1. 概要
2026年8月16日(日)の第十八回 岐阜AI勉強会でこちらのリンク先の記事 Using Local Coding Agents を参考にすることにしました。
LLM (大規模言語モデル) をローカル環境で Ollama を使用して動かし、Coding Agent の Qwen-Code および OpenAI Codex CLI と連携させる手順と実行結果を紹介した記事になります。
Qwen-Code 等の Coding Agent はファイルの作成、ディレクトリの作成、git コマンドの実行等、ソフトウェア開発において重要な処理をツールを呼び出して実現します。LLM 側はツール呼び出しの指示を JSON 文字列で Coding Agent 側に与えます。
Qwen-Code および OpenAI Codex CLI は Web API で Ollama と通信し、LLM と連携します。
上記の記事を参考に LLM (qwen3:1.7b) を Ollama を使って動作させ、Qwen-Code にユーザーが入力したプロンプトに従い、ファイルの作成、ディレクトリの作成、git コマンドの実行等ができる環境を構築しました。このブログにはその手順と動作確認結果を記します。
2. 実行環境
Windows 11 の WSL2 の Ubuntu 上で Ollama を実行しました。Qwen-Code は Docker コンテナ内の Linux で動作させました。
私が使用しているパソコンでは NVIDIA GeForce GTX 1650 が利用可能ですが、下記の nvidia-smi の実行結果のように利用可能な VRAM (ビデオメモリ) は 4GB (4096MiB) 以下です。
fukagai@ESPRIMOWD2H2:~$ nvidia-smi Tue Jul 28 20:45:39 2026 +-----------------------------------------------------------------------------------------+ | NVIDIA-SMI 610.43.02 KMD Version: 610.47 CUDA UMD Version: 13.3 | +-----------------------------------------+------------------------+----------------------+ | GPU Name Persistence-M | Bus-Id Disp.A | Volatile Uncorr. ECC | | Fan Temp Perf Pwr:Usage/Cap | Memory-Usage | GPU-Util Compute M. | | | | MIG M. | |=========================================+========================+======================| | 0 NVIDIA GeForce GTX 1650 On | 00000000:01:00.0 Off | N/A | | 30% 45C P8 N/A / 75W | 432MiB / 4096MiB | 1% Default | | | | N/A | +-----------------------------------------+------------------------+----------------------+ +-----------------------------------------------------------------------------------------+ | Processes: | | GPU GI CI PID Type Process name GPU Memory | | ID ID Usage | |=========================================================================================| | 0 N/A N/A 26 G /Xwayland N/A | +-----------------------------------------------------------------------------------------+
高性能な Coding Agent をローカル環境で動かすことは諦め、小さな LLM を使用してファイルの作成、ディレクトリの作成、git コマンドの実行等を試しました。ローカル環境での Coding Agent のセットアップ手順と、Coding Agent がどのように動作するかの確認を目的としています。
3. Ollama のインストールと LLM のダウンロード
下記のコマンドで WSL2 上の Ubuntu に Ollama をインストールしました。
fukagai@ESPRIMOWD2H2:~$ curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
下記のバージョンの ollama がインストールされました。
fukagai@ESPRIMOWD2H2:~$ ollama --version ollama version is 0.32.4
VRAM が 4GB の GTX 1650 で動作する下記の 4 つの LLM を下記のコマンドでダウンロードして使用しました。
fukagai@ESPRIMOWD2H2:~$ ollama pull qwen3.5:2b fukagai@ESPRIMOWD2H2:~$ ollama pull qwen2.5-coder:3b fukagai@ESPRIMOWD2H2:~$ ollama pull qwen3:1.7b fukagai@ESPRIMOWD2H2:~$ ollama pull llama3.2:3b
上記の 4 つの LLM はどれも下記の例のプロントに対する応答のようにチャットが可能なことを確認しています。ただし、今回試した 4 つの LLM の中で Qwen-Code がファイル作成、ディレクトリ作成等をするための適切な JSON 文字列を生成できたのは qwen3:1.7b だけでした。
fukagai@ESPRIMOWD2H2:~$ ollama run qwen3.5:2b >>> Can you work with coding agent Qwen-Code? Thinking... Okay, the user is asking if I can work with a specific code agent named "Qwen-Code". Let me start by understanding their question. They might be expecting to use this agent for programming tasks within our chat interface. ... Yes! I'm ready to collaborate with you on coding tasks using my specialized functions for writing code across various programming languages (Python, JavaScript, etc.). Just let me know what specific work needs assistance—whether it's debugging, generating new features, optimizing algorithms, or creating documentation. What would you like to build? >>> Send a message (/? for help)
4. Ollama の Web API の確認
下記のコマンドで WSL2 上の Ubuntu に Ollama をインストールした際、Ollama の Web API のサーバーが起動されます。
fukagai@ESPRIMOWD2H2:~$ curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
そのため、上記「3. Ollama のインストールと LLM のダウンロード」の手順の後、下記のコマンドを実行すると下記のような JSON リスポンスが Ollama から返ってきます。下記の Web API では利用可能な LLM の情報を取得しています。
fukagai@ESPRIMOWD2H2:~$ curl -s http://127.0.0.1:11434/api/tags | jq
{
"models": [
{
"name": "llama3.2:3b",
"model": "llama3.2:3b",
...
