | Cache contesto o sessioni | Chiudi sessioni, riduci contesto o quantizzazione. |
| Lunga attesa iniziale | Prompt lungo, offload CPU o caricamento freddo | Controlla offload e rimuovi contesto inutile. |
| Endpoint irraggiungibile | Host, porta o servizio errati | Ripristina http://localhost:11434/v1. |
Locale non significa senza rischi
Branch o worktree pulito con rollback semplice.
Nessun segreto o dump di produzione accessibile.
Rifiuta azioni distruttive o privilegiate non comprese.
Diff, test, lint e sicurezza prima del merge.
Riferimenti ufficiali
Avvio, contesto 64K e configurazione nella guida ufficiale.
Sintassi ed endpoint locale nella documentazione ufficiale.
Architettura, contesto e tool nella scheda ufficiale.
Confronta velocità e capacità nella guida al coding locale.
PC ancora da scegliere?
Il selettore separa la velocità della VRAM dedicata dalla capacità della memoria condivisa.