Когда Claude просит $120, а у вас есть 8 ГБ оперативки
В феврале 2026 года счет за Claude Code выглядит как шутка. $120 за месяц. За код, который вы могли бы написать сами. Или который мог бы написать ваш компьютер, если бы вы его правильно настроили.
LocalAgent v0.1.1 - это тот самый "правильный настрой". Не очередной чат-интерфейс, а полноценный агент. Тот, который не просто болтает, а делает. Редактирует файлы, гуляет по интернету, кликает по кнопкам. И всё это - без облачных API, без ежемесячных платежей, без отправки ваших данных куда-то в дата-центр.
Важно: на 21.02.2026 LocalAgent находится в ранней стадии разработки (v0.1.1). Это значит, что некоторые функции могут работать нестабильно, а документация иногда отстаёт от реальности. Но это же open-source - можно заглянуть в код и понять, что происходит.
Что умеет этот маленький монстр?
LocalAgent построен на простой, но мощной идее: взять любую локальную LLM с поддержкой tool calling и дать ей доступ к реальному миру. Не через сложные API, а через стандартный Model Context Protocol (MCP).
Поддерживаемые бэкенды на февраль 2026:
- LM Studio - самый популярный GUI для локальных моделей
- Ollama - простой способ запускать модели через CLI
- llama.cpp server - для тех, кто любит всё настраивать руками
- Прямое подключение к MCP-серверам - если у вас уже есть настроенная инфраструктура
А вот инструменты, которые доступны "из коробки":
| Инструмент | Что делает | Особенность |
|---|---|---|
| Playwright MCP | Автоматизация браузера | Клики, заполнение форм, скриншоты |
| Файловая система | Работа с файлами | Чтение, запись, поиск |
| Командная строка | Выполнение команд | Ограниченный доступ для безопасности |
Установка: проще, чем кажется
LocalAgent написан на Rust, что значит две вещи: он быстрый и устанавливается одной командой. Если у вас есть cargo (а он должен быть, если вы работаете с локальными LLM), то:
cargo install localagentВ теории. На практике в феврале 2026 года могут быть нюансы с зависимостями. Особенно с Playwright - этот инструмент требует установки браузеров, и иногда процесс идёт не так гладко, как хотелось бы.
После установки создайте конфигурационный файл:
localagent initЭто создаст localagent.toml в текущей директории. Откройте его - там всё достаточно понятно, даже если вы впервые видите TOML.
Настройка: выбираем оружие
Здесь начинается самое интересное. LocalAgent не привязан к конкретной модели. Вы можете использовать любую LLM, которая умеет в tool calling. На февраль 2026 года это:
- Qwen2.5-Coder-32B-Instruct (мой фаворит для кодинга)
- DeepSeek-Coder-V2-Lite-Instruct (хороший баланс качества и размера)
- Llama 3.2 Coder Instruct (если у вас много видеопамяти)
- Phi-4 (для слабых машин)
Важный момент: не все модели одинаково хорошо работают с tool calling. Некоторые "забывают" вызывать инструменты, другие неправильно парсят ответы. Qwen2.5-Coder на февраль 2026 года показывает лучшие результаты в моих тестах.
В конфигурации указываем бэкенд:
[backend]
type = "ollama" # или "lmstudio", "llamacpp"
url = "http://localhost:11434"
model = "qwen2.5-coder:32b"А вот с MCP-серверами есть хитрость. LocalAgent поддерживает два типа подключения:
- Встроенные серверы - те, что идут в комплекте (пока только Playwright)
- Внешние серверы - любые MCP-совместимые серверы
Для Playwright нужно установить браузеры:
playwright install chromiumИ добавить в конфиг:
[[mcp_servers]]
type = "playwright"
enabled = trueЗапускаем первый сценарий
Допустим, вы хотите, чтобы агент зашёл на GitHub, нашёл репозиторий с определённым названием и сохранил описание. Звучит как задача для junior-разработчика, но мы делегируем её компьютеру.
