OpenCode运行本地Llama：从Ollama连接到编程任务验收
让 OpenCode 使用本地 Llama，需要同时解决两个问题：本机是否能稳定运行目标模型，以及模型是否能正确执行编程工具调用。只看到一句流畅回答，还不足以判断它能处理真实代码任务。
2026-09-15
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让 OpenCode 使用本地 Llama，需要同时解决两个问题：本机是否能稳定运行目标模型，以及模型是否能正确执行编程工具调用。只看到一句流畅回答，还不足以判断它能处理真实代码任务。
AI 应用开发并不等于做大模型训练。对 Go 开发者来说，真正值得切入的是以 Prompt、RAG、Agent 为核心的应用工程：重点是 API 调用、系统编排、可靠性与成本控制。语言选择上，Go 足以承担主力后端，Python 更适合做原型和补生态。
Go 接入大模型并不缺方案，难点在于生态分散、库的定位不同。本文按云端模型、MCP、本地推理和 RAG 四类场景梳理主流 Go 库，保留各自适用边界，并给出新项目与存量项目的选型建议，方便快速判断该直接上官方 SDK，还是走兼容接口或自建链路。
这篇文章从 Go 开发者的实际工作出发，梳理 AI 时代最值得掌握的几类核心概念：大模型、RAG、智能体、提示词工程，以及落地时常见的并发与服务化实践。重点不在“追热点”，而在判断 Go 适合切入 AI 的哪些层、该先学什么、又该怎样把能力接到真实系统里。
Spring AI 把多家大模型能力抽象进 Spring 生态，适合 Java 开发者在现有项目里快速接入生成式 AI。本文用 Ollama + deepseek-r1:1.5b 做示例，梳理环境要求、依赖配置、控制器写法以及流式返回的改法，帮助你判断它是否适合当前 Spring Boot 项目。
