Как настроить полностью локальный AI-агент для программирования: Qwen Code + Qwen3-Coder без телеметрии

Зачем вам локальный кодирующий агент в 2026 году?

Представьте ситуацию: вы работаете с закрытым кодом банковской системы. Или разрабатываете прошивку для медицинского оборудования. Или просто не хотите, чтобы ваши промпты летели через полмира к серверам OpenAI, Anthropic или Alibaba. В феврале 2026 года это не паранойя — это здравый смысл.

Проблема в том, что большинство AI-инструментов для программирования либо требуют интернет, либо шлют телеметрию, либо и то, и другое. Даже те, что позиционируются как "локальные", часто содержат скрытые вызовы доменов. Я проверил десятки решений за последний год — и только единицы действительно работают полностью офлайн.

Что мы собираем и почему именно эти компоненты

1 Выбор модели: Qwen3-Coder-Instruct-32B против альтернатив

На февраль 2026 года у нас есть несколько кандидатов для локального кодирования:

Qwen3-Coder-Instruct-32B выигрывает по одной простой причине: он создан именно для программирования. Не для общего чата, не для сочинения стихов — для кода. В нашем предыдущем гайде по Qwen Code мы разбирали, как он устроен внутри. Коротко: специальное предобучение на 3 триллионах токенов кода, расширенный контекст для работы с большими файлами, понимание специфичных для программирования паттернов.

2 Инструмент: LM Studio 0.3.8 или новее

Почему не Ollama? Почему не прямой llama.cpp? LM Studio в версии 0.3.8 (февраль 2026) решает главную проблему локальных моделей — удобство использования. Вы не хотите каждый раз писать в терминале:

./llama-cli -m qwen3-coder-32b.Q4_K_M.gguf -c 4096 -ngl 99 --temp 0.7

LM Studio дает графический интерфейс для загрузки моделей, настройки параметров, создания пресетов. Но главное — он предоставляет локальный API сервер, к которому может подключиться наш агент.

3 Агент: форк Qwen Code без телеметрии

Оригинальный Qwen Code от Alibaba — хороший инструмент, но он периодически стучится домой. В открытом доступе есть несколько форков, где эту телеметрию вырезали. Я рекомендую репозиторий qwen-code-no-telemetry (ссылки не привожу сознательно — поищите на GitHub, их несколько).

Что сделано в этих форках:

• Удалены все вызовы к api.qwen.ai
• Отключена отправка анонимных метрик
• Убрана проверка обновлений через внешние серверы
• Иногда добавлена поддержка дополнительных моделей

Пошаговая сборка: от нуля до работающего агента

1 Шаг 1: Установка и настройка LM Studio

Качаем LM Studio с официального сайта (версия 0.3.8 или новее). Устанавливаем. Первое, что делаем после запуска:

1. Идем в Settings → Advanced
2. Снимаем все галочки в разделе "Privacy"
3. В разделе "Model" ставим путь для скачивания моделей (лучше SSD)
4. Сохраняем

Теперь ищем в поиске моделей "Qwen3-Coder-Instruct-32B". Важный момент: выбираем GGUF версию, а не оригинальную. GGUF — это формат квантования от llama.cpp, который позволяет запускать большие модели на ограниченном железе.

2 Шаг 2: Загрузка и запуск модели

Скачиваем модель. В зависимости от скорости интернета это может занять от 30 минут до нескольких часов. После загрузки:

1. Выбираем модель в списке
2. Переходим на вкладку "Local Server"
3. Ставим порт 1234 (или любой другой)
4. Включаем "Enable server"
5. Нажимаем "Start Server"

Если все правильно, внизу появится статус "Server running". Теперь у вас работает локальный API, идентичный OpenAI API, но полностью на вашем компьютере.

3 Шаг 3: Установка Qwen Code (форк без телеметрии)

Клонируем репозиторий форка. Переходим в директорию и устанавливаем зависимости:

git clone [ссылка на форк без телеметрии]
cd qwen-code-no-telemetry
pip install -r requirements.txt

Теперь нужно настроить подключение к нашему локальному серверу. Создаем файл config_local.yaml:

model_server:
  base_url: "http://localhost:1234/v1"
  api_key: "lm-studio"  # любая строка, LM Studio не проверяет
  model: "Qwen3-Coder-Instruct-32B"

agent:
  max_iterations: 10
  temperature: 0.7
  timeout: 300

4 Шаг 4: Первый запуск и проверка

Запускаем агента в интерактивном режиме:

python -m qwen_code.cli --config config_local.yaml

Если все настроено правильно, вы увидите приглашение ввода. Задайте простую задачу:

> Напиши функцию на Python, которая читает CSV файл и возвращает среднее значение колонки

Агент должен сгенерировать код. Но это еще не все — настоящая магия начинается, когда мы используем его как автономного помощника.