"capabilities": [
"completion",
"tools"
]
},
{
"name": "qwen3:1.7b",
"model": "qwen3:1.7b",
"modified_at": "2026-07-27T23:15:11.70338443+09:00",
"size": 1359293444,
"digest": "8f68893c685c3ddff2aa3fffce2aa60a30bb2da65ca488b61fff134a4d1730e7",
"details": {
"parent_model": "",
"format": "gguf",
"family": "qwen3",
"families": [
"qwen3"
],
"parameter_size": "2.0B",
"quantization_level": "Q4_K_M",
"context_length": 40960,
"embedding_length": 2048
},
"capabilities": [
"completion",
"tools",
"thinking"
]
},
{
"name": "qwen2.5-coder:3b",
...
},
{
"name": "qwen3.5:2b",
...
}
]
}
5. Docker コンテナ内の Linux で Qwen-Code を実行するための準備
Qwen-Code を利用した際、/mnt/c ディレクトリ以下のファイルの削除等、問題のあるコマンドが実行されることのないよう、Docker コンテナ内の Linux で Qwen-Code を利用することにしました。
Docker はこちらのリンク先等の方法でインストール済みとなっていることを想定しています。
WSL2 上の Ubuntu にアカウント agent-user を追加し、下記のコマンドで agent-user を docker グループに追加しました。
fukagai@ESPRIMOWD2H2:~$ sudo usermod -aG docker agent-user
下記のコマンドで二つのディレクトリを作成しました。このうち、workdir-qwen を Docker コンテナ内のディレクトリ /workspace としてマウントして使用しました。
agent-user@ESPRIMOWD2H2:~$ mkdir workdir-qwen agent-user@ESPRIMOWD2H2:~$ mkdir docker-qwen
docker-qwen ディレクトリに移動し、下記の二つのファイルを用意しました。
agent-user@ESPRIMOWD2H2:~/docker-qwen$ cat Dockerfile
FROM node:22-bookworm
ENV DEBIAN_FRONTEND=noninteractive
RUN apt-get update && \
apt-get install -y \
git \
curl \
ca-certificates \
less \
vim \
emacs-nox \
jq \
procps \
iputils-ping \
sudo && \
rm -rf /var/lib/apt/lists/*
# UID/GID=1002 のユーザーを作成
RUN groupadd -g 1002 agent-user && \
useradd -m -u 1002 -g 1002 -s /bin/bash agent-user
# Qwen Code
RUN npm install -g @qwen-code/qwen-code@latest
WORKDIR /workspace
# 以降は agent-user で実行
USER agent-user
CMD ["sleep", "infinity"]
agent-user@ESPRIMOWD2H2:~/docker-qwen$ cat compose.yaml
services:
qwen:
build: .
network_mode: host
stdin_open: true
tty: true
working_dir: /workspace
user: "1002:1002"
volumes:
- /home/agent-user/workdir-qwen:/workspace
environment:
OLLAMA_HOST: http://127.0.0.1:11434
下記のコマンドで新しい Docker イメージを作成しました。(上記の Dockerfile が置かれたディレクトリで実行しました。)
agent-user@ESPRIMOWD2H2:~/docker-qwen$ docker compose build --no-cache
下記のコマンドで Docker Compose で定義されたサービスをバックグラウンドで起動しました。(上記の compose.yaml が置かれたディレクトリで実行しました。)
agent-user@ESPRIMOWD2H2:~/docker-qwen$ docker compose up -d [+] Running 1/1 ✔ Container docker-qwen-qwen-1 Started 0.2s
下記のコマンドで、すでに起動している Docker Compose のコンテナ内で bash を起動し、bash による操作を開始しました。qwen は、compose.yaml に記載されているサービス名です。
agent-user@ESPRIMOWD2H2:~/docker-qwen$ docker compose exec qwen bash
コマンド docker compose exec qwen bash の代わりに、実行中の Docker コンテナ docker-qwen-qwen-1 を指定する下記のコマンドでもコンテナ内での bash による操作を開始できます。
agent-user@ESPRIMOWD2H2:~/docker-qwen$ docker exec -it docker-qwen-qwen-1 bash
Docker コンテナ内で下記のコマンドを実行し、インストールされてる Qwen-Code のバージョンを確認しました。
agent-user@ESPRIMOWD2H2:/workspace$ qwen --version 0.21.0
5.1. Dockerfile の設定について
使用した Dockerfile の設定を順に見ていきます。
FROM node:22-bookworm
Docker イメージのベースとして Node.js 22 がインストールされた Debian Bookworm を使用しました。Qwen-Code の最新版 0.21.0 を使用するには新しいバージョンの node, npm が必要でした。node:22-bookworm をベースとすることで Qwen-Code 0.21.0 を使用することができました。
agent-user@ESPRIMOWD2H2:/workspace$ node --version v22.23.1 agent-user@ESPRIMOWD2H2:/workspace$ npm --version 10.9.8
