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Aider + Ollama: programar no terminal com um agente 100% local

O Aider é um assistente de código que vive no seu terminal, ao lado do seu repositório git. Você descreve uma modificação em francês, ele lê os arquivos corretos, escreve o patch e commita automaticamente o resultado. Conectado ao Ollama, tudo acontece na sua máquina: nenhum trecho de código é enviado para a nuvem. Este guia apresenta uma configuração reproduzível de ponta a ponta — instalação via pip, arquivo de configuração apontando para o endpoint do Ollama compatível com a API OpenAI, escolha do modelo de acordo com sua VRAM e os comandos que realmente importam (/add, /architect, /diff). Terminamos com uma apresentação honesta das limitações da execução local em comparação com um modelo na nuvem, para que você saiba quando ela é suficiente e quando encontra dificuldades.

Por Mohamed Meguedmi·Atualização 2026-08-27·Testado no macOS 14+

#Por que usar Aider no terminal

Enquanto Cline ou Continue funcionam no VS Code, Aider aposta no terminal. Você permanece no seu shell, na raiz do seu repositório git, e dialoga com o modelo como se estivesse conversando com um colega que tivesse acesso ao código. É um fluxo de trabalho diferente, mais próximo da linha de comando, que agrada quem vive no tmux e não gosta de tirar as mãos do teclado.

Centrado em git
Cada modificação aceita se torna um commit limpo, com uma mensagem escrita pelo Aider. Seu histórico permanece legível e você pode desfazer qualquer alteração com um simples git revert.
Mapeamento automático de repositório
O Aider constrói um mapa do seu repositório (assinaturas de funções, classes, estrutura) e o envia ao modelo junto com os arquivos abertos. O modelo entende o contexto sem que você carregue todo o projeto.
Independente do editor
Aider modifica os arquivos no disco. Você continua usando seu editor habitual em paralelo: Aider vê suas alterações, e você vê as alterações dele.
100 % local com Ollama
Conectado ao Ollama, o modelo roda na sua GPU. Seu código e seus prompts nunca saem do computador, o que muda tudo para código proprietário ou sob NDA.
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Aider não é uma ferramenta de autocompletar
Aider não exibe texto em cinza durante a digitação como o Copilot. É um agente conversacional orientado a tarefas: “adicione o tratamento de erros neste arquivo”, “escreva os testes desta função”. Para autocompletar código em linha, mantenha Tabby ou Twinny em paralelo.

#Pré-requisitos e instalação

O kit Copiloto Local

Este guia leva você ao modelo. O kit leva você ao copiloto que programa no seu editor.

  • Espaço online vitalício
  • PDF + arquivos
  • Atualizações vitalícias

Três componentes: Python para o Aider, Ollama em execução com um modelo de código carregado e um repositório git. O Aider exige um repositório git para funcionar plenamente — é o Aider que controla os commits.

  1. 01
    Verifique Ollama
    Ollama deve estar escutando na sua porta padrão. Execute ollama list para confirmar que ele responde e ver os modelos já instalados.
  2. 02
    Instale Aider
    O método recomendado é usar o pipx ou o script de instalação oficial, que isola o Aider em seu próprio ambiente para evitar conflitos de dependências do Python.
  3. 03
    Acesse um repositório git
    Abra um terminal na raiz de um projeto versionado. Se o projeto ainda não estiver sob git, faça um git init primeiro: o Aider precisa disso para commitar suas alterações.
Instalar Aider (método isolado recomendado)
# Via pipx (isole Aider, n'encombre pas votre Python système)
python -m pip install --user pipx
pipx install aider-chat

# Vérifier l'installation
aider --version
→
Por que usar pipx em vez de usar apenas pip
O Aider instala muitas dependências. Com pipx, ele fica em seu próprio ambiente e não quebra nada nos seus projetos Python. Uma instalação convencional com pip install aider-chat também funciona, mas poluirá o ambiente atual.

#Configurar Aider para Ollama

Aider fala com Ollama via seu endpoint compatível com OpenAI. Duas coisas para configurar: a URL base do Ollama (variável de ambiente) e o modelo a ser usado. A forma mais limpa é criar um arquivo .aider.conf.yml na raiz do projeto (ou no seu diretório pessoal para configuração global), para não precisar digitar as opções a cada lançamento.

Direcionar o Aider para o Ollama (variável de ambiente)
# Indique à Aider où trouver l'API Ollama
export OLLAMA_API_BASE=http://127.0.0.1:11434

# Lancer Aider avec un modèle Ollama (préfixe ollama/)
aider --model ollama/qwen3.5:9b

Para não ter que digitar tudo de novo, salve esses ajustes em um arquivo de configuração. O Aider lê automaticamente um .aider.conf.yml encontrado na raiz do repositório ou no seu diretório pessoal.

