Счет на $120 и холодный пот: зачем вам локальный кодовый агент
Вы открываете почту. Видите счет от Anthropic за Claude Code. $120 за прошлый месяц. Не много, если это бизнес-расход. Но это личные деньги. За код, который вы могли бы написать сами. Или… мог бы написать ваш компьютер, если бы вы его научили.
Проблема не в деньгах. Проблема в зависимости. Каждый раз, когда вы отправляете запрос в облако, вы теряете контроль. Ваш код летит куда-то в дата-центр, обрабатывается черным ящиком, возвращается с задержкой. А еще есть лимиты, блокировки, политика использования. Звучит знакомо?
В феврале 2026 года цены на облачные AI-API продолжают расти. Claude Code, GPT-5 Coder — все они берут по $10-20 за миллион токенов. При активной работе счет легко достигает сотен долларов в месяц.
Но есть другой путь. Локальный кодовый агент — это не будущее. Это настоящее. Компьютер, который сам пишет код, запускает тесты, исправляет ошибки. Без интернета. Без API-ключей. Без счетов. Звучит утопично? Тогда посмотрите на лучших агентов для локальных LLM — они уже здесь.
PocketCoder: open-source ответ Claude Code
PocketCoder — это не просто еще один чат-интерфейс для LLM. Это полноценный кодовый агент с архитектурой, заточенной под автономную работу. Представьте junior-разработчика, который живет в вашем терминале. Он не только генерирует код, но и выполняет его, проверяет результат, учится на ошибках.
Чем PocketCoder отличается от простого чата с кодом?
- Автономное выполнение: агент сам запускает команды в терминале, читает вывод, принимает решения.
- Контекст работы: он видит структуру вашего проекта, файлы, зависимости.
- Итеративное исправление: если код не работает, агент анализирует ошибку и пробует снова.
- Интеграция с IDE: работает как расширение для VS Code или как отдельное CLI-приложение.
Но PocketCoder — не единственный игрок. Если вы ищете более простую интеграцию, посмотрите на идеальный стек для self-hosted LLM.
Шаг за шагом: запускаем своего агента за 15 минут
1Выбираем модель: не все LLM одинаково полезны
Первая и самая частая ошибка — взять первую попавшуюся модель. «О, у меня есть Mistral 7B, попробую ее». Результат? Разочарование. Модель для кодового агента должна уметь две вещи: отлично генерировать код и поддерживать Tool Calling.
| Модель (актуально на 02.02.2026) | Размер | Особенности для кодинга |
|---|---|---|
| GLM-4.7-Coder-32B | 32B | Лучшая поддержка китайского/английского кода, оптимизирована под Tool Calling |
| Qwen2.5-Coder-32B-Instruct | 32B | Отличное понимание контекста, работает на CPU через llama.cpp |
| DeepSeek-Coder-V2.5-16B | 16B | Баланс скорости и качества, малый footprint |
Для Mac M3 с 16GB RAM я рекомендую начинать с Qwen2.5-Coder-7B — она помещается в память и дает адекватные результаты. Для мощных рабочих станций с RTX 6000 — берите GLM-4.7-Coder-32B. Подробнее о выборе железа в обзоре лучших LLM для агентного кодинга.
2Устанавливаем бэкенд: Ollama против LM Studio
PocketCoder не работает с моделями напрямую. Ему нужен бэкенд. Два основных варианта:
# Вариант 1: Ollama (проще, но меньше контроля)
curl -fsSL https://ollama.ai/install.sh | sh
ollama pull qwen2.5-coder:7b
# Вариант 2: LM Studio (больше настроек, GUI)
# Скачиваем с официального сайта, запускаем, загружаем модель GGUFOllama — это как Docker для моделей. Скачал, запустил, работает. LM Studio дает больше контроля над параметрами генерации, но требует ручной настройки. Если вы новичок, берите Ollama. Если хотите тонкую настройку — сравнение LM Studio и llama.cpp поможет выбрать.
3Ставим и настраиваем PocketCoder
Клонируем репозиторий и настраиваем конфиг:
git clone https://github.com/pocketcoder/agent.git
cd agent
cp config.example.yaml config.yamlОткрываем config.yaml и указываем наш бэкенд:
model_backend: "ollama" # или "lmstudio"
model_name: "qwen2.5-coder:7b"
api_base: "http://localhost:11434" # для Ollama
max_tokens: 4096
temperature: 0.2 # низкая температура для детерминированного кодаЗапускаем:
python main.py --task "Создай простой HTTP-сервер на FastAPI"Если все настроено правильно, вы увидите, как агент начинает работу: создает файлы, пишет код, запускает команды. Магия? Нет, просто Tool Calling в действии.