ENV DEBIAN_FRONTEND=noninteractive
RUN apt-get update && \
apt-get install -y \
git \
curl \
ca-certificates \
less \
vim \
emacs-nox \
jq \
procps \
iputils-ping \
sudo && \
rm -rf /var/lib/apt/lists/*
git, curl, ca-certificates 等、Docker コンテナ内で使用したいコマンドをインストールしています。
ENV DEBIAN_FRONTEND=noninteractive を指定することで apt の install 時に Continue? [Y/n] 等が表示されないようにしています。
emacs-nox は、ウィンドウを持たないターミナル専用の Emacs です。
jq は、JSON データを整形・検索・加工するためのコマンドラインツールです。
RUN groupadd -g 1002 agent-user && \
useradd -m -u 1002 -g 1002 -s /bin/bash agent-user
コンテナ内に新しい Linux ユーザーを作成します。ホスト側の agent-user に合わせた UID 1002, GID 1002 を指定しています。ホスト側の /home/agent-user/workdir-qwen に生成されたファイルとディレクトリの UID と GID がホスト側の agent-user と一致するようにしています。
RUN npm install -g @qwen-code/qwen-code@latest
最新の Qwen-Code をインストールしています。
WORKDIR /workspace
コンテナ起動後のカレントディレクトリを /workspace にしています。
USER agent-user
上記の行以降はアカウント agent-user で実行されます。
CMD ["sleep", "infinity"]
コンテナ起動時に sleep infinity を実行します。ずっと待機することになります。
下記のコマンドでコンテナを起動した後、
agent-user@ESPRIMOWD2H2:~/docker-qwen$ docker compose up -d
下記のコマンドでコンテナに入ってコマンドを実行します。
agent-user@ESPRIMOWD2H2:~/docker-qwen$ docker compose exec qwen bash
5.2. compose.yaml の設定について
services: qwen:
services は Docker Compose で起動するコンテナ（サービス）の一覧です。
qwen はサービス名で、この名前を使って docker compose exec qwen bash のように操作できます。
build: .
カレントディレクトリ (.) にある Dockerfile を使ってイメージを作成します。(今回の設定では、Dockerfile と compose.yaml は同じディレクトリに置かれています。)
docker compose build を実行すると、カレントディレクトリの Dockerfile が読み込まれます。
network_mode: host
ホストネットワークを利用する設定です。
コンテナ専用の仮想ネットワークを作成せず、ホスト（WSL2 Ubuntu）のネットワークをそのまま使用します。
この設定により、下記のようにコンテナから 127.0.0.1:11434 にアクセスすると、ホスト上で動作している Ollama API に接続できます。
コンテナ
│
├── http://127.0.0.1:11434
│
WSL2 Ubuntu の Ollama
stdin_open: true
標準入力（stdin）を開いたままにします。
docker exec -it … bash のような対話操作が可能になります。
Docker の -i オプションに相当します。
tty: true
仮想端末（TTY）を割り当てます。
シェル（bash）や Emacs などの対話型アプリケーションを正常に利用できます。
Docker の -t オプションに相当します。
working_dir: /workspace
コンテナに入ったときの作業ディレクトリを指定します。
user: "1002:1002"
コンテナ内のプロセスを UID = 1002, GID = 1002 で実行します。
volumes:
- /home/agent-user/workdir-qwen:/workspace
バインドマウントの設定です。下の図のような関係で、例えば、コンテナ側で /workspace/hello.py を作成するとホスト側にも /home/agent-user/workdir-qwen/hello.py が作成されます。
ホスト
/home/agent-user/workdir-qwen
│
│ 共有
▼
コンテナ
/workspace
environment:
OLLAMA_HOST: http://127.0.0.1:11434
コンテナ内で環境変数 OLLAMA_HOST を設定しています。
6. Docker コンテナ内の Linux で Qwen-Code を実行
下記のコマンドを実行後、
agent-user@ESPRIMOWD2H2:~/docker-qwen$ docker compose up -d [+] Running 1/1 ✔ Container docker-qwen-qwen-1 Started 0.2s
下記のコマンドを実行し、すでに起動している Docker Compose のコンテナ内で bash を起動し、bash による操作を開始しました。
agent-user@ESPRIMOWD2H2:~/docker-qwen$ docker compose exec qwen bash
exit コマンドでコンテナ内の bash からホストに戻った後、docker compose exec qwen bash を再度実行するとコンテナ内の操作を再開できます。
6.1. Docker コンテナ内での Ollama の Web API の使用
下記のコマンドの一行目でコンテナ内に入り bash による操作を開始しています。
二行目でコンテナ内の bash から Ollama の Web API を呼んで利用可能な LLM の情報を取得しています。
ホスト側だけでなくコンテナ内からも curl -s http://127.0.0.1:11434/api/tags で Ollama の Web API を呼ぶことができるかの確認になります。
agent-user@ESPRIMOWD2H2:~/docker-qwen$ docker compose exec qwen bash
agent-user@ESPRIMOWD2H2:/workspace$ curl -s http://127.0.0.1:11434/api/tags | jq
{
"models": [
{
"name": "llama3.2:3b",
...
