LM Studio gebruiken als AI-coding-agent

Laad een model in LM Studio, start de lokale server en voer oharness -m lmstudio/<model-id> uit. De aanbieder lmstudio is ingebouwd op localhost:1234, zonder sleutel.

Drie stappen

Laad in LM Studio een model dat tools kan aanroepen en stel de contextlengte in op 32K of meer.
Start de server vanuit het tabblad Developer, of met lms server start.
Start de agent met het model-id dat LM Studio toont. Alleen de eerste slash scheidt de aanbieder af, dus id's met een eigen slash werken zoals ze zijn.

$npm install -g oharness

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

Goed om te weten

/models toont wat de LM Studio-server heeft geladen; /models refresh vraagt het opnieuw op nadat je een ander model hebt geladen.
Als de contextlengte laag blijft, kapt de server lange sessies af voordat OHarness ze compacteert.
Volledig offline werken behandelt het netwerkverkeer dat overblijft.

Veelgestelde vragen

Kan LM Studio een AI-coding-agent draaien?

LM Studio levert het model; de agent-lus komt van een harness. OHarness verbindt als ingebouwde aanbieder met de lokale server van LM Studio op localhost:1234, zonder sleutel.

Welk model-id gebruik ik voor LM Studio in OHarness?

Het id dat LM Studio voor het geladen model toont, voorafgegaan door lmstudio/ — bijvoorbeeld oharness -m lmstudio/qwen/qwen3-coder-30b.

Referentie voor LM Studio

Aanbieder-id	`lmstudio`
Basis-URL	`http://localhost:1234/v1`
Protocol	OpenAI-compatibele chat completions
API-sleutel	Geen — het endpoint is lokaal.
Modeldetectie	Ja — de modellijst wordt bij het endpoint opgevraagd in plaats van meegeleverd.

Verbinden

Niets in te stellen en geen sleutel nodig. Start de server op zijn gebruikelijke poort en de aanbieder verschijnt in de modelkiezer; het harness vraagt hem om zijn eigen modellijst in plaats van er een mee te leveren.

Modellen op LM Studio

De nieuwste modellen die LM Studio levert en die tools kunnen aanroepen, uit de models.dev-snapshot die OHarness meelevert. Het harness vraagt het endpoint ook om zijn actuele lijst, dus een model dat na deze snapshot is uitgebracht, verschijnt toch in de kiezer.

Model-id	Context / output	$/M in / cached / out	Reasoning
`openai/gpt-oss-20b`	131K / 33K	0 / — / 0	Ja
`qwen/qwen3-30b-a3b-2507`	262K / 16K	0 / — / 0	Nee
`qwen/qwen3-coder-30b`	262K / 66K	0 / — / 0	Nee

Catalogusprijzen in USD per miljoen tokens, uitgelezen van models.dev op 2026-09-19. LM Studio wijzigt zijn prijzen en modellen; de eigen prijzenpagina van de aanbieder is leidend. Start een sessie met het nieuwste model:

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

Ergens anders naartoe laten wijzen

Een regionale host, een gateway of een eigen server. Overrides in ~/.oharness/config.json werken per veld, dus het endpoint wijzigen betekent niet dat je de rest van de aanbieder opnieuw moet opgeven — dit is het volledige blok, met de standaardwaarde ingevuld zodat de vorm duidelijk is:

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

Wat je hoe dan ook krijgt

Dezelfde agent-lus, dezelfde tools, dezelfde MCP-servers en dezelfde permissieregels, welke aanbieder er ook onder zit — en midden in een sessie tussen ze wisselen zet niets om, omdat de geschiedenis nooit in de vorm van een leverancier wordt opgeslagen. Wat een agent-harness is legt uit waarom dat het lastige deel is, en de referentie voor aanbieders behandelt de catalogus zelf.

Alle 34 aanbieders · OHarness installeren