<div class="key-takeaways"><ul><li>จัดอันดับ 11 โอเพนซอร์สเอเจนต์สำหรับรัน Local LLM ตามเอกสารบน GitHub เมื่อ 18 ก.ย. 2026</li><li>ประเมินจากสัญญาอนุญาต OSI, รันไทม์ท้องถิ่น, สถานะการดูแล และระบบความปลอดภัย</li><li>เครื่องมือเด่นอาทิ OpenCode, Pi, Goose, Cline, OpenHands, Aider และ Codex CLI</li><li>เน้นการปรับแต่งหน้าต่างบริบท หน่วยความจำ และการรองรับการเรียกใช้เครื่องมือ</li></ul></div><p>คู่มือนี้จัดอันดับฮาร์เนสหรือเครื่องมือโอเพนซอร์ส 11 รายการ ตามความชัดเจนในการจัดทำเอกสารสำหรับอินเฟอเรนซ์บนเครื่องท้องถิ่น โดยข้อมูลทั้งหมดอ้างอิงจากคลังโค้ดบน GitHub เมื่อวันที่ 18 กันยายน 2026 การจัดอันดับนี้พิจารณาจาก 4 ปัจจัยหลัก ได้แก่ สัญญาอนุญาตที่รับรองโดย OSI, รันไทม์ท้องถิ่นที่มีเอกสารรองรับ, สถานะการดูแลรักษา และระบบควบคุมความปลอดภัย</p><p>ประเด็นแรกคือการขยายหน้าต่างบริบท (Context Window) ตามเอกสารความยาวบริบทของ Ollama ค่าเริ่มต้นจะขึ้นอยู่กับหน่วยความจำ VRAM โดยกำหนดไว้ที่ 4k สำหรับ VRAM ต่ำกว่า 24 GiB, 32k สำหรับช่วง 24 ถึง 48 GiB และ 256k สำหรับ 48 GiB ขึ้นไป เอกสารหน้าเดียวกันยังระบุว่าเอเจนต์และเครื่องมือเขียนโค้ดควรได้รับอย่างน้อย 64,000โทเค็น ซึ่งสามารถแก้ไขได้ด้วยคำสั่งเดียวคือ OLLAMA_CONTEXT_LENGTH=64000 ollama serve นอกจากนี้ การเลือกโมเดลที่รองรับการเรียกใช้เครื่องมือ (Tool Calling) เป็นสิ่งสำคัญ เช่น เอกสารของ Goose ระบุว่าโมเดลที่ไม่มีความสามารถนี้จะทำได้เพียงการสนทนาทั่วไปเท่านั้น ในขณะที่เอกสารของ Pi ระบุว่าแฟล็ก --jinja บน llama.cpp ช่วยให้เปิดใช้เทมเพลตแชทและการเรียกใช้เครื่องมือที่เข้ากันได้</p><div class="stat-row"><div class="stat-item"><span class="stat-number">64k</span><span class="stat-label">โทเค็นขั้นต่ำสำหรับเอเจนต์</span></div><div class="stat-item"><span class="stat-number">11</span><span class="stat-label">ฮาร์เนสโอเพนซอร์สที่ได้รับการประเมิน</span></div></div><p>ด้านการจัดการหน่วยความจำ คู่มือท้องถิ่นของ Cline แนะนำให้จับคู่ RAM ขนาด 16 ถึง 32GB กับโมเดลควอนไทซ์ขนาดเล็ก, 32 ถึง 64GB สำหรับโมเดลเขียนโค้ดขนาดกลาง และ 64GB ขึ้นไปสำหรับโมเดลขนาดใหญ่ ส่วนหน้าเพจ Hermes ของ Ollama ระบุว่าโมเดล gemma4 ต้องการ VRAM ประมาณ 16 GB และ qwen3.6 ต้องการประมาณ 24 GB VRAM ในขณะที่ OpenCode มีเอกสารระบุเส้นทางท้องถิ่น 3 ช่องทาง ได้แก่ Ollama, LM Studio และ llama-server ของ llama.cpp โดยใช้แพ็กเกจ @ai-sdk/openai-compatible พร้อมระบุ baseURL ท้องถิ่น และเคลมว่ารองรับผู้ให้บริการมากกว่า 75 รายการ</p><div class="mb-20"><img class="img-bdrd-16" src="https://api.inewgen.co/uploads/local_llm_2026_mu6v3u3y_inline_1_15d64c39a4.jpg" alt="artificial intelligence machine learning server room data center" loading="lazy" /><p class="color-gray-500 text-sm mt-10">ภาพประกอบจากคลังภาพสต็อก ไม่ใช่ภาพจากเหตุการณ์จริง</p></div><blockquote class="pull-quote"><p>"The old badlogic/pi-mono URL now redirects to earendil-works/pi . Earendil acquired Pi in April 2026 , and creator Mario Zechner joined the company."