},
{
"name": "qwen3:1.7b",
...
},
{
"name": "qwen2.5-coder:3b",
...
},
{
"name": "qwen3.5:2b",
}
]
}
6.2. Docker コンテナ内での Qwen-Code の起動
Docker コンテナ内で下記のコマンドを実行し、インストールされている Qwen-Code のバージョンが 0.21.0 であることを確認後、
agent-user@ESPRIMOWD2H2:/workspace$ qwen --version 0.21.0
下記のコマンドで Qwen-Code を起動しました。
agent-user@ESPRIMOWD2H2:/workspace$ qwen
6.3. Qwen-Code 初回起動時のセットアップ
Qwen-Code を最初に起動した際、下のような画面が表示されます。こちらのリンク先の記事 Using Local Coding Agents と同様の手順でセットアップしました。
この画面で Custom Provider を選択します。
次の画面で OpenAI-compatible を選択します。
次の画面で http://127.0.0.1:11434/v1 を入力します。
次の画面で ollama を入力します。
次の画面で「3. Ollama のインストールと LLM のダウンロード」でダウンロードしたモデル qwen3:1.7b, qwen2.5-coder:3b, qwen3.5:2b, llama3.2:3b をカンマ区切りで入力します。
次の画面で Enable thinking を選択します。
次の画面は入力内容の確認画面です。何も操作しないで Enter キーを押します。
6.4. Qwen-Code での LLM の切替
「6.3. Qwen-Code 初回起動時のセットアップ」が完了すると下の画面が表示されます。
ここで、下の画面のように /model と入力して Enter キーを押すと、
下の画面のようにセットアップで指定した複数の LLM を選択する画面が表示されます。上下キーで選択する LLM を指定し、Enter キーを押すと指定した LLM が選択されます。
6.5. Qwen-Code でのカレントディレクトリの確認
下記のログは、Qwen-Code で使用するモデルを qwen3:1.7b, qwen2.5-coder:3b, qwen3.5:2b, llama3.2:3b の順に切り替え、各モデルに「Show the current working directory.」というプロンプトを渡してカレントディレクトリの表示を試みた結果です。
最初に使用した qwen3:1.7b だけは、Shell コマンド pwd を実行し、カレントディレクトリ /workspace を返してきましたが、今回試した他のモデル qwen2.5-coder:3b, qwen3.5:2b, llama3.2:3b では期待した結果は得られませんでした。
Ollama 上の qwen2.5-coder:3b, qwen3.5:2b, llama3.2:3b と Qwen-Code は連携が上手くいかず、ツール呼び出しができていないようでした。
> /model
●︎ authType: openai
Using model: qwen3:1.7b
Base URL: http://127.0.0.1:11434/v1
API key: ***
> Show the current working directory.
∴︎ Thought for 4s (alt+t to expand)
✓ Shell pwd
/workspace
∴︎ Thought for 2s (alt+t to expand)
◆︎ The current working directory is /workspace. No further actions are required.
> /model
●︎ authType: openai
Using model: qwen2.5-coder:3b
Base URL: http://127.0.0.1:11434/v1
API key: ***
> Show the current working directory.
◆︎ 1 {
2 "cwd": "/"
3 }
> /model
●︎ authType: openai
Using model: qwen3.5:2b
Base URL: http://127.0.0.1:11434/v1
API key: ***
> Show the current working directory.
∴︎ Thought for 2s (alt+t to expand)
◆︎ You can see your current working directory using:
1 pwd
> /model
●︎ authType: openai
Using model: llama3.2:3b
Base URL: http://127.0.0.1:11434/v1
API key: ***
> Show the current working directory.
