Der Artikel von Mauro Di Pietro beschreibt Schritt für Schritt, wie ein vollständig lokal laufender CLI-Agent mit Python und der Ollama-Bibliothek (Version 0.6.2) aufgebaut wird. Als Sprachmodell kommt Alibabas Qwen2.5 zum Einsatz, das laut Autor eine gute Balance zwischen Intelligenz und geringem Ressourcenverbrauch bietet. Der Kern des Agenten besteht aus einer Tool-Calling-Architektur: Eine Python-Funktion `execute_shell_command` kapselt das `subprocess`-Modul und führt beliebige Shell-Befehle aus, deren Ausgabe (stdout oder stderr) direkt an das Modell zurückgegeben wird. Die Funktion ist per `TOOLS_SCHEMA` im Ollama-Format registriert, sodass das Modell eigenständig entscheiden kann, wann es das Tool aufruft. Der Agent läuft in einer dauerhaften Chat-Schleife mit drei Nachrichtenrollen – system, user und assistant –, wobei das System-Prompt den Agenten als lokalen CLI-Assistenten instruiert. Historisch ordnet Di Pietro CLI-Agenten in eine Entwicklungslinie ein: Nach dem ChatGPT-Release 2022 und dem OpenAI-Tool-Calling-Durchbruch 2023 erschienen 2025 spezialisierte CLI-Agenten wie Super CLI, Anthropic Claude Code und OpenAI Codex CLI. Das Tutorial richtet sich explizit an die Kategorie „fully-local", bei der Modell und Orchestrierung ausschließlich auf dem eigenen Rechner laufen – ohne Cloud-Verbindung und ohne API-Kosten.