Dissection d'Oh-My-OpenCode et l'avenir de l'ingenierie de contexte

OpenCode fait beaucoup parler de lui parmi les developpeurs en ce moment. Des modeles performants et gratuits, combines a un ecosysteme de plugins puissant, accelerent la migration depuis les outils de codage IA proprietaires.

Un plugin en particulier — Oh My OpenCode, developpe par le developpeur coreen YeonGyu Kim — a attire une attention considerable en tant qu’implementation concrete d’orchestration multi-agent, ou differents modeles d’IA sont traites comme une equipe coordonnee.

Apres avoir parcouru la base de code en detail, j’y ai decouvert bien plus que de l’ingenierie de prompts astucieuse. Une veritable innovation structurelle est a l’oeuvre au niveau de l’ingenierie de contexte.

Les limites structurelles des outils de codage mono-agent

La plupart des outils de codage IA fonctionnent avec un agent unique qui endosse tous les roles — planificateur, developpeur, debogueur, chercheur — en execution sequentielle. Cela engendre des problemes qui s’accumulent :

• La fenetre de contexte se consume rapidement. Chaque changement de role fragmente l’attention de l’agent, gaspillant des tokens sur du contexte qui pourrait servir au travail reel.
• La surcharge de contexte declenche des hallucinations. Lorsque trop de preoccupations s’empilent dans un seul contexte, le modele commence a fabriquer des informations ou a abandonner completement les taches.
• Les faiblesses d’un modele unique dominent. Si votre modele unique peine en architecture mais excelle en UI, le travail d’architecture en patit quand meme.

L’innovation cle : une architecture d’equipe basee sur un orchestrateur

La veritable percee d’Oh My OpenCode, c’est Sisyphus, un agent manager qui delegue le travail a des sous-agents specialises via une execution parallele.

• Frontend Engineer gere les composants UI, Librarian mene les recherches documentaires, et Oracle concoit l’architecture — le tout simultanement.
• Le contexte de chaque agent est isole au niveau du code. C’est essentiel pour prevenir la degradation du contexte, phenomene ou l’accumulation d’informations non pertinentes deteriore la qualite des resultats au fil du temps.
• Differents modeles remplissent differents roles. La conception architecturale est acheminee vers GPT-5 (Oracle), la recherche factuelle vers Claude Sonnet 4.5 (Librarian), la generation creative d’UI vers Gemini 3 Pro (Frontend Engineer), et la documentation vers Gemini 3 Flash (Document Writer). Chaque tache beneficie du modele le mieux adapte.

L’orchestrateur Sisyphus : philosophie de conception

Sisyphus ne se contente pas d’attribuer des roles — il impose un workflow a travers le code.

• La fonction createSisyphusAgent assemble dynamiquement les prompts de la Phase 0 (Intent Gate) jusqu’a la Phase 3 (Completion), definissant un pipeline d’execution structure.
• L’execution parallele est obligatoire. La base de code contient des commentaires comme // CORRECT: Always background, always parallel accompagnes de patterns d’appel background_task injectes qui forcent l’execution concurrente.
• L’execution sequentielle est structurellement bloquee. L’architecture rend impossible l’execution sequentielle des sous-taches — tout est dispatche en parallele par conception.

L’agent Librarian : la recherche factuelle en pratique

La defense la plus sophistiquee contre les hallucinations reside dans l’agent Librarian.

• Chaque affirmation necessite un lien permanent GitHub. Les reponses doivent citer des sources verifiables — “documentation officielle ligne 3, issue GitHub #1234, code source ligne 47.”
• Des blocs d’analyse sont obligatoires avant toute reponse. L’agent separe la Requete Litterale (ce que l’utilisateur a ecrit) du Besoin Reel (ce dont l’utilisateur a veritablement besoin), en rendant les deux explicites.
• Un systeme de classification Type A/B/C/D parcourt en parallele les Issues GitHub, la documentation officielle et le code source pour collecter des preuves.
• Les informations anterieures a 2024 sont automatiquement rejetees. L’agent force les recherches a privilegier la documentation de 2025 et au-dela.

La completion imposee par le code, pas par l’espoir

L’aspect le plus impressionnant est la facon dont les comportements sont appliques de maniere programmatique plutot que par le seul biais du prompting.

• Todo Continuation Enforcer : Lorsqu’un agent croit prematurement avoir termine, le systeme detecte les evenements session.idle et injecte un message systeme : “Il reste des taches en cours. Continuez.” Cela empeche le mode d’echec classique ou les agents declarent victoire trop tot.
• Ralph Loop : L’agent est contraint de tourner en boucle jusqu’a ce qu’il produise explicitement une balise <promise>DONE</promise>. La completion est jugee sur la preuve, pas sur l’auto-evaluation du modele.

Integration LSP : comprendre le code comme un IDE

Contrairement a la recherche de code classique basee sur grep, Oh My OpenCode implemente un veritable client Language Server Protocol.

• La classe LSPClient communique directement avec les serveurs de langage comme typescript-language-server.
• Elle gere les en-tetes Content-Length et les messages JSON-RPC — le meme protocole que VSCode et IntelliJ utilisent pour comprendre le code.
• Les diagnostics, definitions et references sont exposes directement comme outils d’agent, donnant a l’IA la meme intelligence de code dont les developpeurs humains disposent dans leur editeur.

Injection hierarchique de contexte

Les developpeurs ne devraient pas avoir a expliquer le contexte du projet a chaque fois. Oh My OpenCode automatise cela.

• La fonction findAgentsMdUp remonte l’arborescence des repertoires a partir du fichier en cours d’edition.
• Par exemple, en editant src/components/auth/LoginForm.tsx, le systeme collecte automatiquement src/AGENTS.md, src/components/AGENTS.md et src/components/auth/AGENTS.md.
• Les regles d’architecture, les patterns UI et les directives de securite sont injectes dans le contexte de l’agent avant que la moindre ligne de code ne soit ecrite — capturant automatiquement le savoir tacite du projet.

Pourquoi c’est important

Compare a Cursor ou Claude Code, Oh My OpenCode illustre une approche resolument orientee ingenierie : combiner les forces de plusieurs modeles simultanement, gerer le contexte de maniere structurelle plutot que de croiser les doigts, et imposer les bons comportements via le code au lieu de se fier a la conformite des prompts.

Alors que cette approche communautaire se repand a grande vitesse, il vaut la peine d’observer si ce pattern — des equipes multi-modeles orchestrees avec des garde-fous programmatiques — deviendra le standard de l’industrie pour le developpement assiste par IA.