🇺🇸 English

oh-my-openkei

Open Multi Agent Suite · Kết hợp bất kỳ model nào · Tự động phân công tác vụ

bởi Kei · dựa trên oh-my-opencode-slim

Plugin Này Là Gì

oh-my-openkei là một plugin điều phối agent (agent orchestration) cho OpenCode. Nó bao gồm một đội ngũ agent chuyên biệt được tích hợp sẵn, có nhiệm vụ thám thính mã nguồn, tra cứu tài liệu, đánh giá kiến trúc, xử lý công việc giao diện, và thực thi các tác vụ triển khai dưới sự chỉ đạo của một bộ điều phối duy nhất.

Thay vì bắt một model duy nhất làm mọi thứ, plugin này định tuyến từng phần công việc đến agent phù hợp nhất, cân bằng giữa chất lượng, tốc độ và chi phí.

Để khám phá các agent, xem Meet the Pantheon. Để biết danh sách đầy đủ tính năng, xem Tính năng & Quy trình.

Bắt Đầu Nhanh

Package đã xuất bản:

• https://www.npmjs.com/package/oh-my-openkei

Sao chép và dán dòng nhắc này cho agent LLM của bạn:

Install and configure oh-my-openkei by following:
https://www.npmjs.com/package/oh-my-openkei

Cài Đặt

bunx oh-my-openkei@latest install

Cài Đặt Không Tương Tác

bunx oh-my-openkei@latest install --no-tui --skills=yes

Bắt Đầu

1. Đăng nhập vào các nhà cung cấp:

   opencode auth login

2. Làm mới danh sách model khả dụng:

   opencode models --refresh

3. Xem lại cấu hình plugin đã tạo tại ~/.config/opencode/oh-my-openkei.json
4. Điều chỉnh model, kỹ năng hoặc quyền truy cập MCP cho từng agent nếu cần
5. Khởi động OpenCode:

   opencode

6. Xác minh các agent đang phản hồi:

   ping all agents

[!TIP] Bạn muốn hiểu cách thức phân công tự động hoạt động trong thực tế? Hãy xem Orchestrator prompt — nó chứa các quy tắc định tuyến, logic chọn chuyên gia và model vận hành ưu tiên phân công cho primary agent.

Cấu hình mặc định được tạo ra:

{
  "$schema": "https://unpkg.com/oh-my-openkei@latest/oh-my-openkei.schema.json",
  "preset": "default",
  "presets": {
    "default": {
      "orchestrator": {
        "model": "openai/gpt-5.4-fast",
        "variant": "high",
        "skills": ["*"],
        "mcps": ["*", "!context7"]
      },
      "planner": {
        "model": "openai/gpt-5.5-fast",
        "variant": "xhigh",
        "skills": ["*"],
        "mcps": ["*", "!context7"]
      },
      "sprinter": {
        "model": "openai/gpt-5.3-codex",
        "variant": "low",
        "skills": ["*"],
        "mcps": ["*", "!context7"]
      },
      "business-analyst": {
        "model": "openai/gpt-5.5-fast",
        "variant": "high",
        "skills": ["business-analyst"],
        "mcps": ["*", "!context7"]
      },
      "oracle": {
        "model": "openai/gpt-5.5-fast",
        "variant": "high",
        "skills": ["simplify", "requesting-code-review"],
        "mcps": []
      },
      "debugger": {
        "model": "openai/gpt-5.3-codex",
        "variant": "high",
        "skills": [],
        "mcps": []
      },
      "council": {
        "model": "openai/gpt-5.4-fast",
        "variant": "xhigh",
        "skills": [],
        "mcps": []
      },
      "librarian": {
        "model": "minimax-coding-plan/MiniMax-M2.7",
        "skills": [],
        "mcps": ["websearch", "context7", "grep_app"]
      },
      "explorer": {
        "model": "minimax-coding-plan/MiniMax-M2.7",
        "skills": [],
        "mcps": ["serena"]
      },
      "designer": {
        "model": "opencode-go/kimi-k2.6",
        "skills": ["agent-browser"],
        "mcps": ["figma"]
      },
      "frontend-developer": {
        "model": "opencode-go/deepseek-v4-flash",
        "skills": ["vercel-react-best-practices", "karpathy-guidelines"],
        "mcps": []
      },
      "backend-developer": {
        "model": "opencode-go/deepseek-v4-flash",
        "skills": ["backend-developer", "karpathy-guidelines"],
        "mcps": []
      }
    }
  }
}

frontend-developer, backend-developer và business-analyst coi các kỹ năng khả dụng của họ như những hướng dẫn bắt buộc: khi kỹ năng được cấu hình cho họ, họ được nhắc tải các kỹ năng đó qua công cụ skill trước khi thực hiện công việc chính.