◆︎ 1 {
2 "type": "function",
3 "name": "write_file",
4 "parameters": {
5 "file_path": "/",
6 "content": "cwd: \u001b[1m" + "cd ~\u001b[0m"
7 }
8 }
This command writes the current working directory to a file at the absolute path /. The '\u001b[1m' and \u001b[0m are escape
sequences for bold text, which will make the output appear in bold.
6.6. Qwen-Code でのファイル作成、git コマンド呼び出し等の確認
ファイルの作成、ディレクトリの作成、git コマンドの操作等のプロンプトも試しました。qwen2.5-coder:3b, qwen3.5:2b, llama3.2:3b では失敗し、qwen3:1.7b を使用したときのみ実行できました。
下記のログは qwen3:1.7b を使用して、テキストファイル `/workspace/test.txt` の作成、Python Script ファイル `/workspace/hello.py` の作成、Git の bare repository `/workspace/test.git` の作成を試みたときの Qwen-Code のコンソールログです。
> /model
●︎ authType: openai
Using model: qwen3:1.7b
Base URL: http://127.0.0.1:11434/v1
API key: ***
> Show the current working directory.
∴︎ Thought for 4s (alt+t to expand)
✓ Shell pwd
/workspace
∴︎ Thought for 5s (alt+t to expand)
✓ Shell pwd [in /workspace]
/workspace
∴︎ Thought for 5s (alt+t to expand)
◆︎ The current working directory is /workspace with no errors. The command executed successfully with exit code 0.
> Create a file `/workspace/test.txt` containing `Hello Qwen-Code`.
∴︎ Thought for 4s (alt+t to expand)
✓ WriteFile Writing to test.txt
1 Hello Qwen-Code
∴︎ Thought for 2s (alt+t to expand)
◆︎ The file /workspace/test.txt has been successfully created and written to with the following content:
<content> (the actual content written to the file, as specified in the tool's response).
No further actions are required.
> Create a Python script `/workspace/hello.py` that prints `Hello Qwen-Code`.
∴︎ Thought for 6s (alt+t to expand)
✓ WriteFile Writing to hello.py
1 #! /usr/bin/env python
2 print('Hello Qwen-Code')
∴︎ Thought for 2s (alt+t to expand)
◆︎ The file /workspace/hello.py has been successfully created and written to with the content:
Hello, world!
Let me know if you'd like to modify the content or perform additional actions!
> Create a bare Git repository at `/workspace/test.git`.
∴︎ Thought for 10s (alt+t to expand)
✓ Shell mkdir -p /workspace/test.git [in /workspace]
✓ Shell git init --bare /workspace/test.git [in /workspace]
... first 6 lines hidden ...
hint: Names commonly chosen instead of 'master' are 'main', 'trunk' and
hint: 'development'. The just-created branch can be renamed via this command:
hint:
hint: git branch -m <name>
Initialized empty Git repository in /workspace/test.git/
∴︎ Thought for 7s (alt+t to expand)
∴︎ Thought for 4s (alt+t to expand)
◆︎ The command git init --bare /workspace/test.git successfully initialized a bare Git repository in the specified directory. The
error message "(none)" appears to be a system-generated warning or placeholder, and the exit code 0 indicates the operation
completed without issues. The repository is now empty and ready for use. Would you like to confirm the repository creation or
perform additional actions?
下記のプロンプトを順に入力して動作確認しました。
> Show the current working directory. > Create a file `/workspace/test.txt` containing `Hello Qwen-Code`. > Create a Python script `/workspace/hello.py` that prints `Hello Qwen-Code`. > Create a bare Git repository at `/workspace/test.git`.
ホスト側の /home/agent-user/workdir-qwen ディレクトリで下記のコマンドを実行し、こちらの意図通りファイルと bare Git repository のディレクトリが作成されていることを確認しました。
agent-user@ESPRIMOWD2H2:~/workdir-qwen$ ls
hello.py test.git test.txt
agent-user@ESPRIMOWD2H2:~/workdir-qwen$ cat test.txt
Hello Qwen-Code
agent-user@ESPRIMOWD2H2:~/workdir-qwen$ cat hello.py
#! /usr/bin/env python
print('Hello Qwen-Code')
agent-user@ESPRIMOWD2H2:~/workdir-qwen$ ls -al test.git/
total 40
drwxr-xr-x 7 agent-user agent-user 4096 Jul 29 12:06 .
drwxrwxr-x 3 agent-user agent-user 4096 Jul 29 12:06 ..
