Use o Ollama como agente de programação

Inicie o Ollama, baixe um modelo que chame ferramentas e rode oharness -m ollama/<model>. O provedor ollama já vem embutido em localhost:11434, sem chave, e o OHarness descobre todos os modelos que você baixou.

Três comandos

$npm install -g oharness

$ollama pull qwen3-coder:30b

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

Aumente a janela de contexto primeiro

Essa é a armadilha em que a maioria cai. Se não for instruído, o Ollama serve um contexto bem menor do que a maioria dos modelos suporta, e um agente o enche rápido com conteúdo de arquivos e resultados de ferramentas. Quando o servidor não informa sua janela, o OHarness assume 128K, então o servidor trunca antes que o harness compacte. Inicie o Ollama com uma janela de verdade:

$OLLAMA_CONTEXT_LENGTH=32768 ollama serve

Qual modelo

Um que suporte chamada de ferramentas, com 20–30B de parâmetros ou mais para trabalho real de agente — modelos ajustados para código, como o Qwen3-Coder, ou gerais, como o gpt-oss. Modelos menores respondem bem a perguntas, mas se perdem em edições de várias etapas. Tudo o que você baixou aparece em /models.

Bom saber

Ollama em outra máquina: sobrescreva o baseUrl do provedor em ~/.oharness/config.json (formato abaixo).
Modelos locais e hospedados compartilham a sessão: leia com o Ollama e depois use /model para ir a um modelo hospedado em uma etapa difícil.
Rodar totalmente offline lista o pouco tráfego de rede que sobra e como desligá-lo.

Perguntas frequentes

Posso usar o Ollama com um agente de programação como o Claude Code?

Sim. O OHarness tem o Ollama como provedor embutido: inicie o Ollama, baixe um modelo com chamada de ferramentas e rode oharness -m ollama/<model>. Não é preciso chave nem arquivo de configuração.

Por que meu agente de programação no Ollama esquece o que fez antes?

A janela de contexto padrão do Ollama é bem menor que a do modelo. Defina OLLAMA_CONTEXT_LENGTH (ou num_ctx) em 32K ou mais para que a compactação do agente, e não o truncamento do servidor, decida o que é resumido.

Quais modelos do Ollama suportam chamada de ferramentas?

O Ollama marca os modelos com suporte a ferramentas com a tag tools na sua biblioteca. Qwen3-Coder e gpt-oss são escolhas comuns para agentes de programação.

Referência de Ollama

Id do provedor	`ollama`
URL base	`http://localhost:11434/v1`
Protocolo	Chat completions compatível com OpenAI
Chave de API	Nenhuma — o endpoint é local.
Descoberta de modelos	Sim — a lista de modelos é pedida ao endpoint em vez de vir embutida.

Como conectar

Nada a configurar e nenhuma chave a obter. Inicie o servidor na porta de costume, e o provedor aparece no seletor de modelos; o harness pede a ele a própria lista de modelos em vez de trazer uma embutida.

Apontando para outro lugar

Um host regional, um gateway ou um servidor seu. As sobrescritas em ~/.oharness/config.json são por campo, então mudar o endpoint não significa repetir o resto do provedor — este é o bloco inteiro, mostrado com o valor padrão para deixar o formato claro:

{
  "providers": {
    "ollama": {
      "baseUrl": "http://localhost:11434/v1"
    }
  }
}

O que você tem de qualquer forma

O mesmo loop do agente, as mesmas ferramentas, os mesmos servidores MCP e as mesmas regras de permissão, qualquer que seja o provedor por baixo — e trocar entre eles no meio da sessão não converte nada, porque o histórico nunca é guardado no formato de um fornecedor. O que é um harness de agentes explica por que essa é a parte difícil, e a referência de provedores cobre o próprio catálogo.

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