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一、为什么需要多 Agent 协同？
随着 AI Coding 工具越来越强，单一 Agent 已经很难覆盖复杂项目的全部需求。例如：
- 既要做架构设计
- 又要落地实现
- 还要做代码审核&查验
- 同时排查 bug 和补充测试
如果把这些任务全部交给一个 Agent，它往往会在“思考”和“执行”之间反复跳转，效率下降，甚至产生上下文混乱。因此，多 Agent 协同成为提升 AI 编程效率的关键手段。
二、OpenCode 内置多 Agent 协同机制
OpenCode 本身已经内置了 Agents / Subagents 机制，可以实现轻量级多代理协作。
1️⃣ Primary Agents（主代理）
常见的主代理包括：
- plan：只读模式，负责分析代码与制定方案
- build：具备执行权限，负责实现与修改代码
推荐协作模式：
- 先使用
plan生成完整实施方案 - 确认影响范围与回滚策略
- 再切换到
build执行修改
这样可以显著降低误改风险。
2️⃣ Subagents（子代理）
你可以在对话中使用 @agent-name 指定子代理执行某些任务，例如：
@explore 请扫描项目中所有使用旧接口的模块主代理负责整合结果，子代理负责专项任务。这种模式适合：
- 大规模搜索
- 复杂依赖分析
- 多步骤推理任务
三、自定义专职 Agent：把 AI 变成一个“团队”
OpenCode 支持自定义 Agent 角色。你可以在项目中创建角色定义文件，例如：
.opencode/agent/
├── architect.yaml
├── implementer.yaml
└── reviewer.yaml推荐三角色分工模型：
- Architect：负责系统架构设计与模块划分
- Implementer：负责代码实现与单元测试
- Reviewer：负责代码审核&查验与风险评估
协同流程示例：
- Architect 输出设计方案（包含边界与回滚策略）
- Implementer 按步骤实现并给出验证方法
- Reviewer 输出风险清单与优化建议
这样可以形成清晰的交接链，而不是多个 Agent 同时输出混乱结果。
四、真正的多 Agent 编排：引入 Oh My OpenCode
如果你需要的是“并行多代理”，而不仅仅是角色切换，可以使用生态插件进行任务编排。
例如：
- 一个 Agent 负责研究与搜索
- 一个 Agent 负责代码实现
- 一个 Agent 负责测试与 Debug
- 一个 Agent 负责汇总报告
这种模式类似一个小型 AI 开发团队，可以显著提高复杂项目的推进效率。
五、多 Agent 协同的最佳实践模板
为了避免多代理混乱，建议使用固定交付结构：
- Plan 阶段输出：目标、约束、分步计划、影响面、回滚方案
- Build 阶段输出：逐步修改说明 + 验证方法
- Review 阶段输出：风险点、边界情况、测试建议
这会形成“可追溯交接链”，是多 Agent 协同稳定运行的关键。
六、总结
OpenCode 的多 Agent 协同可以分为三层：
- 内置主代理切换（Plan / Build）
- 子代理专项任务
- 插件级并行编排
如果使用得当，它可以把一个 AI 工具升级为“结构化 AI 团队”，极大提升开发效率。
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