Quản lý phiên (session management) được bật theo mặc định dù không được hiển thị trong cấu hình khởi đầu. Xem Session Management nếu bạn muốn tùy chỉnh số lượng phiên agent con có thể tiếp tục được ghi nhớ.

Dành Cho Các Nhà Cung Cấp Khác

Để sử dụng Kimi, GitHub Copilot, ZAI Coding Plan hoặc một thiết lập đa nhà cung cấp khác, hãy dùng Configuration để tham khảo đầy đủ. Để xem ví dụ thiết lập đa nhà cung cấp giá rẻ hơn, hãy xem $30 Preset.

Hướng dẫn cấu hình cũng bao gồm các agent con tùy chỉnh thông qua agents.<name>, nơi bạn có thể định nghĩa cả khối prompt thông thường và orchestratorPrompt cho việc phân công.

Bạn cũng có thể kết hợp bất kỳ model nào cho mỗi agent. Để có gợi ý về model, hãy xem Recommended Models được liệt kê dưới mỗi agent bên dưới.

✅ Xác Minh Thiết Lập Của Bạn

Sau khi cài đặt và xác thực, hãy xác minh tất cả các agent đã được cấu hình và đang phản hồi:

opencode

Sau đó chạy:

ping all agents

Nếu bất kỳ agent nào không phản hồi, hãy kiểm tra xác thực nhà cung cấp và tệp cấu hình của bạn.

[!NOTE] Khối JSON ở trên hiển thị preset do trình cài đặt tạo ra. Các giá trị "Default Model" theo từng agent bên dưới mô tả các mặc định an toàn khi chạy, được sử dụng khi không có cấu hình model rõ ràng nào được cung cấp.

🏛️ Meet the Pantheon

Primary Agents

Orchestrator, Planner, Sprinter và Business Analyst là các primary agent. Hãy chọn một agent dựa trên cách bạn muốn làm việc.

• Orchestrator (mặc định): Điều phối viên ưu tiên phân công cho việc lập kế hoạch, định tuyến và tích hợp kết quả.
• Planner: Người lập kế hoạch theo phong cách phỏng vấn, đặt câu hỏi làm rõ và trả về đầu ra có cấu trúc <planner-plan>.
• Sprinter: Agent tự thực thi nhanh cho các câu hỏi đáp nhanh và tác vụ trực tiếp.
• Business Analyst: Chuyên gia phân tích cho nghiên cứu thị trường, phân tích cạnh tranh, thu thập yêu cầu và lập kế hoạch chiến lược.

Luồng Định Tuyến

• Orchestrator có thể phân công cho debugger, explorer, librarian, oracle, designer, frontend-developer, backend-developer, observer và council.
• Planner chỉ lập kế hoạch và chỉ có thể phân công cho explorer, librarian, oracle và designer.
• Sprinter tự thực thi và không phân công.
• Business Analyst có thể phân công nghiên cứu cho explorer, librarian và oracle.
• Specialists là những người thực thi lá cây: sau khi được phân công, họ thực hiện công việc có giới hạn và trả kết quả về.
• Observer bị vô hiệu hóa theo mặc định cho đến khi bạn bật nó một cách rõ ràng trong cấu hình.
• Council có sẵn, nhưng được thiết kế đắt đỏ một cách có chủ ý và được giữ trên một lộ trình nghiêm ngặt hơn so với phân công thông thường.

