ローカルモデルで ego (lite) を使用する方法

Windows で Ollama を使ってローカルの Qwen を設定し、Agent Harness に接続して、ego-browser でブラウザタスクを完了する手順を紹介します。

このチュートリアルでは、Windows でローカルの Qwen モデルを ego (lite) に接続します。録画では、DeepSeek Harness と Qwen3.5 9B Local Demo というラベルのモデルを使い、Airbnb で東京の宿泊先を検索して 3 件の物件を返します。

全体の構成は 3 つの要素からなります。Ollama がモデルを実行し、Agent Harness が会話を管理してツールを実行し、ego (lite) が ego-browser Skill を通じてウェブページを開きます。モデルをダウンロードしただけでは、ブラウザには接続されません。

ツール呼び出し、ego-browser の読み込み、そして ego (lite) がインストールされた Windows コンピューター上でのコマンド実行に対応していれば、ほかのローカルモデルや Harness も使えます。

始める前に：ソフトウェアを準備する

同じ Windows コンピューターに、次のアプリケーションをインストールします。

Windows 版 Ollama：モデルをダウンロードし、ローカルで提供します。インストール後にアプリケーションを開き、起動したままにしておきます。
Agent Harness：録画では DeepSeek Harness を使います。ローカルの Ollama または OpenAI 互換のモデル接続と、ローカルでのコマンド実行に対応している必要があります。
ego (lite)：Harness が ego-browser Skill を読み込めるように、インストールして初期設定を完了します。初期設定後に Harness を完全に終了して開き直し、新しいセッションを開始します。

最初のモデルのダウンロードと、閲覧したいウェブサイトのために、インターネットに接続しておいてください。モデルの推論はローカルで実行でき、その間もブラウザはオンラインのページにアクセスします。

Ollama でローカルモデルを設定する

セットアップの動画では、Ollama のウェブサイトを開いて qwen3.5 を検索し、モデルファミリーと利用可能なサイズを表示します。このチュートリアルで使う 9B 版をインストールして接続するには、以下の手順に従ってください。動画には、モデルのダウンロードと Harness のプロバイダー設定は含まれていません。

1. Ollama を確認して Qwen をダウンロードする

Windows Terminal で PowerShell を開き、次を実行します。

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

ダウンロードが完了するまで待ちます。最後に表示される一覧に qwen3.5:9b が含まれていることを確認してください。ファミリーの既定のタグに頼らず、意図したサイズをダウンロードできるように、明示的な :9b タグを使ってください。公式のモデルページで、ダウンロードできるファイルとモデルの詳細を確認できます。モデルのコンテキストやほかのアプリケーションのために、メモリに余裕を残しておいてください。ダウンロードサイズは、実行時に必要なメモリの合計ではありません。

PowerShell で ollama が見つからない場合は、Ollama のインストールを完了してから新しいターミナルを開きます。サービスに接続できない場合は、Windows のスタートメニューから Ollama を開きます。インストールとサービスの詳細は、Windows のセットアップ手順を参照してください。

2. コンテキスト長を設定する

ブラウザタスクでは、指示、ページのテキスト、ツールの結果が積み重なっていきます。コンピューターの空きメモリが十分にあれば、Ollama のアプリケーション設定でコンテキスト長を 64k 以上 にしてください。Ollama のコンテキスト長のガイドでは、エージェントのタスクに 64,000 トークン以上を推奨しており、追加で必要になるメモリについても説明しています。

CLI のみをインストールしている場合は、代わりに PowerShell から次のようにサービスを起動できます。

$env:OLLAMA_CONTEXT_LENGTH = "65536"
ollama serve

これは、起動中の Ollama アプリケーションの代わりに使う方法です。同じポートで 2 つ目のサービスを起動しないように、先にタスクトレイの Ollama アプリケーションを通常の方法で終了してください。この PowerShell のウィンドウは開いたままにし、以降のコマンドは別のターミナルで実行します。上の環境変数の設定は、このターミナルのセッションにのみ適用されます。新しく CLI のサービスを起動するときは、もう一度設定してください。

3. モデルが応答するか確認する

PowerShell で次を実行します。

ollama run qwen3.5:9b

Reply with one sentence to confirm you are ready. のような短いメッセージを送ります。返信を待ち、/bye と入力してモデルとのチャットを終了します。Ollama は起動したままにしておきます。

これで、モデルがテキストを生成できることを確認できます。ブラウザとの接続は、後の手順でタスクを実行するときに確認します。

4. Harness をローカルの Ollama に接続する

Harness が対応しているモデルまたはプロバイダーの設定で、ローカル接続を追加します。OpenAI 互換 の接続では、Ollama の互換性ドキュメントに基づく次の値を使います。

項目	値
プロバイダー名	`Ollama` など、識別しやすい名前
API の種類	OpenAI 互換
Base URL	ローカルの Ollama の接続アドレス
モデル ID	上でダウンロードした公式モデルの場合は `qwen3.5:9b`
表示名	`Qwen3.5 9B` など、識別しやすい名前
API キー（クライアントが必須とする場合）	プレースホルダーとして `ollama`。ローカルの Ollama はこの値を無視します

