LM-Studio

LM-Studioは、ローカル環境でLLMを安全かつ柔軟に活用できる強力なツールです。インターネット接続なしで動作するため、機密データを守りながらAIを動かせれます。

VSCodeのように動かすには以下 完全ローカルAIエージェント構築ロードマップ

フェーズ1：LM Studioで「脳」をサーバー化する ダウンロードしたモデルを、外部のアプリ（Zoo Code）から呼び出せるように裏方サーバーとして起動します。

LM Studioのサーバー画面を開く LM Studioの左メニューにある 「プラグイン/サーバーが連結したようなアイコン（双方向矢印マークなど、下から2〜3番目）」 をクリックします。

モデルを選択する 画面最上部にある「Select a model to load」のプルダウンから、使いたいモデル（まずは賢い Gemma 4）を選択してロードします。

サーバーを起動する 画面内にある青い Start Server ボタンをクリックします。

成功すると、ステータスが「Started」になり、

画面に http://localhost:1234 と表示されます。

これが出れば準備完了です！

フェーズ2：Zoo Codeとドッキングする VSCodeを開き、Zoo Code先生の接続先を今起動したローカルサーバーに切り替えます。

VSCodeでZoo Codeを開く VSCodeを起動し、左メニューから Zoo Code のアイコンをクリックしてサイドバーを開きます。

設定画面（ギアアイコン）を開く Zoo Codeのチャット欄の下（または上）にある 「歯車アイコン（Settings）」 をクリックします。

APIの設定を書き換える 設定項目を以下のように変更します。

API Provider: OpenAI Compatible を選択 Base URL: http://localhost:1234/v1 と入力（※最後に /v1 をつけるのがポイントです）

API Key: 空欄でOK（エラーが出る場合は local など適当な文字を入力）

Model ID: LM Studioのサーバー画面に表示されている正確なモデル名を入力（例: gemma-4-e4b）

保存する 設定を保存してチャット画面に戻ります。

フェーズ3：実践とモデルの使い分け いよいよ実際に動かしてみるフェーズです。

テスト走行 Zoo Code先生に「Hello！テストです。

現在のディレクトリのファイル一覧を確認して」などと指示を出してみます。

完全にローカルのGemma 4の頭脳を使って、Zoo Code先生がファイル操作やターミナルコマンドを自律的に実行し始めたら大成功です！

モデルの切り替え（爆速LFM 2.5を試す場合）

「もっとサクサク動かしたい」「ちょっとしたエラー解説だけでいい」という時は、LM Studio側で上部のモデルを LFM 2.5-1.2B-JP に切り替えます。

Zoo Code側の「Model ID」もLFMのものに書き換えれば、一瞬で爆速軽量エージェントに変身します。