Orchestrator

Vai trò: Điều phối viên ưu tiên phân công
Prompt: orchestrator.ts
Mô hình mặc định: openai/gpt-5.4-fast (high)
Mô hình đề xuất: openai/gpt-5.5, anthropic/claude-opus-4.7
Lựa chọn tốt nhất: openai/gpt-5.5-fast với variant high — đây là cấu hình đơn lẻ mạnh nhất cho vai trò điều phối, mang lại sự cân bằng tốt nhất giữa tốc độ suy luận và độ chính xác định tuyến.
Hướng dẫn chọn model: Chọn model điều phối mạnh nhất của bạn. Orchestrator cần xuất sắc trong việc định tuyến, kỷ luật phân công, phán đoán và tuân theo hướng dẫn đáng tin cậy. Orchestrator phân công TẤT CẢ công việc quan trọng cho các chuyên gia và chỉ hành động trực tiếp khi quy tắc "Don't delegate when" của agent con được áp dụng rõ ràng, hoặc cho các nhiệm vụ tích hợp/xác minh.

Planner

Vai trò: Người lập kế hoạch theo phong cách phỏng vấn, đặt câu hỏi làm rõ và trả về đầu ra có cấu trúc <planner-plan>
Prompt: planner.ts
Mô hình mặc định: openai/gpt-5.5-fast (xhigh)
Mô hình đề xuất: openai/gpt-5.5, anthropic/claude-opus-4.7
Hướng dẫn chọn model: Chọn model lập trình toàn diện mạnh nhất của bạn. Planner điều khiển việc lập kế hoạch và phân công, vì vậy nó cần phán đoán xuất sắc, tư duy có cấu trúc và khả năng tuân theo hướng dẫn đáng tin cậy. Planner phân công tất cả việc khám phá và nghiên cứu cho các chuyên gia và chỉ hành động trực tiếp để tổng hợp, phỏng vấn và tạo kế hoạch.

Sprinter

Vai trò: Agent tự thực thi nhanh cho các câu hỏi đáp nhanh và tác vụ trực tiếp
Prompt: sprinter.ts
Mô hình mặc định: openai/gpt-5.3-codex (low)
Mô hình đề xuất: openai/gpt-5.3-codex, github-copilot/grok-code-fast-1, kimi-for-coding/k2p5
Hướng dẫn chọn model: Chọn một model nhanh, độ trễ thấp. Sprinter xử lý mọi thứ trực tiếp và không phân công — sử dụng nó khi bạn muốn câu trả lời trực tiếp và thực thi nhanh thay vì lập kế hoạch hoặc phân công nặng nề.

Business Analyst

Vai trò: Chuyên gia nghiên cứu thị trường, phân tích cạnh tranh, thu thập yêu cầu và lập kế hoạch chiến lược
Prompt: business-analyst.ts
Mô hình mặc định: openai/gpt-5.5-fast (high)
Mô hình đề xuất: openai/gpt-5.5, anthropic/claude-opus-4.7
Hướng dẫn chọn model: Chọn một model suy luận mạnh cho việc phân tích có cấu trúc, tổng hợp nghiên cứu và tạo tài liệu. Business Analyst phân công nghiên cứu cho @explorer, @librarian và @oracle, sau đó tổng hợp các phát hiện thành các kế hoạch hành động và tài liệu yêu cầu.

Hành vi tự động lưu: Business Analyst luôn lưu toàn bộ đầu ra phân tích của mình dưới dạng tệp .md trong thư mục .business-analyts/ và chỉ trả về một xác nhận ngắn gọn trong chat. Điều này khác với Planner, chỉ lưu vào tệp khi được yêu cầu một cách rõ ràng.

Subagents

Các agent sau đây được phân công bởi các primary agent dựa trên loại tác vụ.

Oracle

Vai trò: Cố vấn chiến lược và điểm leo thang cho các quyết định quan trọng, lỗi chưa được giải quyết và đánh giá mã nguồn
Prompt: oracle.ts
Mô hình mặc định: openai/gpt-5.5-fast (high)
Mô hình đề xuất: openai/gpt-5.5 (high), google/gemini-3.1-pro-preview (high)
Hướng dẫn chọn model: Chọn model suy luận cao mạnh nhất của bạn cho việc đánh giá kiến trúc, gỡ lỗi leo thang, đánh đổi và đánh giá mã nguồn. Điều tra lỗi ban đầu nên được chuyển cho @debugger — chỉ chuyển đến Oracle khi lỗi vẫn tồn tại sau khi điều tra ban đầu hoặc có tác động đến kiến trúc.

