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用 LM Studio 当 AI 编程 agent

在 LM Studio 里加载一个模型，启动它的本地服务器，然后运行 oharness -m lmstudio/<model-id>。lmstudio 厂商已内置，地址是 localhost:1234，不需要 key。

三步

  1. 在 LM Studio 里加载一个支持工具调用的模型，把上下文长度设为 32K 或更多。
  2. 在 Developer 标签页启动服务器，或者运行 lms server start。
  3. 用 LM Studio 显示的模型 id 启动 agent。只有第一个斜杠用来区分厂商，所以本身带斜杠的 id 照原样就能用。
npm install -g oharness
oharness -m lmstudio/qwen/qwen3-coder-30b

值得知道

  • /models 列出 LM Studio 服务器已加载的模型；加载了新模型后，用 /models refresh 重新获取。
  • 如果上下文长度设得太低，长会话会在 OHarness 压缩之前就被服务器截断。
  • 完全离线运行讲了剩下的那点网络流量。

常见问题

LM Studio 能跑编程 agent 吗？

LM Studio 负责提供模型，agent 循环来自 harness。OHarness 把 LM Studio 在 localhost:1234 上的本地服务器作为内置厂商接入，不需要 key。

在 OHarness 里 LM Studio 的模型 id 怎么写？

用 LM Studio 为已加载模型显示的 id，前面加上 lmstudio/——例如 oharness -m lmstudio/qwen/qwen3-coder-30b。

LM Studio 参考

厂商 idlmstudio
Base URLhttp://localhost:1234/v1
协议OpenAI 兼容的 chat completions
API key无——这是本地端点。
模型发现支持——模型列表是向端点询问得来的，不是打包在发行版里的。

接入方法

什么都不用配置，也不需要申请 key。在常用端口上启动服务器，这个厂商就会出现在模型选择器里；harness 会向它要模型列表，而不是自带一份。

LM Studio 上的模型

LM Studio 提供的最新的、支持工具调用的模型，数据来自 OHarness 内置的 models.dev 快照。harness 还会向端点获取实时列表，所以这份快照之后发布的模型也会出现在选择器里。

模型 id上下文 / 输出$/M 输入 / 缓存 / 输出推理
openai/gpt-oss-20b131K / 33K0 / — / 0是
qwen/qwen3-30b-a3b-2507262K / 16K0 / — / 0否
qwen/qwen3-coder-30b262K / 66K0 / — / 0否

标价单位为美元 / 每 100 万 tokens，于 2026-09-19 读自 models.dev。LM Studio 的价格和模型会变动，以它自己的定价页为准。用最新的模型开始会话：

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

指向别的地址

区域主机、网关，或者你自己的服务器。~/.oharness/config.json 里的覆盖是字段级的，所以改端点不用把这个厂商的其他配置重写一遍——下面是完整的配置块，填的是默认值，方便看清结构：

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

无论选哪家都一样

不管底层是哪家厂商，都是同一个 agent 循环、同一套工具、同一批 MCP 服务器、同一套权限规则——会话中途在它们之间切换，什么都不用转换，因为历史记录从来不以某个厂商的格式存储。什么是 agent harness 讲了为什么这才是难点，厂商参考文档讲了目录本身。

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