</p><cite>The Pragmatic Engineer</cite></blockquote><p>สำหรับ Pi ซึ่งเป็นตัวเลือกแบบมินิมอล README ระบุโมเดลด้วย 4 เครื่องมือหลัก ได้แก่ read, write, edit และ bash โดยตัดฟีเจอร์ MCP, ซับเอเจนต์, โหมดวางแผน และป๊อปอัปสิทธิ์ออกไปโดยเจตนา ซึ่งฟีเจอร์เหล่านี้สามารถเพิ่มได้ผ่านส่วนขยาย TypeScript และแพ็กเกจ Pi รองรับเซิร์ฟเวอร์เราเตอร์ llama.cpp ตามธรรมชาติ โดยเราเตอร์จะค้นหาไฟล์ GGUF หลายไฟล์และโหลดตามต้องการ อย่างไรก็ตาม Pi ไม่มีระบบสิทธิ์ในตัว จึงทำงานภายใต้สิทธิ์ของผู้ใช้ปัจจุบัน และ README แนะนำให้ใช้ Docker, ส่วนขยายไมโครวีเอ็ม หรือแซนด์บ็อกซ์นโยบายเพื่อความปลอดภัย ด้านการเข้าซื้อกิจการ Earendil ได้เข้าซื้อ Pi ในเดือนเมษายน 2026 และผู้สร้างอย่าง Mario Zechner ได้เข้าร่วมบริษัท พร้อมรายงานจาก The Pragmatic Engineer ระบุว่า Pi เป็นรากฐานที่ OpenClaw สร้างขึ้น</p><div class="ai-insight"><p>การใช้งาน Local LLM ผ่านเครื่องมือโอเพนซอร์สเหล่านี้ช่วยให้ผู้พัฒนาสามารถควบคุมข้อมูลและความเป็นส่วนตัวได้ดีขึ้น แต่ก็แลกมากับการตั้งค่าฮาร์ดแวร์ที่ซับซ้อน เช่น การบริหารจัดการ VRAM และการปรับแต่ง Context Window ให้เหมาะสม ซึ่งเป็นอุปสรรคสำคัญสำหรับฮาร์ดแวร์ทั่วไป การทำความเข้าใจข้อจำกัดของแต่ละเครื่องมือจึงช่วยลดปัญหาเรื่องบริบทหายหรือเครื่องมือเรียกใช้งานไม่ได้</p></div><p>ในส่วนของ Goose โดดเด่นด้านการรองรับรันไทม์ท้องถิ่นมากที่สุด โดยเอกสารระบุถึง Ollama, LM Studio, Docker Model Runner, Ramalama และ Atomic Chat ส่วน vLLM และ KServe ทำงานผ่านผู้ให้บริการที่รองรับ OpenAI การกำกับดูแลก็เป็นจุดต่างสำคัญ เนื่องจาก Linux Foundation ได้จัดตั้ง Agentic AI Foundation ขึ้นเมื่อวันที่ 9 ธันวาคม 2025 โดยมี Block ร่วมส่งมอบ Goose และย้ายคลังโค้ดไปที่ aaif-goose/goose ซึ่งเขียนด้วยภาษา Rust และมีทั้งแอปเดสก์ท็อป CLI และ API พร้อมส่วนขยาย MCP กว่า 70 รายการ ด้าน Cline เป็นตัวเลือกบนเอดิเตอร์ที่แข็งแกร่งที่สุดสำหรับผู้ใช้ VS Code โดยแนะนำให้เปิดใช้งาน "Use Compact Prompt" สำหรับอินเฟอเรนซ์ท้องถิ่น และกำหนดให้ทุกการแก้ไขไฟล์ต้องได้รับการอนุมัติตามค่าเริ่มต้น</p><p>OpenHands เผยแพร่คำแนะนำเฉพาะสำหรับท้องถิ่น โดยแนะนำให้ใช้โมเดล Qwen3.6-35B-A3B เป็นอันดับแรก ณ วันที่ 21 พฤษภาคม 2026 โดยต้องใช้ VRAM อย่างน้อย 24GB หรือ Mac ที่มีหน่วยความจำรวม 64GB พร้อมกำหนดความยาวบริบทอย่างน้อย 22,000 โทเค็นและแนะนำที่ 32,768 โทเค็น ส่วน Aider จัดการกับการเรียกใช้เครื่องมือที่อ่อนแอโดยให้โมเดลส่งคืนการแก้ไขเป็นข้อความ และ Codex CLI ที่ใช้สัญญาอนุญาต Apache-2.0 มีผู้ให้บริการท้องถิ่นในตัว 2 รายการ ได้แก่ ollama บนพอร์ต 11434 และ lmstudio บนพอร์ต 1234 แต่มีข้อจำกัดที่ต้องรองรับ Responses API ที่ /v1/responses เท่านั้น</p><p class="source-attribution">ที่มา: <img src="https://www.google.com/s2/favicons?domain=www.marktechpost.com&sz=64" alt="MarkTechPost" class="source-logo" width="16" height="16" /> <a href="https://www.marktechpost.com/2026/09/18/best-open-source-agent-harnesses-for-local-llms-in-2026/" target="_blank" rel="noopener noreferrer">MarkTechPost</a></p>