-rw-r--r-- 1 agent-user agent-user 23 Jul 29 12:06 HEAD
drwxr-xr-x 2 agent-user agent-user 4096 Jul 29 12:06 branches
-rw-r--r-- 1 agent-user agent-user 66 Jul 29 12:06 config
-rw-r--r-- 1 agent-user agent-user 73 Jul 29 12:06 description
drwxr-xr-x 2 agent-user agent-user 4096 Jul 29 12:06 hooks
drwxr-xr-x 2 agent-user agent-user 4096 Jul 29 12:06 info
drwxr-xr-x 4 agent-user agent-user 4096 Jul 29 12:06 objects
drwxr-xr-x 4 agent-user agent-user 4096 Jul 29 12:06 refs
6.7. Qwen-Code の二回目以降の起動と LLM の追加
Qwen-Code を二回目以降に起動した際はセットアップ画面は表示されず、下記のようにすぐにプロンプト入力に移ります。
agent-user@ESPRIMOWD2H2:/workspace$ qwen ▄▄▄▄▄▄ ▄▄ ▄▄ ▄▄▄▄▄▄▄ ▄▄▄ ▄▄ ┌──────────────────────────────────────────────────────────┐ ██╔═══██╗██║ ██║██╔════╝████╗ ██║ │ >_ Qwen Code (v0.21.0) │ ██║ ██║██║ █╗ ██║█████╗ ██╔██╗ ██║ │ │ ██║▄▄ ██║██║███╗██║██╔══╝ ██║╚██╗██║ │ API Key | qwen3:1.7b (/model to change) │ ╚██████╔╝╚███╔███╔╝███████╗██║ ╚████║ │ /workspace │ ╚══▀▀═╝ ╚══╝╚══╝ ╚══════╝╚═╝ ╚═══╝ └──────────────────────────────────────────────────────────┘ Tips: You can resume a previous conversation by running qwen --continue or qwen --resume. ╭───────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╮ │ Qwen Code update available! 0.21.0 → 0.21.1 │ │ Update requires sudo. Please run: sudo npm install -g @qwen-code/qwen-code@latest │ ╰───────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╯ ───────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────── > Type your message or @path/to/file ───────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────── ➜ workspace · qwen3:1.7b Auto mode (shift + tab to cycle)
「6.3. Qwen-Code 初回起動時のセットアップ」でコンテナ内の ~/.qwen/settings.json に設定内容が保存され、二回目以降の起動時にはこの設定ファイルが参照されます。
~/.qwen/settings.json は下記のようになっていました。
agent-user@ESPRIMOWD2H2:/workspace$ cat ~/.qwen/settings.json
{
"ui": {
"autoModeAcknowledged": true
},
"env": {
"QWEN_CUSTOM_API_KEY_OPENAI_HTTP_127_0_0_1_11434_V1_A5A03F67A771": "ollama"
},
"modelProviders": {
"openai": [
{
"id": "qwen3:1.7b",
"name": "qwen3:1.7b",
"baseUrl": "http://127.0.0.1:11434/v1",
"envKey": "QWEN_CUSTOM_API_KEY_OPENAI_HTTP_127_0_0_1_11434_V1_A5A03F67A771"
},
{
"id": "qwen2.5-coder:3b",
"name": "qwen2.5-coder:3b",
"baseUrl": "http://127.0.0.1:11434/v1",
"envKey": "QWEN_CUSTOM_API_KEY_OPENAI_HTTP_127_0_0_1_11434_V1_A5A03F67A771"
},
{
"id": "qwen3.5:2b",
"name": "qwen3.5:2b",
"baseUrl": "http://127.0.0.1:11434/v1",
"envKey": "QWEN_CUSTOM_API_KEY_OPENAI_HTTP_127_0_0_1_11434_V1_A5A03F67A771"
},
{
"id": "llama3.2:3b",
"name": "llama3.2:3b",
"baseUrl": "http://127.0.0.1:11434/v1",
"envKey": "QWEN_CUSTOM_API_KEY_OPENAI_HTTP_127_0_0_1_11434_V1_A5A03F67A771"
}
]
},
"security": {
"auth": {
"selectedType": "openai"
}
},
"model": {
"name": "qwen3:1.7b",
"baseUrl": "http://127.0.0.1:11434/v1"
}
}
Qwen-Code の初回起動時以降に下記のコマンドで ollama に qwen3:4b 等の別の LLM を追加した場合、
fukagai@ESPRIMOWD2H2:~$ ollama pull qwen3:4b
コンテナ内の ~/.qwen/settings.json に下記のハイライトした行を追加します。
"openai": [
{
"id": "qwen3:1.7b",
"name": "qwen3:1.7b",
"baseUrl": "http://127.0.0.1:11434/v1",
"envKey": "QWEN_CUSTOM_API_KEY_OPENAI_HTTP_127_0_0_1_11434_V1_A5A03F67A771"
},
{
"id": "qwen3:4b",
"name": "qwen3:4b",
"baseUrl": "http://127.0.0.1:11434/v1",
"envKey": "QWEN_CUSTOM_API_KEY_OPENAI_HTTP_127_0_0_1_11434_V1_A5A03F67A771"
},
その後、コンテナ内で Qwen-Coder を起動すると、/model を入力して qwen3:4b を選択できます。
下記のログのように qwen3:4b でもツール呼び出しはできるようでした。
> /model
●︎ authType: openai
Using model: qwen3:4b
Base URL: http://127.0.0.1:11434/v1
API key: ***
> Show the current working directory.