.aider.conf.yml (na raiz do projeto)
# Modèle principal servi par Ollama (préfixe ollama/ obligatoire)
model: ollama/devstral:24b

# Modèle léger pour les tâches annexes (messages de commit, résumés)
weak-model: ollama/qwen3.5:9b

# Auto-commit des modifications acceptées (comportement par défaut)
auto-commits: true

# Ne pas committer automatiquement les fichiers que VOUS modifiez
dirty-commits: false
!
A URL Ollama NÃO vai no YAML
OLLAMA_API_BASE é uma variável de ambiente, não uma chave no arquivo .aider.conf.yml. Exporte-a no seu shell (ou .bashrc / .zshrc / config.fish) antes de iniciar aider. Esquecer essa variável é o erro número 1: Aider procura então Ollama no local errado e falha ao se conectar.
→
Aumentar o tamanho da janela de contexto
Por padrão, o Ollama frequentemente trunca o contexto em 2048 tokens, o que limita o repo-map do Aider. Crie um arquivo .aider.model.settings.yml para aumentar num_ctx (por exemplo, 8192 ou mais, dependendo da sua VRAM). Sem isso, o Aider perde o fio da meada em arquivos grandes.
.aider.model.settings.yml (expandir o contexto Ollama)
- name: ollama/devstral:24b
  extra_params:
    num_ctx: 8192

#Qual modelo de acordo com a VRAM

Aider envia muito contexto (arquivos adicionados + mapa do repositório) e espera um patch bem formatado de volta. Um modelo muito pequeno gera diffs quebrados que Aider não consegue aplicar. Escolha o maior modelo de código que sua placa consiga carregar com conforto, mantendo margem para o contexto.

Modelo recomendado com base na VRAM (quantização Q4, ordens de grandeza)
VRAM disponívelModelo recomendadoComportamento esperado
8 GBQwen 3.5 9BTarefas simples, arquivos curtos. Diffs corretos em um arquivo de cada vez (256k ctx, Apache 2.0).
12 GBQwen 3.5 9B em Q8Qualidade máxima na faixa: patches multi-arquivo mais confiáveis, repo-map melhor explorado.
16 GBDevstral 24B ou gpt-oss 20BDevstral (Mistral, Apache 2.0) é projetado para agentes de código: ele segue melhor instruções em múltiplas etapas.
24 GB e +Qwen3-Coder 30B-A3BMoE para código (3B ativos), 256k ctx: diffs sólidos e rápidos, raciocínio próximo ao de um assistente em nuvem em tarefas de dificuldade média.
VersátilGLM 4.7 Flash (MoE, MIT)Alternativa sólida, com ótimo desempenho no modo agente se você não gostar do Qwen.
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Devstral, pensado para agentes
Devstral 24B (Mistral, Apache 2.0) foi treinado especificamente para fluxos de trabalho agênticos no estilo Aider: edição de arquivos e execução de instruções em várias etapas. Com 16 GB, muitas vezes é uma escolha melhor do que um modelo de código generalista de tamanho equivalente para o modo /architect.

#Workflow de ponta a ponta

Este é o ciclo típico de uma modificação, desde a inicialização do Aider até o commit. Depois de pegar esse ritmo, você faz uma alteração após a outra sem nunca sair do terminal.

  1. 01
    Inicie o Aider na raiz do repositório
    O Aider inicia, lê a configuração, constrói o mapa do repositório e exibe um prompt. Ele indica o modelo ativo e a quantidade de arquivos detectados.
  2. 02
    Adicione os arquivos envolvidos com /add
    Adicione apenas os arquivos que a tarefa precisa modificar. Quanto menos arquivos houver no contexto, mais preciso o modelo será. O repo-map já dá ao modelo uma visão do restante do projeto.
  3. 03
    Descreva a modificação em francês
    Digite sua solicitação em linguagem natural: “adicione a validação de e-mail no formulário de inscrição”. O Aider pensa e depois propõe um patch.
  4. 04
    Revise o diff proposto
    Aider mostra o diff antes de aplicar as alterações. Verifique-o. Se algo estiver errado, responda para corrigir: « não, use uma regex mais rigorosa ».
  5. 05
    Deixe o Aider criar os commits
    Depois que o patch é aplicado, o Aider cria automaticamente um commit com uma mensagem descritiva. Seu histórico Git permanece limpo e cada alteração é rastreável.
  6. 06
    Itere ou desfaça
    Continue com a modificação seguinte. Se um commit do Aider não for adequado, /undo anula o último commit que ele criou, sem afetar o resto.
Uma sessão típica do Aider (visualização no terminal)
$ aider
Aider v0.x — model: ollama/devstral:24b
Repo-map: 42 fichiers

> /add src/auth/register.py
Added src/auth/register.py to the chat

> Ajoute la validation de l'email dans le formulaire d'inscription

[Aider propose un diff, l'applique, puis :]
Commit a1b2c3d  feat: valider le format de l'email à l'inscription
→
O modo /architect para tarefas complexas
Para uma tarefa que exige reflexão antes de escrever, /architect divide o trabalho em duas etapas: o modelo primeiro raciocina sobre o plano, depois uma segunda etapa produz o diff. Localmente, isso melhora significativamente a qualidade das alterações em múltiplos arquivos.

