Der Artikel von Shuai Guo beschreibt detailliert, wie man mit drei Open-Source-Komponenten einen vollständig lokal laufenden Coding-Agenten aufbaut. Ollama übernimmt dabei die Rolle des Model-Servers und exponiert einen lokalen API-Endpunkt, über den andere Tools wie OpenCode mit dem Modell kommunizieren können. Als LLM kommt Gemma 4 zum Einsatz, das Google am 2. April 2026 veröffentlichte und das speziell für Reasoning, Coding, multimodale Aufgaben und agentische Workflows ausgelegt ist. Der Autor setzt das E4B-Variant (4-Bit-quantisiert, GGUF-Format, 9,6 GB) auf einem Laptop mit Intel i7-13800H, 32 GB RAM und einer NVIDIA RTX 2000 Ada Laptop GPU (8 GB VRAM) ein. Um das volle 128K-Kontextfenster zu aktivieren, erstellt er ein Ollama Modelfile mit dem Parameter `num_ctx 131072` und leitet daraus einen neuen Ollama-Tag ab – ohne das Modell erneut herunterzuladen. OpenCode fungiert als agent-seitiges Interface ähnlich wie Claude Code oder Codex, ist jedoch Open-Source und provider-agnostisch, sodass es sowohl an lokale Ollama-Modelle als auch an Cloud-Anbieter angebunden werden kann. Die Anleitung deckt Windows (via winget und PowerShell) sowie Linux ab und endet mit der Verknüpfung von OpenCode und dem lokal laufenden Gemma-4-Modell über eine JSON-Konfigurationsdatei.