Автономное программирование: что умеет агент на практике

Qwen Code — не просто чат-бот для генерации кода. Это агент, который может:

• Анализировать существующий код в проекте
• Предлагать исправления ошибок
• Рефакторить код по заданным критериям
• Писать тесты
• Генерировать документацию

Пример реальной задачи из моей практики на прошлой неделе:

> Проанализируй папку src/, найди все функции длиннее 50 строк и предложи, как их разбить на более мелкие

Агент прошел по файлам, нашел 7 "длинных" функций, для каждой предложил конкретный план рефакторинга с примером кода. На работу ушло 3 минуты. Вручную я бы потратил час.

Типичные ошибки и как их избежать

Ошибка 1: Нехватка памяти

Qwen3-Coder-Instruct-32B в GGUF Q4_K_M требует около 20 ГБ VRAM для полной загрузки на GPU. Если у вас меньше:

• Используйте более агрессивную квантовку (Q2_K, но качество упадет)
• Загружайте часть слоев на CPU (в LM Studio есть ползунок "GPU Layers")
• Рассмотрите модель поменьше — Qwen3-Coder-Instruct-14B

Ошибка 2: Медленная работа

Если генерация кода занимает минуты вместо секунд:

1. Проверьте, что модель загружена на GPU (в LM Studio в статусе сервера)
2. Уменьшите контекст в настройках сервера (с 8192 до 4096)
3. Используйте более мощную квантовку (Q8_0 быстрее Q4_K_M на некоторых картах)

Ошибка 3: Агент не понимает задачу

Qwen3-Coder обучен в основном на английских данных. Если давать промпты на русском, иногда возникают проблемы. Решение:

• Давайте промпты на английском (даже плохом)
• Или добавляйте в промпт явное указание: "Отвечай на русском, но код пиши на Python"
• Используйте более новые версии модели — в 2025-2026 улучшили поддержку русского

Интеграция с IDE и рабочими процессами

CLI — это хорошо, но хочется работать прямо в IDE. Есть несколько вариантов:

Вариант 1: Прямая интеграция через API

Настройте в VS Code или JetBrains плагин, который использует локальный API (например, как в нашей статье про локальные AI-дополнения). В настройках плагина укажите http://localhost:1234/v1 как endpoint.

Вариант 2: Continue.dev

Continue — расширение, которое превращает IDE в автономного разработчика. В последней версии (2026) добавили поддержку локальных моделей через LM Studio API. Установите, в настройках выберите "Local" и укажите ваш endpoint.

Вариант 3: Собственный скрипт

Я написал простой Python-скрипт, который слушает горячие клавиши в системе, отправляет выделенный код агенту и вставляет результат. 50 строк кода, зато работает в любом редакторе.

Что дальше? Эволюция локальных агентов

Собранная система — это база. Дальше можно развивать в нескольких направлениях:

1. Fine-tuning под ваш стек — дообучить модель на вашем коде. Qwen3-Coder хорошо поддается дообучению даже на небольшом датасете.
2. Интеграция с git — научить агента анализировать diff, писать коммит-месседжи, предлагать code review.
3. Мультимодальность — добавить возможность анализировать скриншоты интерфейсов, диаграммы архитектуры.
4. Специализация — создать отдельные агенты для фронтенда, бэкенда, DevOps (как в нашем гайде по специализированным агентам).

Главное преимущество локальной системы — вы контролируете все. Хотите изменить промпт-шаблоны? Правите файлы в папке агента. Хотите добавить новую функцию? Пишете код. Никаких ограничений API, никаких ценовых лимитов, никаких внезапных изменений в работе модели.

Собирайте, настраивайте, экспериментируйте. Первые пару дней будет непривычно — модель думает медленнее, чем ChatGPT. Но потом вы поймете преимущество: она думает на вашем железе, с вашими данными, по вашим правилам. И это того стоит.