Usar LM Studio como agente de programación

Carga un modelo en LM Studio, inicia su servidor local y ejecuta oharness -m lmstudio/<model-id>. El proveedor lmstudio viene incorporado en localhost:1234, sin clave.

Tres pasos

Carga en LM Studio un modelo con llamada a herramientas y fija su longitud de contexto en 32K o más.
Inicia el servidor desde la pestaña Developer, o con lms server start.
Inicia el agente con el id del modelo que muestra LM Studio. Solo la primera barra separa el proveedor, así que los ids que llevan su propia barra funcionan tal cual.

$npm install -g oharness

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

Conviene saber

/models lista lo que tiene cargado el servidor de LM Studio; /models refresh vuelve a preguntar después de cargar otro.
Si la longitud de contexto se deja baja, el servidor trunca las sesiones largas antes de que OHarness las compacte.
Trabajar totalmente sin conexión cubre el tráfico de red restante.

Preguntas frecuentes

¿Puede LM Studio ejecutar un agente de programación?

LM Studio sirve el modelo; el bucle del agente lo pone un harness. OHarness se conecta al servidor local de LM Studio en localhost:1234 como proveedor incorporado, sin clave.

¿Qué id de modelo uso para LM Studio en OHarness?

El id que LM Studio muestra para el modelo cargado, con el prefijo lmstudio/; por ejemplo, oharness -m lmstudio/qwen/qwen3-coder-30b.

Referencia de LM Studio

Id del proveedor	`lmstudio`
URL base	`http://localhost:1234/v1`
Protocolo	Chat completions compatible con OpenAI
Clave API	Ninguna: el endpoint es local.
Descubrimiento de modelos	Sí: la lista de modelos se le pide al endpoint en lugar de venir en el paquete.

Cómo conectarlo

Nada que configurar y ninguna clave que conseguir. Inicia el servidor en su puerto habitual y el proveedor aparece en el selector de modelos; el harness le pide su propia lista de modelos en lugar de traer una en el paquete.

Modelos en LM Studio

Los modelos más recientes que sirve LM Studio y que pueden llamar a herramientas, según la instantánea de models.dev que incluye OHarness. El harness también le pide al endpoint su lista en vivo, así que un modelo publicado después de esta instantánea aparece igualmente en el selector.

Id del modelo	Contexto / salida	$/M entrada / caché / salida	Razonamiento
`openai/gpt-oss-20b`	131K / 33K	0 / — / 0	Sí
`qwen/qwen3-30b-a3b-2507`	262K / 16K	0 / — / 0	No
`qwen/qwen3-coder-30b`	262K / 66K	0 / — / 0	No

Precios de tarifa en USD por millón de tokens, leídos de models.dev el 2026-09-19. LM Studio cambia sus precios y modelos; su propia página de precios es la referencia. Empieza una sesión con el más reciente:

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

Apuntarlo a otro sitio

Un host regional, un gateway o un servidor propio. Las sobrescrituras en ~/.oharness/config.json son por campo, así que cambiar el endpoint no obliga a repetir el resto del proveedor. Este es el bloque completo, con el valor predeterminado para que se vea la forma:

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

Lo que obtienes en cualquier caso

El mismo bucle del agente, las mismas herramientas, los mismos servidores MCP y las mismas reglas de permisos, sea cual sea el proveedor de debajo; y cambiar entre ellos a mitad de sesión no convierte nada, porque el historial nunca se guarda en el formato de un proveedor. Qué es un harness de agentes explica por qué esa es la parte difícil, y la referencia de proveedores cubre el propio catálogo.

Los 34 proveedores · Instalar OHarness