<div class="key-takeaways"><ul><li>Ranks 11 open-source harnesses for local LLM inference per GitHub docs on Sep 18, 2026.</li><li>Evaluated on OSI licenses, local runtimes, maintenance status, and safety controls.</li><li>Features top tools like OpenCode, Pi, Goose, Cline, OpenHands, Aider, and Codex CLI.</li><li>Focuses on context window adjustments, memory budgeting, and tool-calling support.</li></ul></div><p>This guide ranks 11 open-source harnesses based on how well they document local inference, with all repository facts gathered from GitHub on September 18, 2026. The ranking weighs 4 key criteria: OSI-approved licenses, documented local runtimes, maintenance status, and safety controls.</p><p>The first crucial factor is raising the context window. According to Ollama's context length documentation, default settings depend on VRAM: 4k under 24 GiB, 32k from 24 to 48 GiB, and 256k at 48 GiB or more. The same documentation notes that agents and coding tools should receive at least 64,000 tokens, which can be fixed with a single line command: OLLAMA_CONTEXT_LENGTH=64000 ollama serve. Additionally, picking a model supporting tool calling is essential; Goose's provider docs state models without this can only handle chat completion, while Pi's docs note llama.cpp's --jinja flag enables compatible chat templates and tool calling.</p><div class="stat-row"><div class="stat-item"><span class="stat-number">64k</span><span class="stat-label">Minimum tokens for agents</span></div><div class="stat-item"><span class="stat-number">11</span><span class="stat-label">Open-source harnesses ranked</span></div></div><p>Regarding memory budgeting, Cline's local guide maps 16 to 32GB RAM to small quantized models, 32 to 64GB to mid-size coding models, and 64GB or more to larger models. Ollama's Hermes page lists gemma4 requiring about 16 GB VRAM and qwen3.6 needing about 24 GB VRAM. Meanwhile, OpenCode documents 3 local paths in its provider docs—Ollama, LM Studio, and llama-server from llama.cpp—using the @ai-sdk/openai-compatible package with a local baseURL and claiming support for over 75 providers overall.</p><div class="mb-20"><img class="img-bdrd-16" src="https://api.inewgen.co/uploads/local_llm_2026_mu6v3u3y_inline_1_15d64c39a4.jpg" alt="artificial intelligence machine learning server room data center" loading="lazy" /><p class="color-gray-500 text-sm mt-10">Stock photo for illustration only, not from the actual event</p></div><blockquote class="pull-quote"><p>"The old badlogic/pi-mono URL now redirects to earendil-works/pi . Earendil acquired Pi in April 2026 , and creator Mario Zechner joined the company."</p><cite>The Pragmatic Engineer</cite></blockquote><p>Pi serves as the minimalist pick, with its README equipping the model with 4 core tools: read, write, edit, and bash. It deliberately omits MCP, sub-agents, plan mode, and permission popups, leaving those features to TypeScript extensions and packages. Pi features native support for the llama.cpp router server, which discovers and loads multiple GGUF files on demand. However, Pi lacks a built-in permission system and runs under user permissions, prompting the README to recommend Docker, a micro-VM extension, or a policy sandbox for isolation. Earendil acquired Pi in April 2026, and creator Mario Zechner joined the company, with The Pragmatic Engineer reporting that Pi forms the foundation of OpenClaw.