LM Studio als Coding-Agent nutzen

Laden Sie ein Modell in LM Studio, starten Sie dessen lokalen Server und führen Sie oharness -m lmstudio/<model-id> aus. Der Anbieter lmstudio ist unter localhost:1234 ohne Schlüssel eingebaut.

Drei Schritte

Laden Sie in LM Studio ein Modell mit Tool-Aufrufen und setzen Sie seine Kontextlänge auf 32K oder mehr.
Starten Sie den Server im Tab „Developer“ oder mit lms server start.
Starten Sie den Agenten mit der Modell-ID, die LM Studio anzeigt. Nur der erste Schrägstrich trennt den Anbieter ab, IDs mit eigenem Schrägstrich funktionieren also unverändert.

$npm install -g oharness

$oharness -m lmstudio/qwen/qwen3-coder-30b

Gut zu wissen

/models listet, was der LM-Studio-Server geladen hat; /models refresh fragt erneut, nachdem Sie ein weiteres Modell geladen haben.
Bleibt die Kontextlänge niedrig, kürzt der Server lange Sitzungen, bevor OHarness sie verdichtet.
Vollständig offline arbeiten behandelt den verbleibenden Netzwerkverkehr.

Häufige Fragen

Kann LM Studio einen Coding-Agenten betreiben?

LM Studio stellt das Modell bereit; die Agent-Schleife kommt von einem Harness. OHarness verbindet sich als eingebauter Anbieter ohne Schlüssel mit dem lokalen Server von LM Studio unter localhost:1234.

Welche Modell-ID verwende ich für LM Studio in OHarness?

Die ID, die LM Studio für das geladene Modell anzeigt, mit dem Präfix lmstudio/ — zum Beispiel oharness -m lmstudio/qwen/qwen3-coder-30b.

Referenz: LM Studio

Anbieter-ID	`lmstudio`
Base-URL	`http://localhost:1234/v1`
Protokoll	OpenAI-kompatible Chat Completions
API-Schlüssel	Keiner — der Endpunkt ist lokal.
Modellerkennung	Ja — die Modellliste wird beim Endpunkt erfragt statt mitgeliefert.

Anbinden

Nichts zu konfigurieren und kein Schlüssel zu besorgen. Starten Sie den Server auf seinem üblichen Port, und der Anbieter erscheint in der Modellauswahl; das Harness fragt ihn nach seiner eigenen Modellliste, statt eine mitzuliefern.

Modelle bei LM Studio

Die neuesten Modelle mit Tool-Aufrufen, die LM Studio bereitstellt, aus dem models.dev-Snapshot, den OHarness mitliefert. Das Harness fragt den Endpunkt außerdem nach seiner aktuellen Liste, sodass auch ein Modell, das nach diesem Snapshot erschienen ist, in der Auswahl auftaucht.

Modell-ID	Kontext / Ausgabe	$/M Eingabe / Cache / Ausgabe	Reasoning
`openai/gpt-oss-20b`	131K / 33K	0 / — / 0	Ja
`qwen/qwen3-30b-a3b-2507`	262K / 16K	0 / — / 0	Nein
`qwen/qwen3-coder-30b`	262K / 66K	0 / — / 0	Nein

Listenpreise in US-Dollar pro Million Tokens, von models.dev abgerufen am 2026-09-19. LM Studio ändert Preise und Modelle; maßgeblich ist die eigene Preisseite des Anbieters. Starten Sie eine Sitzung mit dem neuesten Modell:

$oharness -m lmstudio/openai/gpt-oss-20b

Auf einen anderen Endpunkt verweisen

Ein regionaler Host, ein Gateway oder ein eigener Server. Overrides in ~/.oharness/config.json gelten pro Feld, ein anderer Endpunkt bedeutet also nicht, den Rest des Anbieters neu anzugeben — das ist der vollständige Block, hier mit dem Standardwert, damit der Aufbau klar ist:

{
  "providers": {
    "lmstudio": {
      "baseUrl": "http://localhost:1234/v1"
    }
  }
}

Was Sie in jedem Fall bekommen

Dieselbe Agent-Schleife, dieselben Tools, dieselben MCP-Server und dieselben Berechtigungsregeln, egal welcher Anbieter darunter liegt — und ein Wechsel mitten in der Sitzung konvertiert nichts, weil der Verlauf nie im Format eines Anbieters gespeichert wird. Was ein Agent-Harness ist erklärt, warum das der schwierige Teil ist, und die Anbieter-Referenz behandelt den Katalog selbst.

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