OpenCode - Der Open-Source-Agent für die lokale Festung

In meinem letzten Artikel über meinen KI-Workflow habe ich OpenCode bereits als den "Game Changer" für tiefgreifende lokale Entwicklung gefeiert. Es ist das Tool, das übernimmt, wo visuelle Builder wie v0 an ihre Grenzen stoßen. Doch ein Thema kommt in Gesprächen mit CTOs und Lead Devs immer wieder auf: "Wie nutzen wir solche Power-Tools, ohne dass unser Code in die Cloud wandert?"

Die Antwort war bisher oft unbefriedigend: "Gar nicht" oder "Warten Sie auf die Enterprise-On-Premise-Lösung in Q4 2027".

Doch die Landschaft wandelt sich. Mit OpenCode betritt ein Player das Feld, der nicht nur "Open Source" im Namen trägt, sondern die Souveränität über den Code ernst nimmt.

OpenCode ist in erster Linie ein Terminal-First AI Coding Agent, bietet mittlerweile aber auch eine vielversprechende Desktop-App (aktuell in Beta, die ich selbst nutze). Anders als Copilot oder Cursor, die primär als "Autocomplete auf Steroiden" im Editor leben, agiert OpenCode wie ein echter Kollege in der Kommandozeile oder seinem eigenen Fenster.

Man gibt ihm eine Aufgabe: "Refactor den Auth-Service, um JWTs statt Sessions zu nutzen, und pass alle Tests an."

OpenCode:

1. Liest den Code und versteht die Abhängigkeiten (LSP-Integration).
2. Plant die Schritte.
3. Führt Änderungen Datei für Datei durch.
4. Führt Tests aus, um seine Arbeit zu überprüfen.
5. Korrigiert sich selbst, wenn Tests fehlschlagen.

Das allein ist schon beeindruckend. Aber das wahre Killer-Feature ist seine Modell-Agnostik.

Stellen wir uns ein Szenario vor: Ein deutsches Rüstungsunternehmen oder eine Bank. Strengste Compliance. Kein Byte Code darf die firmeninterne Infrastruktur verlassen. GitHub Copilot ist hier keine Option.

Hier glänzt OpenCode. Da es Open Source ist und mit jedem LLM-Endpunkt sprechen kann, können wir eine komplett isolierte "Air-Gapped"-Lösung bauen.

Wir brauchen drei Komponenten:

1. Das Gehirn: Ein lokaler Inference-Server (z.B. Ollama oder vLLM), der auf einer starken internen GPU-Maschine läuft.
2. Das Interface: OpenCode CLI auf den Entwickler-Laptops.
3. Die Verbindung: Ein internes Netzwerk.

1. Inference Server aufsetzen Wir nutzen Ollama als einfaches Beispiel. Auf dem Server (z.B. mit einer NVIDIA H100 oder auch nur einem starken Mac Studio):

   bash
   ollama serve
   ollama pull deepseek-coder:33b

   Der Server lauscht nun auf Port 11434.

2. OpenCode konfigurieren Auf dem Entwickler-Laptop installieren wir OpenCode:

   bash
   curl -fsSL https://opencode.ai/install | bash

   Statt uns nun bei Anthropic oder OpenAI einzuloggen, konfigurieren wir den lokalen Endpunkt in der ~/.opencode/config.json:

   json
   {
     "models": [
       {
         "name": "company-internal-model",
         "provider": "openai-compatible",
         "apiBase": "http://internal-ai-server:11434/v1",
         "apiKey": "not-needed",
         "contextWindow": 32000
       }
     ]
   }

3. Loslegen

   bash
   opencode --model company-internal-model

Für den Entwickler fühlt es sich an wie Magie. Er hat einen intelligenten Agenten, der seinen Code kennt, refactored und erklärt.

Für die Security-Abteilung ist es ein Traum:

• Data Residency: Der Code verlässt nie das interne Netzwerk.
• Auditierbarkeit: Jeder Prompt und jede Antwort läuft über den eigenen Server und kann geloggt werden.
• Kostenkontrolle: Keine Pro-User-Lizenzgebühren. Die Kosten sind fix (Hardware + Strom).

OpenCode bietet für größere Teams auch eine Enterprise-Version. Diese fügt Dinge hinzu, die Admins lieben:

• Zentralisiertes Config-Management: Verteilen der LLM-Einstellungen an alle Devs.
• SSO Integration: Login via Okta oder Active Directory.
• Compliance Logs: Wer hat wann was generieren lassen?

Die Zeit, in der wir entscheiden mussten zwischen "guter AI" (Cloud) und "sicherer AI" (dumm & lokal), ist vorbei. OpenCode beweist, dass moderne Agentic Workflows auch in den sichersten Umgebungen möglich sind.

Wer heute noch Sicherheitsbedenken als Ausrede nutzt, keine KI einzusetzen, hat mit OpenCode sein letztes Argument verloren.

• OpenCode Official Website

  Der offizielle Einstiegspunkt für Downloads und Dokumentation.

• Setting Up OpenCode with Local Models

  Detaillierter Guide von Rami Krispin zur lokalen Nutzung.

• OpenCode GitHub Repository

  Der Source Code des Agenten.