Альтернативы: когда PocketCoder не подходит
PocketCoder — не панацея. Иногда нужно что-то проще. Или интегрированное в IDE. Вот что еще работает в 2026 году.
Continue.dev: агент прямо в VS Code
Continue — это расширение, которое превращает вашу IDE в автономного разработчика. Установили, указали локальную модель — и все. Агент видит ваш код, предлагает исправления, отвечает на вопросы.
Плюсы Continue: нулевая настройка, глубокая интеграция с IDE. Минусы: меньше контроля над агентом, ограниченная автономность. Если вы хотите просто помощника в коде, а не автономного разработчика — это ваш выбор. Больше в топе продвинутых приложений для локальных LLM.
Claude Code локально: эмуляция через инструменты
Да, вы можете заставить локальную модель работать как Claude Code. Нужно настроить инструменты (tools) для работы с файловой системой, терминалом, браузером. Это сложнее, но дает полный контроль.
Инструменты для эмуляции Claude Code:
- LangChain или LlamaIndex для orchestration
- Custom tools для git, docker, npm
- Модель с сильным Tool Calling (та же GLM-4.7)
Это путь для тех, кто хочет потратить неделю на настройку, но получить идеально заточенного под себя агента. Если интересно, мой опыт модификации open-source вам поможет.
Ошибки, которые сломают вашего агента (и как их избежать)
Предупреждение: локальные агенты имеют доступ к вашей файловой системе и терминалу. Не давайте им права root и не запускайте на продакшн-сервере без песочницы.
Ошибка 1: Модель без Tool Calling. Вы взяли базовую модель, не обученную на вызов инструментов. Результат: агент пишет код, но не может его выполнить. Решение: используйте только модели с явной поддержкой Tool Calling.
Ошибка 2: Слишком высокий temperature. Поставили 0.8 для «креативности». Агент начинает генерировать случайный код, который не работает. Для кода temperature должен быть 0.1-0.3.
Ошибка 3: Нехватка контекста. Модель на 4K контекста не увидит весь ваш проект. Решение: либо разбивайте задачи на мелкие, либо используйте модели с 32K+ контекстом (Qwen2.5 поддерживает 128K).
Ошибка 4: Слепое доверие. Агент сгенерировал код с уязвимостью. Вы запустили. Результат — компрометация. Всегда проверяйте код, особенно если он касается безопасности или данных.
FAQ: коротко о главном
Какая модель лучше для Mac M3?
Qwen2.5-Coder-7B или DeepSeek-Coder-V2.5-7B. Обе работают на нервном процессоре Apple, дают адекватную скорость. Для 16GB RAM — максимум 13B модель.
PocketCoder или Continue?
PocketCoder — для автономных задач (напиши весь проект с нуля). Continue — для помощи в процессе кодинга (объясни код, сгенерируй функцию).
Сколько стоит?
Локальный агент стоит $0 после первоначальной настройки. Электричество и железо не считаем.
А если я хочу как Claude Code, но бесплатно?
Настройте PocketCoder с GLM-4.7-Coder и полным набором инструментов. Будет 80% функциональности Claude Code за 0% ежемесячной платы.
Что дальше? Агенты, которые учатся у вас
Самый неочевидный совет: начните с малого. Не пытайтесь сразу заменить всего разработчика. Настройте агента на одну задачу — например, писать тесты. Пусть он изучит ваш стиль, ваши проекты. Потом добавьте еще одну задачу.
К 2027 году, я уверен, локальные агенты будут учиться на наших паттернах кода. Они будут знать, что вы любите пробелы вместо табов, предпочитаете async функции, ненавидите длинные комментарии. Они станут не инструментами, а коллегами.
Но чтобы это случилось, нужно начать сегодня. Поставьте Ollama, скачайте модель, запустите первый агент. Пусть он сделает ошибку. Пусть напишет кривой код. Это нормально. Вы учите его. А он учит вас не зависеть от облаков.
И когда в следующем месяце придет счет от Claude, вы сможете его удалить. Без сожаления.