Создаём файл task.md:
Задача: найти на GitHub репозиторий "localagent" и сохранить его описание в файл result.txt
Инструкции:
1. Открыть браузер
2. Перейти на github.com
3. В поиске ввести "localagent"
4. Открыть первый результат
5. Скопировать описание репозитория
6. Сохранить в result.txtЗапускаем:
localagent run --task-file task.mdИ наблюдаем магию. Браузер открывается сам (в headless-режиме, если не указано иное), курсор движется по экрану, поля заполняются. Выглядит так, будто за компьютером сидит призрак.
Чем LocalAgent отличается от других агентов?
Вы наверняка слышали про PocketCoder или про продвинутые приложения для локальных LLM. У каждого инструмента свой фокус.
| Инструмент | Фокус | Плюсы LocalAgent |
|---|---|---|
| PocketCoder | Кодинг и работа с файлами | Автоматизация браузера через Playwright |
| LM Studio с MCP | Графический интерфейс | CLI-интерфейс, проще автоматизировать |
| llama.cpp с MCP | Минимализм и скорость | Поддержка нескольких бэкендов |
Главное преимущество LocalAgent - его универсальность. Один инструмент, несколько бэкендов, возможность добавлять любые MCP-серверы. Хотите подключить базу данных? Найдите MCP-сервер для PostgreSQL. Нужна работа с Google Sheets? Есть и такой сервер.
Проблемы, с которыми вы столкнётесь
Не буду вас обманывать - LocalAgent v0.1.1 не идеален. Вот что бесит лично меня:
- Документация отстаёт. Примеры в README иногда не работают, потому что API уже поменялся
- Playwright тормозит. Особенно на больших страницах. Иногда кажется, что проще написать скрипт самому
- Нет поддержки мультиагентности. Один агент - одна задача. Хотите параллелить? Запускайте несколько экземпляров
- Ошибки не всегда понятны. "Failed to connect to backend" - это что? Модель не загружена? Сервер упал? Порт занят?
Но есть и хорошие новости. Разработка идёт быстро. На GitHub уже есть issues с этими проблемами, и некоторые уже исправлены в master-ветке.
Кому подойдёт LocalAgent?
Этот инструмент - не для всех. Если вы хотите просто пообщаться с локальной моделью, используйте LM Studio или llama.cpp. Если нужен кодовый агент - есть специализированные решения.
LocalAgent для тех, кто:
- Автоматизирует рутинные задачи в браузере. Заполнение форм, сбор данных, тестирование интерфейсов
- Экспериментирует с MCP. Хочет понять, как работает этот протокол на практике
- Не боится ранних версий. Готов копаться в конфигах, читать исходный код, сообщать о багах
- Ценит универсальность. Один инструмент вместо трёх разных
Идеальный use case: у вас есть список из 100 сайтов, и нужно на каждом выполнить однотипное действие (например, проверить наличие определённого текста). Вместо того чтобы делать это вручную или писать сложный скрипт на Python, вы описываете задачу на естественном языке и запускаете LocalAgent.
Что будет дальше?
На февраль 2026 года roadmap проекта выглядит амбициозно:
- Поддержка большего количества MCP-серверов "из коробки"
- Улучшение стабильности Playwright-интеграции
- Добавление веб-интерфейса для мониторинга задач
- Поддержка цепочек задач (один агент передаёт результат другому)
Если разработчики реализуют хотя бы половину из этого, LocalAgent может стать стандартом де-факто для локальной автоматизации. Потому что альтернатив-то особо нет. Есть тяжёлые фреймворки вроде AutoGPT, есть простые чат-интерфейсы, а вот такого баланса между мощностью и простотой - не так много.
Мой совет: установите LocalAgent сегодня, даже если не планируете активно использовать. Поиграйтесь с примерами из документации. Потому что через полгода, когда выйдет v1.0, все будут говорить об этом инструменте. А вы уже будете знать, как он работает изнутри.
И помните: каждый доллар, который вы не заплатили Anthropic за Claude Code - это доллар, который можно потратить на что-то более интересное. Например, на видеокарту помощнее для запуска более крупных моделей.
