Ollama als Coding-Agent nutzen

Starten Sie Ollama, laden Sie ein Modell mit Tool-Aufrufen herunter und führen Sie oharness -m ollama/<model> aus. Der Anbieter ollama ist unter localhost:11434 ohne Schlüssel eingebaut, und OHarness erkennt jedes Modell, das Sie heruntergeladen haben.

Drei Befehle

$npm install -g oharness

$ollama pull qwen3-coder:30b

$oharness -m ollama/qwen3-coder:30b

Zuerst das Kontextfenster vergrößern

In diese Falle tappen die meisten. Ohne anderslautende Angabe stellt Ollama einen weit kürzeren Kontext bereit, als die meisten Modelle unterstützen, und ein Agent füllt ihn schnell mit Dateiinhalten und Tool-Ergebnissen. Meldet der Server sein Fenster nicht, geht OHarness von 128K aus, sodass der Server kürzt, bevor das Harness verdichtet. Starten Sie Ollama mit einem echten Fenster:

$OLLAMA_CONTEXT_LENGTH=32768 ollama serve

Welches Modell

Eines, das Tool-Aufrufe unterstützt, mit 20–30B Parametern oder mehr für echte Agent-Arbeit — auf Code abgestimmte Modelle wie Qwen3-Coder oder allgemeine wie gpt-oss. Kleinere Modelle beantworten Fragen gut, verlieren bei mehrstufigen Änderungen aber den Faden. Alles, was Sie heruntergeladen haben, erscheint unter /models.

Gut zu wissen

Ollama auf einem anderen Rechner: Überschreiben Sie baseUrl des Anbieters in ~/.oharness/config.json (Aufbau unten).
Lokale und gehostete Modelle teilen sich eine Sitzung: mit Ollama lesen, dann per /model für einen schwierigen Schritt zu einem gehosteten Modell wechseln.
Vollständig offline arbeiten listet den geringen verbleibenden Netzwerkverkehr auf und zeigt, wie Sie ihn abschalten.

Häufige Fragen

Kann ich Ollama mit einem Coding-Agenten wie Claude Code nutzen?

Ja. OHarness hat Ollama als eingebauten Anbieter: Starten Sie Ollama, laden Sie ein Modell mit Tool-Aufrufen herunter und führen Sie oharness -m ollama/<model> aus. Weder Schlüssel noch Konfigurationsdatei sind nötig.

Warum vergisst mein Ollama-Coding-Agent, was er vorher getan hat?

Das Standard-Kontextfenster von Ollama ist viel kleiner als das des Modells. Setzen Sie OLLAMA_CONTEXT_LENGTH (oder num_ctx) auf 32K oder mehr, damit die Verdichtung des Agenten entscheidet, was zusammengefasst wird, und nicht die Kürzung des Servers.

Welche Ollama-Modelle unterstützen Tool-Aufrufe?

Ollama kennzeichnet Modelle mit Tool-Unterstützung in seiner Bibliothek mit dem Tag tools. Qwen3-Coder und gpt-oss sind verbreitete Optionen für Coding-Agenten.

Referenz: Ollama

Anbieter-ID	`ollama`
Base-URL	`http://localhost:11434/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.

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": {
    "ollama": {
      "baseUrl": "http://localhost:11434/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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