Jack Dorsey是Twitter（現(xiàn)名X）、Square（現(xiàn)名Block）和Bluesky的創(chuàng)始人。今年7月，他在X上發(fā)布了一條頗為神秘的聲明："goose + qwen3-coder = wow"。

從那時(shí)起，人們對(duì)Goose和Qwen3-coder的興趣不斷增長。Goose由Dorsey的公司Block開發(fā)，是一個(gè)開源智能體框架，類似于Claude Code。Qwen3-coder是一個(gè)專注于編程的大語言模型，類似于Sonnet-4.5。兩者都是免費(fèi)的。

互聯(lián)網(wǎng)上的說法是，它們結(jié)合在一起可以創(chuàng)建一個(gè)完全免費(fèi)的Claude Code競爭對(duì)手。但真的可以嗎？我決定親自驗(yàn)證一下。

本文是探討Goose（智能體框架）、Ollama（大語言模型服務(wù)器）和Qwen3-coder（大語言模型）集成的三篇文章中的第一篇。

在本文中，我將展示如何讓所有工具正常運(yùn)行。在下一篇文章中，我將深入解釋這三個(gè)工具在AI智能體編程過程中各自扮演的角色。最后，我將嘗試使用這些工具構(gòu)建一個(gè)功能完整的iPad應(yīng)用程序。

好，讓我們開始吧。我在Mac上構(gòu)建，但你也可以在Windows或Linux機(jī)器上安裝這三個(gè)工具。

安裝步驟

你需要先下載Goose和Ollama。稍后將在Ollama中下載Qwen3-coder模型。

我最初先下載并安裝了Goose，但無法讓它與Ollama通信。你能猜到我做錯(cuò)了什么嗎？沒錯(cuò)，我還沒有下載和設(shè)置Ollama。

我的建議是先安裝Ollama。我使用的是MacOS，但你可以使用任何你喜歡的系統(tǒng)。你也可以安裝命令行版本的Ollama，但我更喜歡應(yīng)用程序版本。

下載Ollama后，雙擊安裝程序。應(yīng)用程序加載后，你會(huì)看到一個(gè)類似聊天的界面。右側(cè)會(huì)顯示模型，我的默認(rèn)是gpt-oss-20b。

點(diǎn)擊它，會(huì)彈出一個(gè)模型列表。我選擇了Qwen3-coder:30b，其中30b指的是模型參數(shù)數(shù)量。這是一個(gè)經(jīng)過編碼優(yōu)化的模型，擁有約300億個(gè)參數(shù)。

注意，模型在被要求回答提示之前不會(huì)下載。我輸入了"test"這個(gè)詞，模型就開始下載了。

請(qǐng)注意，這個(gè)模型有17GB，所以要確保你有足夠的存儲(chǔ)空間。這一要求凸顯了整個(gè)項(xiàng)目的一大優(yōu)勢：你的AI是本地運(yùn)行的，在你的機(jī)器上運(yùn)行，你不會(huì)向云端發(fā)送任何內(nèi)容。

安裝Qwen3-coder后，你需要讓Ollama實(shí)例對(duì)計(jì)算機(jī)上的其他應(yīng)用程序可見。從菜單欄的Ollama菜單中選擇設(shè)置。

打開"Expose Ollama to the network"選項(xiàng)。我讓Ollama安裝在.ollama目錄中。這種方法會(huì)隱藏目錄，所以請(qǐng)記住那里有一個(gè)17GB的文件。

最后，我將上下文長度設(shè)置為32K。我的機(jī)器有128GB RAM，所以如果開始耗盡上下文，我會(huì)提高它。但我想看看這種方法在較小的上下文空間下效果如何。

另外請(qǐng)注意，我沒有登錄Ollama。你可以創(chuàng)建一個(gè)賬戶并使用一些云服務(wù)。但我們試圖完全免費(fèi)且完全在本地計(jì)算機(jī)上完成，所以我盡可能避免登錄。

Ollama和Qwen3-coder的設(shè)置就是這樣。使用Goose時(shí)需要啟動(dòng)并運(yùn)行Ollama，但在此之后你可能不會(huì)與它有太多交互。

配置Goose

接下來，讓我們安裝Goose。運(yùn)行安裝程序。與Ollama一樣，有多個(gè)Goose實(shí)現(xiàn)方式。我選擇了MacOS Apple Silicon桌面版本。

首次啟動(dòng)Goose時(shí)，會(huì)看到歡迎屏幕。你有幾個(gè)配置選項(xiàng)，但由于我們要實(shí)現(xiàn)全免費(fèi)設(shè)置，請(qǐng)轉(zhuǎn)到"Other Providers"部分并點(diǎn)擊"Go to Provider Settings"。

在這里，你會(huì)看到一個(gè)非常長的各種智能體工具和大語言模型列表。向下滾動(dòng)，找到Ollama并點(diǎn)擊配置。

完成該步驟后，系統(tǒng)會(huì)要求你配置Ollama。這里我有點(diǎn)困惑，因?yàn)槲乙詾?配置Ollama"意味著我實(shí)際上在配置Ollama。并非如此。你實(shí)際上是在配置連接，在這種情況下是連接到Ollama。

