AgentsRoom 現已支援 Ollama：讓本地模型與雲端並肩執行

Ollama 現已成為 AgentsRoom 中受支援的提供方。你可以把一個本地開源模型分配給任意代理，讓它與 Claude、Codex、Grok Build 和 Mistral Vibe 在同一塊看板上執行，並在對話中途切換而不丟失上下文。你早已熟悉的那些開放權重模型：Llama、Qwen、Gemma、DeepSeek 等等，如今都到你的 room 裡報到了。

Ollama 和我們此前加入的其他提供方不太一樣。它不是又一個值得押注的代理，而是通往整個開源模型目錄的一扇門：跑在你自己的硬體上，每個 token 的成本為零，且預設私有。

Ollama 是什麼

Ollama 是一個免費、開源的執行時，它把大語言模型下載到你自己的機器上執行。一條命令 ollama pull qwen3-coder 就能拉取模型。ollama run 會把它託管在 http://localhost:11434 的本地端點上。它暴露一個相容 OpenAI 的 API，正因如此，程式設計代理無需任何定製粘合程式碼就能與它通訊；它支援 macOS、Windows 和 Linux。

它還支援工具呼叫，這正是程式設計代理不只是聊天、而要編輯檔案和執行命令時所需的能力。它的模型庫堪稱開放權重的名人錄：Llama、Qwen、Gemma、DeepSeek、Mistral、Phi 等等，尺寸覆蓋從筆記本到工作站 GPU 的各種場景。

這篇文章餘下的內容都建立在兩個事實之上。模型跑在你自己的機器上，所以你輸入的任何內容都不會穿過網路。而本地推理沒有按 token 計費的賬單。下面的一切，都是這兩點的必然結果。

人人都接受的本地與雲端之選

在此之前，這個決定是非此即彼的。全押雲端，你能獲得前沿的推理能力，但你的每一條提示、你碰過的每一個檔案，都會被髮往第三方 API 並按 token 計費。全押本地，你能獲得隱私和零成本，卻要在那些真正需要強模型的問題上放棄最強的模型。大多數團隊選定一條車道，就不再挪窩。

這種非黑即白其實是個偽命題，因為一個程式碼庫並不是單一型別的工作。在四十個檔案裡重新命名一個符號、編寫樣板測試、總結一段 diff、起草一條提交資訊：這些都不需要前沿模型，而且其中很多都會碰到你並不想外發的程式碼。反倒是一次棘手的架構重構，也許才需要那臺大引擎。為樣板工作付前沿雲端的價錢，或用一個太小的模型去束手束腳地啃硬骨頭，就是你把這個選擇當成非此即彼所要繳的稅。

在 AgentsRoom 裡，本地或雲端是一個旋鈕，而不是一個開關

AgentsRoom 本就為每個代理配備各自的提供方和模型。加入 Ollama 意味著，如今每個代理都能停在本地到雲端這個旋鈕上的任意位置，而且由你按代理、按任務來設定。

這個旋鈕，字面上就是模型 ID。輸入 qwen3-coder:30b，代理就透過 Ollama 在本地、在你的硬體上、免費地執行 Qwen。加上 :cloud 字尾，寫成 glm-4.6:cloud，同一個代理就改為透過你的 Ollama Cloud 訂閱來執行那個模型。一個字尾，就能在不改動配置中其他任何設定的情況下，把一個代理從你的 GPU 挪到一臺託管 GPU 上。

因為 AgentsRoom 會在切換提供方時保留你的上下文，所以這個旋鈕在對話中途也能撥動。讓一個代理從本地模型起步，把任務裡機械的部分磨完，再在唯一需要更深推理的那一步把它切換到雲端模型。AgentsRoom 會生成一份交接摘要，記錄改動過的檔案、進度和會話活動，讓雲端模型正好從本地模型停下的地方接手。等硬骨頭啃完，再把它撥回來。

