Cómo usar ego (lite) con un modelo local

Este tutorial conecta un modelo Qwen local a ego (lite) en Windows. Las grabaciones usan DeepSeek Harness con un modelo llamado Qwen3.5 9B Local Demo para buscar en Airbnb alojamiento en Tokio y devolver tres anuncios.

La configuración tiene tres partes: Ollama ejecuta el modelo, tu Agent Harness gestiona la conversación y ejecuta las herramientas, y ego (lite) abre las páginas web mediante la Skill ego-browser. Descargar un modelo no basta para conectarlo al navegador.

Puedes usar otro modelo local y otro Harness si admiten llamadas a herramientas, pueden cargar ego-browser y ejecutar sus comandos en el equipo con Windows donde está instalado ego (lite).

Antes de empezar: prepara el software

Instala estas aplicaciones en el mismo equipo con Windows:

• Ollama para Windows: descarga el modelo y lo sirve localmente. Abre la aplicación después de instalarla y déjala en ejecución.
• Tu Agent Harness: las grabaciones usan DeepSeek Harness. Debe admitir Ollama local o una conexión de modelo compatible con OpenAI, además de la ejecución de comandos locales.
• ego (lite): instálalo y completa la configuración inicial para que tu Harness pueda cargar la Skill ego-browser. Después de la configuración, cierra el Harness por completo, vuelve a abrirlo e inicia una sesión nueva.

Necesitas conexión a internet para la descarga inicial del modelo y para los sitios web que quieras visitar. La inferencia del modelo puede ejecutarse localmente mientras el navegador sigue accediendo a páginas en línea.

Configura el modelo local con Ollama

El clip de configuración abre el sitio web de Ollama, busca qwen3.5 y muestra la familia de modelos y sus tamaños disponibles. Sigue los pasos de abajo para instalar y conectar la variante 9B que usa este tutorial. El clip no muestra la descarga del modelo ni la configuración del proveedor en el Harness.

1. Comprueba Ollama y descarga Qwen

Abre PowerShell en Windows Terminal y ejecuta:

ollama --version
ollama list
ollama pull qwen3.5:9b
ollama list

Espera a que termine la descarga. La última lista debe incluir qwen3.5:9b. Usa la etiqueta explícita :9b para descargar el tamaño previsto en lugar de depender de la etiqueta predeterminada de la familia. La página oficial del modelo indica la descarga disponible y los datos del modelo. Deja memoria libre para el contexto del modelo y tus demás aplicaciones: el tamaño de la descarga no es toda la memoria que el modelo necesita en ejecución.

Si PowerShell no encuentra ollama, completa la instalación de Ollama y abre una terminal nueva. Si no puede conectarse al servicio, abre Ollama desde el menú Inicio de Windows. Para más detalles sobre la instalación y el servicio, consulta las instrucciones de configuración para Windows.

2. Ajusta la longitud de contexto

Las tareas de navegador acumulan instrucciones, texto de páginas y resultados de herramientas. En los ajustes de la aplicación Ollama, establece la longitud de contexto en 64k o más, siempre que tu equipo tenga suficiente memoria disponible. La guía de longitud de contexto de Ollama recomienda al menos 64 000 tokens para tareas de agentes y explica la memoria adicional que se necesita.

Si solo instalaste la CLI, también puedes iniciar el servicio desde PowerShell con:

$env:OLLAMA_CONTEXT_LENGTH = "65536"
ollama serve

Úsalo como alternativa a la aplicación Ollama en ejecución. Primero cierra con normalidad la aplicación de la bandeja del sistema para no iniciar un segundo servicio en el mismo puerto. Deja abierta esta ventana de PowerShell y usa otra terminal para los siguientes comandos. La variable de entorno de arriba solo se aplica a esta sesión de terminal; vuelve a definirla cada vez que inicies un servicio nuevo desde la CLI.

3. Comprueba que el modelo responde

En PowerShell, ejecuta:

ollama run qwen3.5:9b

Envía un mensaje corto, como Reply with one sentence to confirm you are ready. Espera la respuesta y luego escribe /bye para salir del chat con el modelo. Deja Ollama en ejecución.

Esto comprueba que el modelo puede generar texto. La conexión con el navegador se comprobará cuando ejecutes la tarea de más abajo.

4. Conecta tu Harness a Ollama local

Añade la conexión local en la configuración de modelos o proveedores que admita tu Harness. Para una conexión compatible con OpenAI, usa estos valores de la documentación de compatibilidad de Ollama:

Añade el proveedor mediante los ajustes o el archivo de configuración que admita tu Harness. Usa el formato de archivo que admita la versión instalada de tu Harness y conserva los ajustes que no tengan relación con el proveedor.

Usa el ID exacto del modelo que muestra ollama list. Un nombre visible por sí solo no crea ni cambia el nombre de un modelo de Ollama.

Usa la dirección de conexión local que exija la integración de tu Harness con Ollama. Antes de guardar el proveedor, comprueba si espera una conexión nativa de Ollama o una conexión compatible con OpenAI.