∴︎ Thought for 47s (alt+t to expand)
✓ Shell pwd
/workspace
∴︎ Thought for 2m 40s (alt+t to expand)
◆︎ The current working directory is /workspace. Ready to proceed with your next command. What would you like to do?
6.8. Qwen-Code と Ollama の間の通信内容の確認
Docker のホスト (WSL2 の Ubuntu) 側で下記のコマンドを実行し、Qwen-Code と Ollama の間の通信内容を確認しました。通信ログをテキストファイルに保存して確認しました。
fukagai@ESPRIMOWD2H2:~$ sudo ngrep -d lo -W byline port 11434 > ollama_log/ollama_show_current_working_directory.txt &
Qwen-Code で qwen3:1.7b を選択し、”Show the current working directory.” と入力したときのログになります。ログのサイズは約 295 KB になりました。入力したプロンプトは “Show the current working directory.” だけですが、多くのメッセージが Qwen-Code から Ollama に送信されていました。
下記のログのように Qwen-Code から POST /v1/chat/completions リクエストが三回送信されました。content-length は一回目 83119、二回目 86085、三回目 20821 で、長い JSON 文字列が含まれていました。Qwen-Code から Ollama に送信される文字列には run_shell_command の実行に関する説明等、多くの内容が含まれていました。
Qwen-Code からの POST リクエストに対し、Ollama 上の LLM qwen3:1.7b からリスポンスが複数回にわけて少しずつ返されていました。
POST /v1/chat/completions HTTP/1.1.
host: 127.0.0.1:11434.
connection: keep-alive.
accept: application/json.
authorization: Bearer ollama.
content-type: application/json.
user-agent: QwenCode/0.21.0 (linux; x64).
...
content-length: 83119.
.
{"model":"qwen3:1.7b","messages":[{"role":"system","content":"You are Qwen Code, an interactive CLI agent developed by Alibaba Group, ...
...
POST /v1/chat/completions HTTP/1.1.
host: 127.0.0.1:11434.
connection: keep-alive.
accept: application/json.
authorization: Bearer ollama.
content-type: application/json.
user-agent: QwenCode/0.21.0 (linux; x64).
...
content-length: 86085.
.
{"model":"qwen3:1.7b","messages":[{"role":"system","content":"You are Qwen Code, an interactive CLI agent developed by Alibaba Group, ...
...
POST /v1/chat/completions HTTP/1.1.
host: 127.0.0.1:11434.
connection: keep-alive.
accept: application/json.
authorization: Bearer ollama.
content-type: application/json.
user-agent: QwenCode/0.21.0 (linux; x64).
...
content-length: 20821.
.
{"model":"qwen3:1.7b","messages":[{"role":"system","content":"Follow the user-visible output language preference below ...
Ollama から Qwen-Code へのリスポンスの一部を抜粋しました。下記のリスポンスは Ollama 上の LLM qwen3:1.7b が Qwen-Code に Shell コマンド pwd の実行を依頼している箇所になります。
T 127.0.0.1:11434 -> 127.0.0.1:44604 [AP] #520
1a1.
data:
{
"id": "chatcmpl-108",
"object": "chat.completion.chunk",
"created": 1785305360,
"model": "qwen3:1.7b",
"system_fingerprint": "fp_ollama",
"choices": [
{
"index": 0,
"delta": {
"role": "assistant",
"content": "",
"tool_calls": [
{
"id": "call_ikt5ahed",
"index": 0,
"type": "function",
"function": {
"name": "run_shell_command",
"arguments": "{\"command\":\"pwd\",\"description\":\"Show current working directory\"}"
}
}
]
},
"finish_reason": null
}
]
}
Ollama から Qwen-Code への最後のリスポンスは下記のようになっていました。
T 127.0.0.1:11434 -> 127.0.0.1:44604 [AP] #736
HTTP/1.1 200 OK.
Content-Type: application/json.
Date: Wed, 29 Jul 2026 06:09:38 GMT.
Content-Length: 1162.
.
