拆解 Oh-My-OpenCode：上下文工程的未来走向

OpenCode 正在开发者圈子里快速走红。免费的高性能模型加上强大的插件生态,正在加速开发者从专有 AI 编码工具向开源方案的迁移。

其中一个插件特别值得关注 - 韩国开发者 YeonGyu Kim 打造的 Oh My OpenCode。它是多智能体编排的真实落地案例,把不同的 AI 模型当作一个协作团队来调度。

通读源码之后,我发现这里面的东西远不止”聪明的提示词”。真正的结构性创新发生在上下文工程层面。

单智能体编码工具的结构性瓶颈

大多数 AI 编码工具都是一个智能体包揽所有角色 - 规划、开发、调试、调研 - 串行执行。这会引发连锁问题:

• 上下文窗口消耗极快。 每次角色切换都会打断智能体的注意力焦点,把 token 浪费在上下文切换上,而不是真正有价值的工作。
• 上下文过载触发幻觉。 当太多不相关的信息堆积在一个上下文里,模型就会开始编造内容,甚至直接放弃任务。
• 单一模型的短板无处可藏。 如果你的模型擅长 UI 但架构设计能力弱,那架构方面的输出质量就是会差 - 没有替代方案。

核心创新：基于编排器的团队架构

Oh My OpenCode 真正的突破点在于 Sisyphus - 一个管理型智能体,通过并行执行将任务委派给专业化的子智能体。

• 前端工程师负责 UI 组件,图书管理员负责文档调研,Oracle 负责架构设计 - 全部同时执行。
• 每个智能体的上下文在代码层面是隔离的。这一点至关重要,因为它能防止”上下文腐烂” - 累积的无关信息会随时间推移不断降低输出质量。
• 不同模型承担不同角色。 架构设计路由到 GPT-5(Oracle),基于证据的调研路由到 Claude Sonnet 4.5(Librarian),创意型 UI 生成路由到 Gemini 3 Pro(Frontend Engineer),文档写作路由到 Gemini 3 Flash(Document Writer)。每个任务都分配到最适合它的模型。

Sisyphus 编排器：设计哲学

Sisyphus 不只是做角色分配 - 它通过代码来强制执行工作流。

• createSisyphusAgent 函数动态组装提示词,从 Phase 0(意图判断) 到 Phase 3(完成确认),定义了一条结构化的执行管线。
• 并行执行是强制性的。 代码库中包含类似 // CORRECT: Always background, always parallel 的注释,以及注入的 background_task 调用模式,强制所有任务并发执行。
• 串行执行在架构上被阻断。 整个架构让子任务不可能按顺序运行 - 所有调度都是并行的,这是设计决策,不是建议。

Librarian 智能体：基于证据的调研实践

对抗幻觉最精密的防线,就在 Librarian 智能体里。

• 每个论断都必须附带 GitHub 永久链接。 回复必须引用可验证的来源 - “官方文档第 3 行、GitHub issue #1234、源码第 47 行”。
• 回答之前必须先做分析。 智能体把 Literal Request(用户字面上问的)和 Actual Need(用户实际需要的)分开处理,两者都显式列出。
• Type A/B/C/D 分类系统并行搜索 GitHub Issues、官方文档和源代码来收集证据。
• 2024 年之前的信息自动拒绝。 智能体强制优先搜索 2025 年以后的文档。

用代码而非祈祷来确保任务完成

最令人印象深刻的是,行为约束是通过程序化手段而非单纯的提示词来实现的。

• Todo 续航强制器：当智能体过早认为自己已经完成任务时,系统检测到 session.idle 事件后会注入一条系统消息：“还有未完成的任务,继续执行。“这防止了智能体”提前宣布胜利”这个常见的失败模式。
• Ralph 循环：智能体被强制在循环中运行,直到它显式输出 <promise>DONE</promise> 标签。任务完成与否由证据判定,而不是模型的自我评估。

LSP 集成：像 IDE 一样理解代码

不同于典型的基于 grep 的代码搜索,Oh My OpenCode 实现了真正的 Language Server Protocol 客户端。

• LSPClient 类直接与 typescript-language-server 等语言服务器通信。
• 它处理 Content-Length 头和 JSON-RPC 消息 - 这跟 VSCode 和 IntelliJ 理解代码所用的协议完全一样。
• 诊断信息、定义跳转、引用查找直接暴露为智能体工具,让 AI 获得了人类开发者在编辑器中依赖的同等代码智能能力。

分层上下文注入

开发者不应该每次都手动向 AI 解释项目上下文。Oh My OpenCode 把这件事自动化了。

• findAgentsMdUp 函数从当前文件所在目录向上遍历目录树。
• 比如编辑 src/components/auth/LoginForm.tsx 时,系统自动收集 src/AGENTS.md、src/components/AGENTS.md 和 src/components/auth/AGENTS.md。
• 架构规范、UI 模式、安全规则在代码编写之前就被注入智能体的上下文中 - 项目的隐性知识被自动捕获。

为什么这很重要

和 Cursor 或 Claude Code 相比,Oh My OpenCode 展示了一种工程优先的路径:同时发挥多个模型的优势,用结构化手段管理上下文而不是碰运气,用代码约束正确行为而不是依赖提示词的”自觉性”。

随着这种社区驱动的方案快速扩散,一个值得关注的趋势是:编排式多模型团队加上程序化护栏 - 这种模式是否会成为 AI 辅助开发的行业标准。