LM Studio jako agent kodowania AI

Wczytaj model w LM Studio, uruchom jego lokalny serwer i wpisz oharness -m lmstudio/<model-id>. Dostawca lmstudio jest wbudowany pod adresem localhost:1234 i nie wymaga klucza.

Trzy kroki

Wczytaj w LM Studio model obsługujący wywoływanie narzędzi i ustaw długość jego kontekstu na 32K lub więcej.
Uruchom serwer z karty Developer albo poleceniem lms server start.
Uruchom agenta z id modelu, które pokazuje LM Studio. Dostawcę oddziela tylko pierwszy ukośnik, więc id z własnym ukośnikiem działają bez zmian.

$npm install -g oharness

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

Warto wiedzieć

/models pokazuje, co wczytał serwer LM Studio; /models refresh pyta ponownie po wczytaniu kolejnego modelu.
Jeśli długość kontekstu zostanie niska, serwer przytnie długie sesje, zanim OHarness je skompaktuje.
Praca w pełni offline opisuje pozostały ruch sieciowy.

Częste pytania

Czy LM Studio może uruchomić agenta kodowania?

LM Studio serwuje model; pętlę agenta zapewnia harness. OHarness łączy się z lokalnym serwerem LM Studio pod localhost:1234 jako wbudowany dostawca, bez klucza.

Jakiego id modelu użyć dla LM Studio w OHarness?

Id, które LM Studio pokazuje dla wczytanego modelu, poprzedzone lmstudio/ — na przykład oharness -m lmstudio/qwen/qwen3-coder-30b.

LM Studio — dane techniczne

Id dostawcy	`lmstudio`
Bazowy URL	`http://localhost:1234/v1`
Protokół	Chat completions zgodne z OpenAI
Klucz API	Brak — endpoint jest lokalny.
Wykrywanie modeli	Tak — lista modeli jest pobierana z endpointu, a nie dołączana do harnessu.

Podłączanie

Nic do konfigurowania i żadnego klucza do zdobycia. Uruchom serwer na jego zwykłym porcie, a dostawca pojawi się w wyborze modelu; harness sam pyta go o listę modeli, zamiast dostarczać własną.

Modele w LM Studio

Najnowsze modele z wywoływaniem narzędzi, które serwuje LM Studio, z migawki models.dev dołączonej do OHarness. Harness pyta też endpoint o bieżącą listę, więc model wydany po tej migawce i tak pojawi się w wyborze.

Id modelu	Kontekst / wyjście	$/M wejście / cache / wyjście	Rozumowanie
`openai/gpt-oss-20b`	131K / 33K	0 / — / 0	Tak
`qwen/qwen3-30b-a3b-2507`	262K / 16K	0 / — / 0	Nie
`qwen/qwen3-coder-30b`	262K / 66K	0 / — / 0	Nie

Ceny katalogowe w USD za milion tokenów, odczytane z models.dev 2026-09-19. LM Studio zmienia ceny i modele; wiążąca jest jego własna strona z cennikiem. Rozpocznij sesję na najnowszym:

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

Wskazanie innego adresu

Host regionalny, bramka albo twój własny serwer. Nadpisania w ~/.oharness/config.json działają na poziomie pól, więc zmiana endpointu nie oznacza powtarzania reszty definicji dostawcy — oto cały blok, z wartością domyślną, aby było widać jego kształt:

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

Co dostajesz w każdym przypadku

Tę samą pętlę agenta, te same narzędzia, te same serwery MCP i te same reguły uprawnień, niezależnie od dostawcy pod spodem — a przełączanie między nimi w trakcie sesji niczego nie konwertuje, bo historia nigdy nie jest zapisywana w formacie konkretnego dostawcy. Czym jest harness agenta wyjaśnia, dlaczego to najtrudniejsza część, a dokumentacja dostawców opisuje sam katalog.

Wszyscy dostawcy (34) · Zainstaluj OHarness