Usare Ollama come agente di programmazione

Avvia Ollama, scarica un modello che chiami strumenti ed esegui oharness -m ollama/<model>. Il fornitore ollama è integrato su localhost:11434, senza chiave, e OHarness rileva ogni modello che hai scaricato.

Tre comandi

$npm install -g oharness

$ollama pull qwen3-coder:30b

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

Prima aumenta la finestra di contesto

È la trappola in cui cadono quasi tutti. Se non gli si dice altrimenti, Ollama serve un contesto molto più corto di quello supportato dalla maggior parte dei modelli, e un agente lo riempie in fretta con contenuti di file e risultati degli strumenti. Quando il server non dichiara la sua finestra, OHarness presume 128K, quindi il server tronca prima che l'harness compatti. Avvia Ollama con una finestra reale:

$OLLAMA_CONTEXT_LENGTH=32768 ollama serve

Quale modello

Uno che supporti la chiamata di strumenti, da 20–30B parametri o più per un vero lavoro da agente: modelli specializzati per il codice come Qwen3-Coder, oppure generici come gpt-oss. I modelli più piccoli rispondono bene alle domande ma perdono il filo nelle modifiche in più passaggi. Tutto ciò che hai scaricato compare in /models.

Da sapere

Ollama su un'altra macchina: sovrascrivi il baseUrl del fornitore in ~/.oharness/config.json (struttura qui sotto).
Modelli locali e ospitati condividono la sessione: leggi con Ollama, poi passa con /model a un modello ospitato per un passaggio difficile.
Lavorare completamente offline elenca il poco traffico di rete che resta e come disattivarlo.

Domande frequenti

Posso usare Ollama con un agente di programmazione come Claude Code?

Sì. In OHarness Ollama è un fornitore integrato: avvia Ollama, scarica un modello con chiamata di strumenti ed esegui oharness -m ollama/<model>. Non servono chiavi né file di configurazione.

Perché il mio agente di programmazione con Ollama dimentica ciò che ha fatto prima?

La finestra di contesto predefinita di Ollama è molto più piccola di quella del modello. Imposta OLLAMA_CONTEXT_LENGTH (o num_ctx) a 32K o più, così a decidere cosa riassumere è la compattazione dell'agente e non il troncamento del server.

Quali modelli Ollama supportano la chiamata di strumenti?

Nella sua libreria Ollama contrassegna i modelli compatibili con il tag tools. Qwen3-Coder e gpt-oss sono scelte comuni per gli agenti di programmazione.

Riferimento di Ollama

Id del fornitore	`ollama`
URL di base	`http://localhost:11434/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.

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