Debugger

Vai trò: Chuyên gia điều tra lỗi — tìm nguyên nhân gốc rễ mà không triển khai sửa chữa
Prompt: debugger.ts
Mô hình mặc định: openai/gpt-5.3-codex (high)
Mô hình đề xuất: openai/gpt-5.4-mini, minimax-coding-plan/MiniMax-M2.7
Hướng dẫn chọn model: Chọn một model lập trình có năng lực cho việc gỡ lỗi có hệ thống. Debugger ở chế độ chỉ đọc và tập trung vào điều tra — nó truy vết đường dẫn lỗi, phân tích nguyên nhân gốc rễ và báo cáo kết quả cho các agent triển khai hành động. Nó KHÔNG triển khai sửa lỗi.

Explorer

Vai trò: Trinh sát mã nguồn
Prompt: explorer.ts
Mô hình mặc định: minimax-coding-plan/MiniMax-M2.7
Mô hình đề xuất: fireworks-ai/accounts/fireworks/routers/kimi-k2p5-turbo, openai/gpt-5.4-mini
Hướng dẫn chọn model: Chọn một model nhanh, chi phí thấp. Explorer xử lý công việc trinh sát rộng, vì vậy tốc độ và hiệu quả thường quan trọng hơn việc sử dụng model suy luận mạnh nhất của bạn.

Librarian

Vai trò: Truy xuất kiến thức bên ngoài
Prompt: librarian.ts
Mô hình mặc định: minimax-coding-plan/MiniMax-M2.7
Mô hình đề xuất: fireworks-ai/accounts/fireworks/routers/kimi-k2p5-turbo, openai/gpt-5.4-mini
Hướng dẫn chọn model: Chọn một model nhanh, chi phí thấp. Librarian xử lý việc nghiên cứu và tra cứu tài liệu, vì vậy tốc độ và hiệu quả thường quan trọng hơn việc sử dụng model suy luận mạnh nhất của bạn.

Designer

Vai trò: Định hướng UI/UX, quyết định bố cục/tương tác, trau chuốt hình ảnh và đánh giá khả năng tiếp cận
Prompt: designer.ts
Mô hình mặc định: opencode-go/kimi-k2.6
Mô hình đề xuất: google/gemini-3.1-pro-preview, kimi-for-coding/k2p5
Hướng dẫn chọn model: Chọn một model mạnh về định hướng UI/UX, phán đoán bố cục/tương tác, trau chuốt hình ảnh và ra quyết định thiết kế. Designer đóng vai trò là cơ quan ra spec/quyết định; công việc triển khai với hướng dẫn rõ ràng sẽ được chuyển cho @frontend-developer.

Frontend Developer

Vai trò: Triển khai phía client và kiểm thử frontend — thực thi những gì @designer quyết định
Prompt: frontend-developer.ts
Mô hình mặc định: opencode-go/deepseek-v4-flash (high)
Mô hình đề xuất: google/gemini-3.1-pro-preview, kimi-for-coding/k2p5
Hướng dẫn chọn model: Chọn một model mạnh về triển khai phía client, kiến trúc component và thực thi kiểu dáng. Nhận các tác vụ frontend có giới hạn từ Orchestrator sau khi định hướng thiết kế đã được thiết lập.

Backend Developer

Vai trò: Chuyên gia triển khai backend
Prompt: backend-developer.ts
Mô hình mặc định: opencode-go/deepseek-v4-flash (high)
Mô hình đề xuất: cerebras/zai-glm-4.7, fireworks-ai/accounts/fireworks/routers/kimi-k2p5-turbo, openai/gpt-5.4-mini
Hướng dẫn chọn model: Chọn một model lập trình nhanh, đáng tin cậy cho các tác vụ backend thông thường. Nhận các tác vụ phía máy chủ có giới hạn từ Orchestrator như triển khai API, công việc cơ sở dữ liệu và thay đổi logic dịch vụ.

Council

[!NOTE] > Tại sao Orchestrator không tự động gọi Council thường xuyên hơn? Điều này là có chủ ý. Council chạy nhiều model cùng một lúc, vì vậy việc phân công tự động được giữ ở mức hạn chế vì đây thường là đường dẫn có chi phí cao nhất trong hệ thống. Trong thực tế, Council được thiết kế để sử dụng thủ công khi bạn muốn, ví dụ: @council compare these two architectures.

