Utiliser LM Studio comme agent de code

Chargez un modèle dans LM Studio, démarrez son serveur local et lancez oharness -m lmstudio/<model-id>. Le fournisseur lmstudio est intégré sur localhost:1234, sans clé.

Trois étapes

Chargez dans LM Studio un modèle capable d'appeler des outils et réglez sa longueur de contexte sur 32K ou plus.
Démarrez le serveur depuis l'onglet Developer, ou avec lms server start.
Lancez l'agent avec l'identifiant de modèle affiché par LM Studio. Seule la première barre oblique sépare le fournisseur : les identifiants qui contiennent eux-mêmes une barre oblique fonctionnent tels quels.

$npm install -g oharness

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

Bon à savoir

/models liste ce que le serveur LM Studio a chargé ; /models refresh relance la requête après le chargement d'un autre modèle.
Si la longueur de contexte reste basse, le serveur tronque les longues sessions avant qu'OHarness ne les compacte.
Travailler entièrement hors ligne traite du trafic réseau restant.

Questions fréquentes

LM Studio peut-il faire tourner un agent de code ?

LM Studio sert le modèle ; la boucle d'agent vient d'un harnais. OHarness se connecte au serveur local de LM Studio sur localhost:1234 comme fournisseur intégré, sans clé.

Quel identifiant de modèle utiliser pour LM Studio dans OHarness ?

L'identifiant qu'affiche LM Studio pour le modèle chargé, précédé de lmstudio/ — par exemple oharness -m lmstudio/qwen/qwen3-coder-30b.

Référence LM Studio

Identifiant du fournisseur	`lmstudio`
URL de base	`http://localhost:1234/v1`
Protocole	Chat completions compatible OpenAI
Clé API	Aucune — l'endpoint est local.
Découverte des modèles	Oui — la liste des modèles est demandée à l'endpoint plutôt que livrée avec le harnais.

Le connecter

Rien à configurer, aucune clé à obtenir. Démarrez le serveur sur son port habituel et le fournisseur apparaît dans le sélecteur de modèles ; le harnais lui demande sa propre liste de modèles au lieu d'en livrer une.

Modèles sur LM Studio

Les modèles les plus récents servis par LM Studio capables d'appeler des outils, d'après l'instantané models.dev livré avec OHarness. Le harnais demande aussi à l'endpoint sa liste en direct : un modèle sorti après cet instantané apparaît donc quand même dans le sélecteur.

Identifiant du modèle	Contexte / sortie	$/M entrée / cache / sortie	Raisonnement
`openai/gpt-oss-20b`	131K / 33K	0 / — / 0	Oui
`qwen/qwen3-30b-a3b-2507`	262K / 16K	0 / — / 0	Non
`qwen/qwen3-coder-30b`	262K / 66K	0 / — / 0	Non

Prix catalogue en USD par million de tokens, relevés sur models.dev le 2026-09-19. LM Studio fait évoluer ses prix et ses modèles ; sa propre page de tarifs fait foi. Lancez une session sur le plus récent :

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

Le pointer ailleurs

Un hôte régional, une passerelle ou votre propre serveur. Les surcharges dans ~/.oharness/config.json s'appliquent champ par champ : changer d'endpoint n'oblige pas à redéclarer le reste du fournisseur. Voici le bloc complet, avec la valeur par défaut pour que la structure soit claire :

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

Ce que vous obtenez dans tous les cas

La même boucle d'agent, les mêmes outils, les mêmes serveurs MCP et les mêmes règles de permission, quel que soit le fournisseur sous-jacent — et passer de l'un à l'autre en cours de session ne convertit rien, car l'historique n'est jamais stocké au format d'un fournisseur. Ce qu'est un harnais d'agent explique pourquoi c'est la partie difficile, et la référence des fournisseurs décrit le catalogue lui-même.

Les 34 fournisseurs · Installer OHarness