7. Januar 2026
Während alle Welt über Cloud-AIs spricht, baut sich mit OpenCode eine stille Revolution für Enterprise-Umgebungen auf. So deployen Sie den Coding-Agenten komplett offline.
4 Min. Lesezeit
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:
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:
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):
bashollama serveollama pull deepseek-coder:33b
Der Server lauscht nun auf Port 11434.
OpenCode konfigurieren Auf dem Entwickler-Laptop installieren wir OpenCode:
bashcurl -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}]}
Loslegen
bashopencode --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:
OpenCode bietet für größere Teams auch eine Enterprise-Version. Diese fügt Dinge hinzu, die Admins lieben:
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.
