Usare LM Studio come agente di programmazione

Carica un modello in LM Studio, avvia il suo server locale ed esegui oharness -m lmstudio/<model-id>. Il fornitore lmstudio è integrato su localhost:1234, senza chiave.

Tre passaggi

Carica in LM Studio un modello che supporti la chiamata di strumenti e imposta la lunghezza del contesto a 32K o più.
Avvia il server dalla scheda Developer oppure con lms server start.
Avvia l'agente con l'id del modello mostrato da LM Studio. Solo la prima barra separa il fornitore, quindi gli id che contengono già una barra funzionano così come sono.

$npm install -g oharness

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

Da sapere

/models elenca i modelli caricati sul server di LM Studio; /models refresh lo interroga di nuovo dopo che ne hai caricato un altro.
Se la lunghezza del contesto resta bassa, il server tronca le sessioni lunghe prima che OHarness le compatti.
Lavorare completamente offline tratta il traffico di rete residuo.

Domande frequenti

LM Studio può eseguire un agente di programmazione?

LM Studio serve il modello; il ciclo dell'agente arriva da un harness. OHarness si collega al server locale di LM Studio su localhost:1234 come fornitore integrato, senza chiave.

Quale id del modello uso per LM Studio in OHarness?

L'id che LM Studio mostra per il modello caricato, con il prefisso lmstudio/: per esempio oharness -m lmstudio/qwen/qwen3-coder-30b.

Riferimento di LM Studio

Id del fornitore	`lmstudio`
URL di base	`http://localhost:1234/v1`
Protocollo	Chat completions compatibili con OpenAI
Chiave API	Nessuna: l'endpoint è locale.
Rilevamento dei modelli	Sì: l'elenco dei modelli viene chiesto all'endpoint invece di essere incluso nel pacchetto.

Come collegarlo

Niente da configurare e nessuna chiave da ottenere. Avvia il server sulla sua porta abituale e il fornitore compare nel selettore dei modelli; l'harness gli chiede il suo elenco di modelli invece di includerne uno nel pacchetto.

Modelli su LM Studio

I modelli più recenti serviti da LM Studio in grado di chiamare strumenti, dallo snapshot di models.dev incluso in OHarness. L'harness chiede anche all'endpoint il suo elenco aggiornato, quindi un modello uscito dopo questo snapshot compare comunque nel selettore.

Id del modello	Contesto / output	$/M input / cache / output	Ragionamento
`openai/gpt-oss-20b`	131K / 33K	0 / — / 0	Sì
`qwen/qwen3-30b-a3b-2507`	262K / 16K	0 / — / 0	No
`qwen/qwen3-coder-30b`	262K / 66K	0 / — / 0	No

Prezzi di listino in USD per milione di token, letti da models.dev il 2026-09-19. LM Studio cambia prezzi e modelli; fa fede la sua pagina dei prezzi. Avvia una sessione con il più recente:

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

Puntarlo altrove

Un host regionale, un gateway o un tuo server. Gli override in ~/.oharness/config.json valgono a livello di campo, quindi cambiare l'endpoint non significa riscrivere il resto del fornitore. Questo è il blocco completo, mostrato con il valore predefinito per rendere chiara la struttura:

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

Cosa ottieni in ogni caso

Lo stesso ciclo dell'agente, gli stessi strumenti, gli stessi server MCP e le stesse regole di permesso, qualunque fornitore ci sia sotto; e passare dall'uno all'altro a metà sessione non converte nulla, perché la cronologia non viene mai salvata nel formato di un fornitore. Cos'è un harness per agenti spiega perché questa è la parte difficile, e il riferimento sui fornitori tratta il catalogo stesso.

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