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.
Читать далееAI-агенты
Мастерим суверенного терминального агента из Opencode с помощью Opencode