</p><div class="ai-insight"><p>Running local LLMs through these open-source tools gives developers greater control over data and privacy, but it introduces complex hardware setup challenges like VRAM management and context window tuning. Understanding each tool's specific limitations helps prevent common issues such as context truncation or tool execution failures.</p></div><p>Goose documents the most local runtimes of any harness on the list, including Ollama, LM Studio, Docker Model Runner, Ramalama, and Atomic Chat, with vLLM and KServe working through the OpenAI-compatible provider. Governance is another differentiator, as the Linux Foundation formed the Agentic AI Foundation on December 9, 2025, with Block contributing goose to the aaif-goose/goose repository, which is written in Rust and includes a desktop app, CLI, API, and over 70 MCP extensions. Cline stands out as the strongest editor-based option for VS Code users, recommending the "Use Compact Prompt" setting and requiring approval for every file edit and command by default.</p><p>OpenHands publishes specific local guidance, recommending Qwen3.6-35B-A3B as the first local model to try as of May 21, 2026, requiring at least 24GB of VRAM or an Apple Silicon Mac with 64GB of unified memory. It advises setting context length to at least 22,000 tokens with 32,768 recommended. Aider handles weak tool calling by having models return edits as text blocks, while Codex CLI operates under the Apache-2.0 license with 2 built-in local providers (ollama on port 11434 and lmstudio on port 1234), constrained by a requirement to speak exclusively via the Responses API at /v1/responses.</p><p class="source-attribution">Source: <img src="https://www.google.com/s2/favicons?domain=www.marktechpost.com&sz=64" alt="MarkTechPost" class="source-logo" width="16" height="16" /> <a href="https://www.marktechpost.com/2026/09/18/best-open-source-agent-harnesses-for-local-llms-in-2026/" target="_blank" rel="noopener noreferrer">MarkTechPost</a></p>

medium_คู่มือเปิดโอเพนซอร์สเอเจนต์สำหรับรัน-local-llm-ปี-2026-mu6v3u3y.jpg

small_คู่มือเปิดโอเพนซอร์สเอเจนต์สำหรับรัน-local-llm-ปี-2026-mu6v3u3y.jpg

thumbnail_คู่มือเปิดโอเพนซอร์สเอเจนต์สำหรับรัน-local-llm-ปี-2026-mu6v3u3y.jpg

คู่มือเปิดโอเพนซอร์สเอเจนต์สำหรับรัน-local-llm-ปี-2026-mu6v3u3y.jpg

เจาะลึก 11 โอเพนซอร์สเอเจนต์สำหรับรัน Local LLM ประเมินจากเอกสารบน GitHub ณ วันที่ 18 กันยายน 2026 ครอบคลุม OpenCode, Pi, Goose และอื่นๆ

A comprehensive review of 11 open-source agent harnesses for local LLMs based on GitHub documentation as of September 18, 2026, featuring OpenCode, Pi, and Goose.

Inewgen

Inewgen

#Local LLMs

คู่มือเปิดโอเพนซอร์สเอเจนต์สำหรับรัน Local LLM ปี 2026

Inewgen