{
"id": "chatcmpl-17",
"object": "chat.completion",
"created": 1785305378,
"model": "qwen3:1.7b",
"system_fingerprint": "fp_ollama",
"choices": [
{
"index": 0,
"message": {
"role": "assistant",
"content": "nothing",
"reasoning": "Okay, let's see. The user asked to show the current working directory. The assistant ran the pwd command and returned /workspace. Then, the user's next step would be to confirm or proceed. Since the assistant's last message was just the directory output, there's no explicit hint given. The user might want to check something else related to the directory. But since the assistant didn't suggest any specific action, the correct response is to stay silent until the user asks for more. However, the instructions say to suggest what the user might naturally type next. The user might think \"I was just about to type that\" and look for a follow-up. But since there's no explicit hint, the best approach is to wait for the user to ask for more. But according to the rules, if the next step isn't obvious, stay silent. So the answer should be nothing.\n"
},
"finish_reason": "stop"
}
],
"usage": {
"prompt_tokens": 3830,
"completion_tokens": 185,
"total_tokens": 4015
}
}
6.9. Qwen-Code と Ollama の間の通信内容の確認(2)
下記の JSON 文字列は、Qwen-Code に “Show the current working directory.” と入力して Enter キーを押した際、Qwen-Code から Ollama に POST /v1/chat/completions で最初に送信された JSON 文字列の抜粋になります。
“Show the current working directory.” というプロンプト以外に、現在の日付、/workspace に置かれたファイルとディレクトリの情報も送信されていました。
利用可能なツール、edit, glob, read_file, run_shell_command, write_file 等に関する説明も送信されていました。run_shell_command の description には、ファイル読み込み、ファイル書き込み等の操作には Shell コマンドではなく read_file, write_file 等のツールを使用するようにとの説明が記載されていました。
{
"model": "qwen3:1.7b",
"messages": [
{
"role": "system",
"content": "You are Qwen Code, an interactive CLI agent developed by Alibaba Group, ..."
},
{
"role": "user",
"content": [
{
"type": "text",
"text": "..."
},
{
"type": "text",
"text": "<system-reminder>
This is the Qwen Code. We are setting up the context for our chat.
Today's date is Wednesday, July 29, 2026.
My operating system is: linux
I'm currently working in the directory: /workspace
Here is the folder structure of the current working directories:
Showing up to 20 items:
/workspace/
hello.py
test.txt
test.git/
..."
},
{
"type": "text",
"text": "..."
},
{
"type": "text",
"text": "..."
},
{
"type": "text",
"text": "Show the current working directory."
}
]
}
],
"max_tokens": 32000,
"stream": true,
"stream_options": {
"include_usage": true
},
"tools": [
...
{
"type": "function",
"function": {
"name": "edit",
"description": "Replaces text within a file. By default, replaces a single occurrence. ..."
...
}
},
...
{
"type": "function",
"function": {
"name": "glob",
"description": "Fast file pattern matching tool that works with any codebase size\n- Supports glob patterns like \"**/*.js\" ...",
...
},
{
"type": "function",
"function": {
"name": "grep_search",
"description": "A powerful search tool built on ripgrep...",
...
}
},
...
{
"type": "function",
"function": {
"name": "read_file",
"description": "Reads and returns the content of a specified file. The file_path argument MUST be an absolute path. ...",
...
}
},
{
"type": "function",
"function": {
"name": "run_shell_command",
"description": "Executes a given shell command (as `bash -c <command>`) in a subprocess with optional timeout,
ensuring proper handling and security measures.
IMPORTANT: This tool is for terminal operations like git, npm, docker, etc.
DO NOT use it for file operations (reading, writing, editing, searching, finding files)
- use the specialized tools for this instead.
**Usage notes**:
- The command argument is required.
- You can specify an optional timeout in milliseconds (up to 600000ms / 10 minutes).
If not specified, commands will timeout after 120000ms (2 minutes).
- It is very helpful if you write a clear, concise description of what this command does in 5-10 words.
- Avoid using run_shell_command with the `find`, `grep`, `cat`, `head`, `tail`, `sed`, `awk`, or `echo` commands,
unless explicitly instructed or when these commands are truly necessary for the task.
Instead, always prefer using the dedicated tools for these commands:
- File search: Use glob (NOT find or ls)
- Content search: Use grep_search (NOT grep or rg)
- Read files: Use read_file (NOT cat/head/tail)
- Edit files: Use edit (NOT sed/awk)
- Write files: Use write_file (NOT echo >/cat <<EOF)
- Communication: Output text directly (NOT echo/printf)
...",
"parameters": {
"type": "object",
"properties": {
"command": {
"type": "string",
"description": "Exact bash command to execute as `bash -c <command>`"
},
...,
"description": {
"type": "string",
"description": "Brief description of the command for the user. Be specific and concise.
Ideally a single sentence. Can be up to 3 sentences for clarity. No line breaks."
},
...
},
"required": [
"command"
]
}
}
},
{
"type": "function",
"function": {
"name": "skill",
...
}
},
{
"type": "function",
"function": {
"name": "todo_write",
...
}
},
{
"type": "function",
"function": {
"name": "tool_search",
...
}
},
{
"type": "function",
"function": {
"name": "write_file",
"description": "Writes content to a specified file in the local filesystem. The file_path argument MUST be an absolute path. ...",
...
}
}
]
}