Мастерим суверенного терминального агента из Opencode с помощью Opencode
Текущая ситуация с бурным развитием больших языковых моделей (LLM) и средств разработки ПО с их применением - так называемых “обвязок” (harness), включая реализации в виде терминальных агентов типа Claude Code, Codex, Gemini, Opencode и др. вызывает закономерный вопрос - можно ли построить автономного (не зависимого от внешних сервисов) терминального агента, способного извлечь из компактной LLM, скажем с 8 млрд (8b) параметров и контекстом 32К, пользу для разработок ПО, сопоставимую с применением модели, имеющей на порядки больше параметров, скажем от 100b до 1Т? Другими словами, можно ли на локальном компьютере с видеокартой 12Gb решать задачи, не подписываясь на внешние сервисы, и если можно - то какие и какими должны быть агент и модель? Для ответа на этот вопрос было принято решение поэкспериментировать с терминальными агентами. Агент для экспериментов не должен был быть привязан к модели (подобно qwencoder), должен быть с открытым исходным кодом (исключаем claude code сотоварищи), должен быть достаточно гибко модифицируемым для обкатки идей - с минимальной перестройкой кодовой базы при реализации очередной идеи. Статья кратко описывает результаты данного эксперимента за период с конца апреля по конец октября 2026 года. В тексте будем придерживаться терминологии, своевременно описанной в публикации https://habr.com/ru/articles/1079012/ .
https://habr.com/ru/articles/1099230/
#opensource #разработка_программного_обеспечения #ииагенты #opencode