Harness が対応している設定画面または設定ファイルで、プロバイダーを追加します。インストールしている Harness が対応するファイル形式を使い、プロバイダーを追加するときは無関係な設定をそのまま残してください。

ollama list に表示される正確なモデル ID を使ってください。表示名を設定しても、Ollama のモデルが作成されたり名前が変わったりするわけではありません。

Harness の Ollama 連携が必要とするローカル接続アドレスを使います。プロバイダーを保存する前に、Ollama のネイティブ接続と OpenAI 互換の接続のどちらを前提としているかを確認してください。

設定を保存し、Harness のモデル選択メニューでローカルモデルを選びます。録画では、メッセージ入力欄の下で Qwen3.5 9B Local Demo がすでに選択されています。これは表示用のラベルです。自分の接続を設定するときは、ollama list が返すモデル ID を使ってください。プロバイダーの設定項目や設定ファイルは Harness ごとに異なるため、お使いの Harness が対応する方法で設定してください。

ローカルモデルを選択した状態で、Harness から短いテストメッセージを送ります。生成中に、別のターミナルで次を実行します。

ollama ps

実行中のモデルと、その CONTEXT の値を確認します。一覧が空の場合、現在読み込まれているモデルはありません。生成中にもう一度確認してください。これにより、モデルの設定が保存されているだけなのか、実際に Ollama で動いているのかを見分けられます。

ステップ 1：セッションの権限を設定する

ローカルの Qwen モデルを選択した状態で、メッセージ入力欄の下にある権限メニューを開きます。録画の DeepSeek Harness の画面では、Workspace Write から Full access に切り替え、I understand the risks and want to continue を選択して、Enable Full access を選びます。

これらは、コンピューター上でツールを実行するための Harness の権限です。Ollama のモデル設定とは別のものです。ほかの Harness を使う場合は、それに対応するローカルコマンドの権限を選び、承認のリクエストがあれば内容を確認してください。

ステップ 2：ego-browser Skill を読み込む

新しいセッションを開始します。/ego-browser と入力してスラッシュコマンドの候補一覧から ego-browser を選択し、半角スペースを入れて、同じメッセージにタスクを入力します。ローカルの Qwen モデルが選択されたままであることを確認してから、メッセージを送信します。

録画では、Airbnb で東京の宿泊先を検索し、手頃な価格の候補を 3 件見つけるようエージェントに依頼しています。次のように入力できます。

ego-browser を使って、Airbnb で日本・東京の宿泊先を検索してください。手頃な価格の物件を 3 件比較し、それぞれのリンクとページに表示されている料金を返してください。

ステップ 3：ローカルモデルに作業させる

Qwen は Harness を通じて次の操作を生成します。Harness は ego-browser のコマンドを実行し、ego (lite) の Space で Airbnb を開き、検索フィルターを適用して物件を読み取ります。エージェント Space に切り替えればブラウザの操作を見られます。その間も、あなた自身のタブは元の Space にそのまま残ります。

タスクが終わるまで、Ollama と Harness は起動したままにしておいてください。モデルが作業を続けるには、ローカルの推論サービスと Harness によるツール実行の両方が必要です。

ステップ 4：結果を確認する

録画のタスクは、Harness の会話に 3 件の物件、リンク、料金の情報をまとめた表が表示されて終わります。エージェントのブラウザページは ego (lite) に残るので、返されたリンクを開いて回答と見比べられます。

トラブルシューティング

Ollama に接続できない、またはモデルが見つからない

Ollama を開き、ollama list を実行して qwen3.5:9b があるか確認します。再試行する前に、ダウンロードを完了してください。サービスは起動しているのに Harness が接続できない場合は、接続の種類、Base URL、正確なモデル ID を上の表と照らし合わせてください。

Harness にモデルが表示されない

ローカルのプロバイダー設定を保存し、Harness がモデル一覧を更新しない場合は再起動します。プロバイダーが起動中の Ollama サービスに接続できるか確認してください。Ollama の一覧にあるモデルでも、Harness 側でプロバイダー連携を通じて追加するか、検出させる必要があります。

モデルは応答するが、ブラウザが動かない

Harness が ego-browser を読み込み、ツール呼び出しを行っているか確認します。Skill が見つからない場合は、ego (lite) の初期設定を完了して Harness を再起動します。ローカルでの実行権限と、保留中の承認がないかを確認してください。Harness は、ego (lite) と同じ Windows コンピューター上でコマンドを実行する必要があります。

タスクが遅い、メモリが不足する、または止まる

再試行する前に、Harness または Ollama のエラーを読んでください。メモリを多く使う不要なアプリケーションを閉じ、小さなブラウザタスクから始めます。生成中に ollama ps を実行し、読み込まれているモデルとコンテキストを確認します。より小さなモデルを選ぶ場合は、そのモデルをダウンロードし、Harness のモデル ID も更新してください。そのモデルもツール呼び出しに対応している必要があります。

Airbnb からログインを求められる

エージェント Space を開き、ログインや確認を自分で済ませてから、エージェントに続行を指示してください。