系統(tǒng)會(huì)要求你選擇一個(gè)模型。再次選擇qwen3-coder:30b。

選擇Ollama和qwen3-coder:30b后，點(diǎn)擊選擇模型。

恭喜你！你現(xiàn)在已經(jīng)安裝并配置了一個(gè)在計(jì)算機(jī)上運(yùn)行的本地編碼智能體。

使用體驗(yàn)

與幾乎所有其他聊天機(jī)器人一樣，你需要在提示區(qū)域輸入提示。但首先，最好讓Goose知道你將使用的目錄。在我的初始測試中，我將Goose設(shè)置為從臨時(shí)文件夾工作。

作為測試，我使用了我的標(biāo)準(zhǔn)測試挑戰(zhàn)——構(gòu)建一個(gè)簡單的WordPress插件。在第一次運(yùn)行中，Goose/Qwen3失敗了。它生成了一個(gè)插件，但無法工作。

在第二次和第三次嘗試中，在向Goose/Qwen3解釋了什么不起作用之后，它又失敗了兩次。

到第三次嘗試時(shí)，它運(yùn)行了隨機(jī)化，但沒有完全遵循指示，這在某種程度上違背了原始插件的全部目的。

Goose花了五輪才做對(duì)，而且它對(duì)自己預(yù)期的正確性非常滿意。

我對(duì)這種方法的看法是什么？Goose花了五次嘗試才讓我的小測試正常工作，我對(duì)此感到失望。當(dāng)我用這個(gè)任務(wù)測試一堆免費(fèi)聊天機(jī)器人時(shí)，除了Grok和早期版本的Gemini，所有機(jī)器人都在第一次嘗試時(shí)就完成了我的小測試。

但聊天機(jī)器人編碼和智能體編碼之間的一個(gè)重大區(qū)別是，像Claude Code和Goose這樣的智能體編碼工具可以處理實(shí)際的源代碼。因此，重復(fù)修正確實(shí)會(huì)改進(jìn)實(shí)際的代碼庫。

我的同事Tiernan Ray在他的16GB M1 Mac上嘗試Ollama時(shí)，發(fā)現(xiàn)性能難以忍受。但我在配備128GB RAM的M4 Max Mac Studio上運(yùn)行這個(gè)設(shè)置。我甚至同時(shí)打開了Chrome、Fusion、Final Cut、VS Code、Xcode、Wispr Flow和Photoshop。

到目前為止，我只運(yùn)行了一個(gè)相當(dāng)簡單的編程測試，但我發(fā)現(xiàn)整體性能相當(dāng)不錯(cuò)。我沒有看到在我的Mac Studio上運(yùn)行Goose的本地實(shí)例與使用AI公司龐大基礎(chǔ)設(shè)施的本地/云混合產(chǎn)品（如Claude Code和OpenAI Codex）在提示響應(yīng)時(shí)間上有明顯差異。

但這些仍然是第一印象。一旦我用一個(gè)大項(xiàng)目進(jìn)行測試，我將能夠更好地告訴你，我是否認(rèn)為這個(gè)免費(fèi)解決方案可以取代昂貴的替代品，如Claude Code的每月100美元Max計(jì)劃或OpenAI的每月200美元Pro計(jì)劃。

你是否嘗試過使用Goose、Ollama或Qwen等工具在本地運(yùn)行專注于編碼的大語言模型？設(shè)置進(jìn)展如何，你在什么硬件上運(yùn)行？如果你使用過Claude或OpenAI Codex等云選項(xiàng)，本地性能和輸出質(zhì)量相比如何？請(qǐng)?jiān)谙旅娴脑u(píng)論中告訴我們。

Q&A

Q1：Goose和Qwen3-coder是什么？它們是免費(fèi)的嗎？

A：Goose是由Block公司開發(fā)的開源智能體框架，類似于Claude Code。Qwen3-coder是一個(gè)專注于編程的大語言模型，類似于Sonnet-4.5。兩者都是完全免費(fèi)的，可以在本地計(jì)算機(jī)上運(yùn)行，不需要向云端發(fā)送任何數(shù)據(jù)。

Q2：使用Goose和Qwen3-coder需要什么樣的硬件配置？

A：這取決于你的使用需求。測試顯示，在16GB RAM的M1 Mac上性能可能難以忍受，但在配備128GB RAM的M4 Max Mac Studio上運(yùn)行流暢。Qwen3-coder:30b模型大小為17GB，所以至少需要足夠的存儲(chǔ)空間。建議使用性能較好的硬件以獲得更好的體驗(yàn)。

Q3：Goose和Qwen3-coder的編碼效果如何？能替代付費(fèi)工具嗎？

A：在初步測試中，Goose需要五次嘗試才能完成一個(gè)簡單的WordPress插件，表現(xiàn)不如某些免費(fèi)聊天機(jī)器人。但智能體編碼工具的優(yōu)勢在于可以直接處理源代碼，重復(fù)修正會(huì)改進(jìn)代碼庫。從響應(yīng)速度看，本地運(yùn)行與Claude Code等付費(fèi)工具差異不大。是否能完全替代付費(fèi)工具還需要更大項(xiàng)目的驗(yàn)證。