从硬路由到软路由
oh-my-openagent 的逻辑是做"硬路由"——通过插件层精准拦截和分发请求。精确是真精确，但一旦上游 API 或插件接口有变动，直接就断链。
换个思路：只靠 OpenCode 自己的配置文件（opencode.json+agent/*.md），用精心设计 System Prompt 的方式，通过纯提示词来模拟类似的多 Agent 协作行为——我把这叫做Agent 软路由。
精确度上确实不如硬路由那么丝滑，但大差不差。关键是——OpenCode 本身稳如老狗，配置不依赖任何外部插件，自然不会因为版本更新崩掉。
我的实践：my-opencode-config
我把这套配置整理完善，传到了 GitHub 上：
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核心设计
只用了3 个模型，不做模型堆叠，靠角色分工和路由策略来提效：
| 模型 | 用途 |
|---|---|
deepseek-v4-pro | 复杂规划、重型实现、代码分析、代码审查、主控调度 |
deepseek-v4-flash | 快速探索、外部检索、上下文压缩等轻量任务 |
qwen3.7-max | 通用问答、轻量编排、咨询讨论 |
10 个 Subagent 各司其职：planner（规划）、deep-worker（重型实现）、oracle（根因分析）、reviewer（代码审查）、ui-builder（前端）、explore（代码库搜索）、librarian（文档检索）、light-orchestrator（轻量任务）、consultant（方案咨询）、generalist（兜底）。
借鉴 oh-my-openagent 的精华
通过纯 Prompt 实现了 oh-my-openagent 中的关键行为：
- IntentGate（意图门控）：orchestrator 分类前先识别用户真实意图，防止字面理解偏差
- 只读权限隔离：分析类 Agent 配置了
permission.edit/write: deny，绝不误改文件 - 并行探索：
explore/librarian明确要求同时发起多个调用，提升效率 - 结构化输出：规划输出统一 Handoff Plan 格式，探索返回统一结构
- Fallback Chain：失败自动回退，任务不会中途挂掉
- Todo 管理：多步任务强制写待办、逐步推进，杜绝"做一半忘了"
快捷命令一览
| 命令 | 作用 |
|---|---|
/deep | 重型实现 |
/quick | 轻量快速任务 |
/plan | 制定方案 |
/review | 代码审查 |
/oracle | 根因分析 |
/search | 查资料 |
/consult | 咨询建议 |
/ui | 前端/UI |
如何使用
- 把整个仓库 clone 或下载下来，放到你的项目根目录或 OpenCode 配置目录
- 唯一需要改的：把 Agent 配置里的模型名换成你自己用的模型。里面的模型是我自己用的，你让 AI 帮你批量替换一下就完事了
- 日常使用直接用默认的
orchestrator，它会自动判断意图并分发给最合适的 Agent
最后
这套配置的核心哲学是：不追求 Agent 数量或模型数量的堆叠，而是追求角色分工清晰、成本可控、行为稳定。
如果你也被 oh-my-openagent 的版本兼容折磨过，不妨试试这个纯配置方案。只要 OpenCode 的配置系统不变，它就永远能跑。