如何使用

如果你已經在用 AgentsRoom，幾乎沒有什麼新東西要學：

1. 從 ollama.com 安裝 Ollama 並拉取一個模型：ollama pull qwen3-coder:30b。Qwen Coder 模型是寫程式碼時一個很強的預設選擇。配置較低的機器也能輕鬆跑 7B，而一塊 24GB 的 GPU 能帶著大上下文視窗駕馭 30B。
2. 在 AgentsRoom 設定裡，把 Ollama 選為提供方，無論是作為預設，還是隻用在某一個代理上。
3. 建立一個代理，給它一個角色，然後在模型欄位裡輸入 Ollama 的模型 ID。用 qwen3-coder:30b 在本地執行，或加上 :cloud 透過 Ollama Cloud 執行。
4. 傳送一條提示。AgentsRoom 會在你的專案資料夾裡啟動真正的 ollama run 程序，並實時流式輸出，方式和它驅動其他每一個提供方完全一樣。

來自一線的一個小提示：Ollama 給新模型預設的是一個很小的上下文視窗。做代理式的工作時，請把它調大，好讓代理能把儲存庫裡實實在在的一大塊內容納入視野，而不只是最近幾條訊息。

一支免費而私有的代理叢集的經濟賬

AgentsRoom 天生就是為並行執行代理而造的：滿滿一塊看板，每個代理各司其職，各有一顆狀態圓點。在雲端提供方上，這種並行伴隨著一隻不停轉的計價表，因為六個代理同時開工，就是六張 token 賬單一起往上爬。而在本地的 Ollama 模型上，一個 token 的邊際成本為零。開起一支叢集，讓它跑一整個下午，唯一的賬單隻有電費。

這改變了並行的用途。當每個代理都要計價，你就會省著用。當它們免費，你就能以有益的方式慷慨起來：一個盯著 lint 走樣的本地代理，一個把 changelog 保持更新的代理，一個為每個新函式起草測試的代理，全都以零邊際成本在後臺跑著，而那個要計價的雲端代理則留給真正需要它的工作。如果同時跑很多代理對你來說還是新鮮事，我們在並行執行程式設計代理一文裡講過這個模式。

無需為之申辯的隱私

對很多團隊來說，決定性因素不是成本，而是程式碼去了哪裡。受監管的行業、NDA 之下的客戶專案、法務絕不允許靠近第三方 API 的內部程式碼庫：本地推理在問題被問出口之前就給出了答案，因為模型就跑在本機上，提示從不跨越網路。沒有什麼要走審查，沒有資料處理協議，也沒有資料駐留條款。

AgentsRoom 從頭到尾都契合這種姿態。本地模型把你的程式碼留在本機，而 AgentsRoom 自身在桌面版與手機之間的同步是端到端加密的，所以哪怕你從房間另一頭監督整支機隊，也絕不會拆穿本地模型剛剛為你換來的隱私。如果你讀到這裡是因為合規，那麼正是這個組合才是重點，它也與我們在vibe coding 與 GDPR 合規一文中的做法相得益彰。

那麼混合模式便會自行浮現：把私有的和批次的分流給本地模型，只把困難而不敏感的推理升級到雲端，交接就交給旋鈕去打理。前沿算力用在它能掙回身價的地方，其餘每一處則享有本地的隱私。

為何重要

AgentsRoom 從來都不是某一個模型或某一家廠商的客戶端。它是一個座艙，讓你為每項任務執行最合適的代理，彼此並肩，同在一雙眼睛的注視之下。Ollama 以一種具體的方式拓寬了這個承諾：它不是又一個要接入的雲端代理，而是整個開放權重生態，按你自己的條件，價格為零，且預設私有。

多數的活兒交給本地，少數的交給雲端，再用一個旋鈕把任意代理在兩者之間挪動。下載 AgentsRoom，接上 Ollama，讓滿屋子的開源模型開工。檢視完整的提供方相容性矩陣，或進一步瞭解多提供方支援，以及對話中途切換如何讓你的上下文完好無損。