Guarda la configuración y elige el modelo local en el selector de modelos del Harness. En la grabación, Qwen3.5 9B Local Demo ya está seleccionado debajo del cuadro de texto. Es solo una etiqueta visible; usa el ID del modelo que devuelve ollama list cuando configures tu propia conexión. Cada Harness usa sus propios ajustes de proveedor o archivos de configuración, así que sigue el método de configuración que admita el tuyo.

Envía un mensaje corto de prueba desde el Harness con tu modelo local seleccionado. Mientras se genera la respuesta, ejecuta esto en otra terminal:

ollama ps

Comprueba el modelo en ejecución y su valor de CONTEXT. Si la lista está vacía, no hay ningún modelo cargado en ese momento; repite la comprobación durante la generación. Así puedes distinguir entre un modelo que solo está guardado en la configuración y uno que realmente se está ejecutando en Ollama.

Paso 1: configura los permisos de la sesión

Con tu modelo Qwen local seleccionado, abre el menú de permisos debajo del cuadro de texto. En la interfaz de DeepSeek Harness de la grabación, cambia de Workspace Write a Full access, selecciona I understand the risks and want to continue y elige Enable Full access.

Estos son permisos del Harness para ejecutar herramientas en tu equipo. Son independientes de la configuración del modelo en Ollama. Si usas otro Harness, elige sus permisos equivalentes para comandos locales y revisa las solicitudes de aprobación que aparezcan.

Paso 2: carga la Skill ego-browser

Inicia una sesión nueva. Escribe /ego-browser, selecciona ego-browser en el selector de comandos de barra, añade un espacio y escribe tu tarea en el mismo mensaje. Confirma que tu modelo Qwen local sigue seleccionado y envía el mensaje.

En la grabación, se le pide al agente que busque en Airbnb alojamiento en Tokio y encuentre tres opciones económicas. Puedes usar:

Usa ego-browser para buscar en Airbnb alojamiento en Tokio, Japón. Compara tres anuncios económicos y devuelve sus enlaces y los precios que se muestran en la página.

Paso 3: deja que el modelo local trabaje

Qwen genera las siguientes acciones a través del Harness. El Harness ejecuta los comandos de ego-browser, abre Airbnb en un Space de ego (lite), aplica filtros de búsqueda y lee los anuncios. Cambia al Space del agente para ver las acciones en el navegador mientras tus propias pestañas se quedan en tu Space.

Mantén Ollama y el Harness en ejecución hasta que termine la tarea. Para continuar, el modelo necesita tanto el servicio de inferencia local como la ejecución de herramientas del Harness.

Paso 4: revisa el resultado

La tarea grabada termina con una tabla de tres anuncios, enlaces e información de precios en la conversación del Harness. Las páginas del navegador del agente siguen disponibles en ego (lite), así que puedes abrir los enlaces devueltos y compararlos con la respuesta.

Solución de problemas

Ollama no puede conectarse o falta el modelo

Abre Ollama, ejecuta ollama list y comprueba si aparece qwen3.5:9b. Termina la descarga antes de volver a intentarlo. Si el servicio está en ejecución pero el Harness no consigue conectarse, compara su tipo de conexión, su URL base y el ID exacto del modelo con la tabla de arriba.

El modelo no aparece en el Harness

Guarda la configuración del proveedor local y reinicia el Harness si no actualiza su lista de modelos. Comprueba que el proveedor pueda conectarse al servicio de Ollama en ejecución. Aunque Ollama muestre un modelo en su lista, hay que añadirlo o detectarlo mediante la integración de proveedores del Harness.

El modelo responde, pero el navegador no se mueve

Comprueba que el Harness haya cargado ego-browser y esté haciendo llamadas a herramientas. Si falta la Skill, completa la configuración inicial de ego (lite) y reinicia el Harness. Revisa los permisos de ejecución local y las aprobaciones pendientes. El Harness tiene que ejecutar los comandos en el mismo equipo con Windows que ego (lite).

La tarea es lenta, se queda sin memoria o se detiene

Lee el error en el Harness o en Ollama antes de volver a intentarlo. Cierra las aplicaciones innecesarias que consuman mucha memoria y empieza con una tarea de navegador más pequeña. Durante la generación, usa ollama ps para comprobar el modelo cargado y su contexto. Si eliges un modelo más pequeño, descárgalo y actualiza también el ID del modelo en el Harness; ese modelo también tiene que admitir llamadas a herramientas.

Airbnb te pide iniciar sesión

Abre el Space del agente, inicia sesión o completa la verificación tú mismo y luego pídele al agente que continúe.

Documentación relacionada

• DeepSeek Harness explica la interfaz que se usa en las grabaciones.
• Tu propio Agent Harness explica los requisitos para otro Harness.
• Skills explica cómo obtiene un agente acceso a las herramientas del navegador.
• Space explica dónde quedan las páginas del agente.
• Ollama para Windows cubre la instalación y la configuración del servicio.
• Longitud de contexto de Ollama cubre los ajustes de contexto y el uso de memoria.