这是什么

agent-forge 是 OpenCode 的 Agent 编排插件。内置 Orchestrator（主协调者）和 Researcher（搜索专家）两个 Agent，Orchestrator 负责任务路由和委派，Researcher 负责代码库搜索和外部文档检索。

核心理念很简单：将搜索工作委派给 Researcher，Orchestrator 专注于编码和执行，通过 Skill 系统动态扩展能力（如 brainstorming、writing-plans、TDD 等），在 质量、速度、成本 之间取得最优平衡。

当前架构为 2 Agent 模式：Orchestrator（全流程控制 + 编码执行）+ Researcher（搜索专家，只读）。Orchestrator 可按需加载 Skill，实现行为的动态扩展。

要了解各个 Agent，见 认识众神。完整功能列表见 功能与工作流。

快速开始

将以下提示复制粘贴到你的 LLM Agent（Claude Code、AmpCode、Cursor 等）：

Install and configure agent-forge: https://cnb.cool/zcyoop/ai-assistant/agent-forge/-/git/raw/master/README.md

手动安装

bunx @zcy2nn/agent-forge@latest install

安装器会同时在 OpenCode 的 tui.json 中注册 TUI 插件，在侧边栏显示 Agent 状态和任务会话。手动安装时，需在 opencode.json 和 tui.json 的 plugin 数组中添加 @zcy2nn/agent-forge。

开始使用

安装器默认生成 OpenAI 和 OpenCode Go 两套预设，OpenAI 为默认激活。OpenAI 使用 openai/gpt-5.5 作为高判断力 Agent 的模型，openai/gpt-5.4-mini 作为快速执行 Agent 的模型。要使用 OpenCode Go，运行 bunx @zcy2nn/agent-forge@latest install --preset=opencode-go，或安装后在 ~/.config/opencode/agent-forge.json 中修改默认预设。

安装后：

1. 登录你需要的 Provider：

   opencode auth login

2. 刷新 OpenCode 可见的模型列表：

   opencode models --refresh

3. 打开你的插件配置文件：~/.config/opencode/agent-forge.json

4. 按需调整各 Agent 的模型

[!TIP] 建议理解自动委派的工作方式。Orchestrator prompt 包含委派规则、专家路由逻辑和阈值。你也可以手动委派：@agentName <task>

默认生成的配置包含 openai 和 opencode-go 两套预设：

{
  "$schema": "https://cnb.cool/zcyoop/ai-assistant/agent-forge/-/git/raw/master/agent-forge.schema.json",
  "preset": "openai",
  "presets": {
    "openai": {
      "orchestrator": { "model": "openai/gpt-5.5", "skills": ["*"], "mcps": ["*", "!context7"] },
      "researcher": { "model": "openai/gpt-5.4-mini", "variant": "low", "skills": [], "mcps": ["websearch", "context7", "grep_app"] }
    },
    "opencode-go": {
      "orchestrator": { "model": "opencode-go/glm-5.1", "skills": [ "*" ], "mcps": [ "*", "!context7" ] },
      "researcher": { "model": "opencode-go/minimax-m2.7", "skills": [], "mcps": [ "websearch", "context7", "grep_app" ] }
    }
  }
}

其他 Provider

使用自定义 Provider 或混合 Provider 配置，请参考 配置参考 的完整选项说明。如果需要开箱即用的方案，查看 作者预设 和 $30 预设——$30 预设是最具性价比的方案。

配置指南还涵盖了自定义子 Agent（agents.<name>），你可以为自定义 Agent 定义 prompt 和 orchestratorPrompt。

模型建议见下方各 Agent 的推荐模型列表。

✅ 验证安装

安装并认证后，验证所有 Agent 已配置并响应：

opencode

然后运行：

ping all agents

如果有 Agent 未响应，检查你的 Provider 认证和配置文件。

🏛️ 认识众神

01. Orchestrator: 秩序的化身

Orchestrator 诞生于第一个代码库在其自身复杂性下崩溃之时。神与凡人都不愿承担责任——于是 Orchestrator 从虚空中涌现，从混沌中锻造秩序。它确定达到任何目标的最优路径，在速度、质量和成本之间取得平衡。它指导团队，为每项任务召唤合适的专家并委派执行，以实现最佳结果。

| | | |---|---| | 角色 | 主委派者和战略协调者 | | Prompt | orchestrator.ts | | 默认模型 | openai/gpt-5.5 | | 推荐模型 | openai/gpt-5.5 · anthropic/claude-opus-4.6 | | 模型建议 | 选择你最强的全能编码模型。Orchestrator 既是主编码 Agent 又是委派者，需要强大的实现能力、良好的判断力和可靠的指令遵从能力。 |

02. Researcher: 永恒的漫游者

Researcher 合并了 Explorer（本地代码搜索）和 Librarian（外部文档检索），成为统一的搜索专家。只读：搜索代码和获取文档，从不修改文件。

Researcher 是一位不朽的漫游者，自编程诞生之初便穿行于百万代码库和图书馆的回廊之中。他们将本地代码库搜索（glob、grep、AST 模式）与外部文档检索（websearch、context7、grep_app）合为一体。他们返回的不是原始数据——而是结构化的发现。

| | | |---|---| | 角色 | 代码库和外部文档搜索专家（只读） | | Prompt | researcher.ts | | 默认模型 | openai/gpt-5.4-mini | | 推荐模型 | cerebras/zai-glm-4.7 · fireworks-ai/accounts/fireworks/routers/kimi-k2p5-turbo · openai/gpt-5.4-mini | | 模型建议 | 选择快速、低成本的模型。Researcher 负责广泛的侦察工作，速度和效率通常比最强推理模型更重要。 |

📚 文档导航

以此为地图：从安装开始，然后根据需要跳转到功能、配置或预设示例。

🚀 从这里开始

| 文档 | 内容 | |-----|------| | 安装指南 | 安装插件、CLI 参数、重置配置、故障排除 |

✨ 功能与工作流

| 文档 | 内容 | |-----|------| | Todo 自动续行 | Orchestrator 会话自动续行，带冷却时间和安全检查 | | 预设切换 | 运行时通过 /preset 切换 Agent 模型预设 | | Interview | 通过浏览器问答流程将粗略想法转化为结构化 Markdown 规格 | | Divoom 显示 | 将 Orchestrator 和专家 Agent 活动镜像到 Divoom MiniToo 蓝牙显示器 |

⚙️ 配置与参考

| 文档 | 内容 | |-----|------| | 配置参考 | 配置文件位置、JSONC 支持、Prompt 覆盖、完整选项参考 | | 维护者指南 | Issue 分诊规则、标签含义、支持路由、仓库维护工作流 | | Skills | 内置和推荐 Skills，如 simplify、agent-browser、codemap | | MCPs | websearch、context7、grep_app，以及 MCP 权限如何按 Agent 分配 | | Tools | 内置工具能力，如代码搜索和格式化器 |

💡 预设

| 文档 | 内容 | |-----|------| | 作者预设 | 作者日常使用的混合 Provider 方案 | | $30 预设 | 约 $30/月的预算混合 Provider 方案 | | OpenCode Go 预设 | 安装器生成的 opencode-go 预设 |

📄 License

MIT