#Comandos principais no dia a dia

O Aider é controlado por comandos iniciados com uma barra (/) no seu prompt. Poucos comandos bastam para cobrir 90% dos usos.

/add fichier
Adiciona um ou mais arquivos ao contexto da edição. É nesses arquivos que o Aider escreverá. Limite-se ao estritamente necessário.
/drop fichier
Remove um arquivo do contexto. Útil quando você muda de tarefa para recomeçar com um contexto limpo.
/architect
Ativa o modo de planejar e depois codificar: o modelo primeiro raciocina sobre a abordagem e depois gera o diff. Ideal para mudanças não triviais.
/diff
Mostra as alterações feitas desde o último commit, para revisar o que o Aider mudou antes de continuar.
/undo
Anula o último commit criado pelo Aider. Uma proteção imediata caso uma modificação dê errado.
/run commande
Executa um comando shell (testes, linter) e reinjeta a saída no chat. O Aider pode então corrigir com base nos erros reais.
/ask question
Faz uma pergunta sobre o código SEM acionar nenhuma modificação nem commit. Para entender antes de agir.
→
Loop de teste → correção
Combine /run e o diálogo: execute seus testes com /run pytest, o Aider vê as falhas, você pede que ele as corrija, ele propõe um patch e você executa os testes novamente. É nesse ciclo de teste → correção que o Aider realmente brilha, mesmo em execução local.

#Limitações da execução local em relação à nuvem

Sejamos honestos: um modelo local com 8 a 16 GB não iguala um modelo de nuvem de ponta. Conhecer as limitações evita a frustração e ajuda a escolher a ferramenta certa para a tarefa.

Diffs às vezes mal formados
Modelos pequenos às vezes produzem um patch que o Aider não consegue aplicar (formato inválido). Aumentar o tamanho do modelo ou ampliar num_ctx reduz significativamente esse problema.
Contexto mais curto
Um modelo em nuvem dá conta de dezenas de arquivos. Ao usar um modelo local, mantenha o contexto enxuto: adicione poucos arquivos por vez com /add e use o repo-map em vez de carregar tudo.
Raciocínio envolvendo vários arquivos
As refatorações que afetam muitos arquivos de uma só vez continuam sendo o ponto fraco dos modelos locais. Divida em várias tarefas pequenas ou mude para /architect para estruturar o trabalho.
Velocidade ligada à GPU
A latência depende da sua placa. Um 32B em uma placa modesta será lento. Se a rapidez de resposta for prioridade, um 7B ou 14B bem ajustado é mais agradável no dia a dia.
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O bom hábito: local por padrão, nuvem como alternativa de emergência
Para códigos sensíveis, tarefas comuns e trabalho off-line, o local cobre o essencial sem expor nada. Mantenha a opção de nuvem para refatorações massivas ou problemas de raciocínio profundo — o Aider sabe alternar entre modelos, basta mudar a linha model.
→
Tudo em um só lugar, sem improvisações
Se você quer pular a etapa de configuração e começar diretamente, o guia pago Copilote de código local reúne configurações completas de Ollama, Cline e Aider, testadas e prontas para copiar e colar, com os modelos já selecionados de acordo com a sua placa.

#Perguntas frequentes

O Aider é realmente gratuito e 100% local com Ollama?+
Sim. Aider é open source e gratuito. Conectado ao Ollama via OLLAMA_API_BASE, ele executa um modelo de código na sua própria máquina: sem assinatura, sem chave API, sem envio de código para a nuvem. Após o download dos modelos, funciona mesmo offline.
Por que Aider não se conecta ao meu Ollama?+
Em quase todos os casos, a variável OLLAMA_API_BASE está ausente ou aponta para o endereço errado. Ela deve ser exportada no shell (não no .aider.conf.yml) e deve apontar para http://127.0.0.1:11434. Verifique também se ollama list responde corretamente e se o nome do modelo tem o prefixo ollama/.
É obrigatório ter um repositório Git para usar Aider?+
O Aider foi desenvolvido em torno do git: é ele quem controla os commits automáticos e o comando /undo. Sem repositório git, você perde esses mecanismos de proteção. Um simples git init é suficiente para ativar todo o fluxo de trabalho.
Qual modelo local escolher para o Aider?+
De acordo com sua VRAM: Qwen 3.5 9B em 8 GB (em Q8 em 12 GB), Devstral 24B ou gpt-oss 20B em 16 GB, Qwen3-Coder 30B-A3B em 24 GB ou mais. Devstral (Apache 2.0) é excelente em 16 GB para o modo agente e /architect. GLM 4.7 Flash é uma alternativa sólida que se sai muito bem no modo agente.
Qual a diferença entre Aider e Cline?+
Aider funciona no terminal e gira em torno do git (commits automáticos, repo-map, comandos slash). Cline funciona no VS Code com uma interface de chat + agente gráfico. Os dois se conectam ao Ollama localmente. Escolha conforme seu ambiente: terminal para Aider, editor para Cline.
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