Vai trò: Đồng thuận và tổng hợp đa LLM
Prompt: council.ts
Hướng dẫn: docs/council.md
Thiết lập mặc định: Theo cấu hình — các councillor đến từ council.presets và model Council agent đến từ cấu hình council thông thường của bạn
Thiết lập đề xuất: Mô hình Council mạnh + các councillor đa dạng từ nhiều nhà cung cấp
Hướng dẫn chọn model: Sử dụng một model tổng hợp mạnh cho Council agent và các model đa dạng làm councillor. Giá trị của Council đến từ việc so sánh các góc nhìn model khác nhau, không chỉ chọn một model mạnh nhất duy nhất ở mọi nơi.

Observer

[!NOTE] > Tại sao lại là một agent riêng? Nếu model Orchestrator của bạn không phải là đa phương thức, hãy bật Observer để xử lý hình ảnh, ảnh chụp màn hình, PDF và các tệp trực quan khác. Observer bị vô hiệu hóa theo mặc định và cung cấp cho Orchestrator một trình đọc đa phương thức chuyên dụng mà không buộc bạn phải thay đổi model suy luận chính. Đặt disabled_agents: [] và một model observer trong cấu hình của bạn.

Vai trò: Phân tích trực quan chỉ đọc — diễn giải hình ảnh, ảnh chụp màn hình, PDF và sơ đồ. Trả về các quan sát có cấu trúc cho bộ điều phối mà không tải byte tệp thô vào cửa sổ ngữ cảnh chính.

• Hình ảnh, ảnh chụp màn hình, sơ đồ → công cụ read (hỗ trợ hình ảnh gốc)
• PDF và tài liệu nhị phân → công cụ read (trích xuất văn bản + cấu trúc)
• Bị vô hiệu hóa theo mặc định — bật bằng "disabled_agents": [] và cấu hình một model có khả năng thị giác

Prompt: observer.ts
Mô hình mặc định: openai/gpt-5.4-mini — cấu hình một model có khả năng thị giác để bật
Hướng dẫn chọn model: Chọn một model có khả năng thị giác nếu bạn muốn agent đọc ảnh chụp màn hình, hình ảnh, PDF và các tệp trực quan khác.

📚 Tài Liệu

Sử dụng phần này như một bản đồ: bắt đầu với cài đặt, sau đó chuyển đến các tính năng, cấu hình hoặc preset ví dụ tùy theo nhu cầu của bạn.

🚀 Bắt Đầu Tại Đây

| Tài liệu | Nội dung bao gồm | | -------------------------------------------------- | -------------------------------------------------------------------------- | | Installation Guide | Cài đặt plugin, sử dụng cờ CLI, đặt lại cấu hình và khắc phục sự cố | | Quick Reference | Bảng tra cứu nhanh về cài đặt, cấu hình, kỹ năng, MCP, công cụ và preset |

✨ Tính Năng & Quy Trình

| Tài liệu | Nội dung bao gồm | | ------------------------------------------------------ | -------------------------------------------------------------------------------- | | Council | Chạy nhiều model song song và tổng hợp một câu trả lời duy nhất với @council | | Session Management | Tái sử dụng các phiên agent con gần đây với bí danh ngắn thay vì bắt đầu lại | | Codemap | Tạo bản đồ phân cấp codemap để hiểu cơ sở mã nguồn lớn nhanh hơn |

⚙️ Cấu Hình & Tham Khảo

| Tài liệu | Nội dung bao gồm | | ---------------------------------------------- | ---------------------------------------------------------------------------------------------------- | | Configuration | Vị trí tệp cấu hình, hỗ trợ JSONC, ghi đè prompt và tham khảo tùy chọn đầy đủ | | Skills | Các kỹ năng được tích hợp sẵn và đề xuất như simplify, agent-browser và codemap | | MCPs | websearch, context7, grep_app, figma, serena và cách quyền MCP hoạt động theo từng agent | | Tools | Các khả năng công cụ tích hợp sẵn như webfetch, công cụ LSP, tìm kiếm mã và định dạng |

💡 Preset Ví Dụ

| Tài liệu | Nội dung bao gồm | | --------------------------------------------------- | ------------------------------------------------------ | | $30 Preset | Thiết lập đa nhà cung cấp tiết kiệm khoảng $30/tháng |

📄 Giấy Phép

MIT