Otwartoźródłowy agent kodujący AI.
English | 简体中文 | 繁體中文 | 한국어 | Deutsch | Español | Français | Italiano | Dansk | 日本語 | Polski | Русский | Bosanski | العربية | Norsk | Português (Brasil) | ไทย | Türkçe | Українська | বাংলা | Ελληνικά | Tiếng Việt
OpenCode może wybierać model dla każdego kroku zamiast trzymać jeden model przez całą sesję: lokalny albo tani model wykonuje rutynową pracę, a najsilniejszy model jest zarezerwowany dla fragmentów, które naprawdę go potrzebują. Kierowanie jest wyłączone, dopóki nie włączysz routing.enabled.
Wybierz Auto (Routing) w selektorze modeli, aby sesja była kierowana automatycznie. Wybranie konkretnego modelu przypina do niego sesję i kierowanie jej nie zmienia.
| Poziom | Domyślnie | Zajmuje się |
|---|---|---|
| Local | model z twojej konfiguracji qwen |
implementacją, testami, refaktoryzacją oraz krokami budowania i powłoki, które je sprawdzają |
| Routine | najtańszy aktywny model DeepSeek Flash | planowaniem, analizą, przeglądem, wyjaśnieniami i zwykłym debugowaniem |
| Pro | najsilniejszy aktywny model DeepSeek | architekturą i dużymi refaktoryzacjami, trudnym debugowaniem, pracą wrażliwą na bezpieczeństwo |
- Ostatnie zapytanie ustawia klasyfikację bazową, a następnie każdy krok w obrębie tury jest klasyfikowany ponownie na podstawie tego, co tura już zrobiła: kroki, które tylko czytają i szukają, pozostają na poziomie Routine. Gdy krok zmieni pliki albo wykona polecenie, reszta tury nadal wykonuje się na poziomie Local. Dwa kolejne kroki z nieudanymi wywołaniami narzędzi liczą się jako trudne debugowanie i trafiają na poziom Pro. Przy
routing.step_routing: falsetura pozostaje na jednym poziomie. - Poziom jest używany tylko wtedy, gdy model jest włączony i obecnie zdrowy, a rozmowa nadal mieści się w jego oknie kontekstowym.
- Po
routing.attemptsniepowodzeniach praca trafia na wyższy poziom, a model, który się nie sprawdza, jest pomijany przez krótki czas karencji. Przerwanie wykonania nigdy nie liczy się jako błąd modelu. routing.preferencerozkłada koszt na jakość:cost-first,balanced(domyślnie) alboquality-first. Przy każdej zmianie modelu sesja pokazuje krótką notatkę z modelem, poziomem i przyczyną (routing.diagnostics).
Aplikacja może przygotować cały obszar roboczy projektu: generuje artefakty, weryfikuje je, otwiera projekt i uruchamia pierwsze zadanie w sesji. Otwórz Nowy obszar roboczy projektu na ekranie startowym projektów (ikona siatki w nagłówku) albo z palety poleceń. Kreator pyta o opis projektu i katalog docelowy, język wyjścia, wybór modelu (automatyczne kierowanie trzema modelami albo przypięty model z preferencją cost-first, balanced, quality-first), opcjonalnie model lokalny (adres bazowy, ID modelu, ID providera, opcjonalny klucz API, limit czasu i maksymalna liczba tokenów wyjściowych) z testem połączenia oraz o to, czy włączyć wczesne kompresowanie liczące koszty. Następnie przechodzi przez widoczne etapy i zostawia otwartą sesję z pierwszym zadaniem; nieudany etap można wznowić, a przerwane wykonanie zachowuje już utworzone pliki.
Na dysk nie jest zapisywana żadna tajemnica: opcjonalny lokalny klucz API trafia do przechowalni poświadczeń, a w wygenerowanym pliku opencode.json projektu może pojawić się wyłącznie nazwa jego zmiennej środowiskowej. Ten plik stosuje te same decyzje o kierowaniu i kompresowaniu do dalszej pracy w projekcie.
Długie sesje są streszczane do trwałego punktu kontrolnego, żeby rozmowa nadal mieściła się w oknie modelu. Dwa niezależne wyzwalacze dzielą ten mechanizm.
Kompresowanie granicy kontekstu jest domyślnie włączone (compaction.auto): uruchamia się, gdy szacowane zapytanie przekroczy sufit modelu, zachowuje dosłownie ostatnie compaction.keep.tokens (domyślnie 15 000) i streszcza resztę.
Wczesne kompresowanie liczące koszty jest włączane ręcznie (compaction.early.enabled) i działa, zanim granica będzie widoczna: uruchamia się tylko wtedy, gdy cały kontekst ma co najmniej min_tokens (24 000), a usuwana część sama w sobie jest warta co najmniej min_benefit_tokens (8 000) tokenów, maksymalnie raz na cooldown_seconds (300) na sesję. require_task_boundary każe czekać na naturalną przerwę; domyślnie jest true, ale jedna tura wywołań narzędzi nigdy takiej przerwy nie osiąga, dlatego false sprawia, że długie agentowe tury w ogóle są kompresowane. local_summarize wysyła streszczenie do skonfigurowanego modelu lokalnego i zapisuje jego użycie oraz koszt.
{
"compaction": {
"auto": true,
"keep": { "tokens": 15000 },
"early": { "enabled": true, "min_tokens": 24000, "min_benefit_tokens": 8000, "cooldown_seconds": 300, "require_task_boundary": false, "local_summarize": false },
},
}Wykonanie kompresowania potrzebuje miejsca na wyjściu dla własnego streszczenia; model lokalny z małym limit.output może je wyczerpać i zakończyć się błędem Compaction summary reached the output token limit – podnieś ten limit albo zostaw local_summarize wyłączone, kiedy to zobaczysz.
# YOLO
curl -fsSL https://opencode.ai/v2/install | bash
# Menedżery pakietów
npm i -g @opencode/cli@latest # albo bun/pnpm/yarn
brew install anomalyco/tap/opencode-v2 # macOS i Linux (polecane, zawsze aktualne)
brew install opencode # macOS i Linux (oficjalna formuła brew, rzadziej aktualizowana)
sudo pacman -S opencode # Arch Linux (Stable)
paru -S opencode-beta # Arch Linux (Latest from AUR)
mise use -g opencode # dowolny system
nix run github:anomalyco/opencode # NixTip
Przed instalacją usuń wersje starsze niż 0.1.x.
OpenCode jest także dostępny jako aplikacja desktopowa. Pobierz ją z opencode.ai/download.
| Platforma | Pobieranie |
|---|---|
| macOS (Apple Silicon) | opencode-desktop-mac-arm64.dmg |
| macOS (Intel) | opencode-desktop-mac-x64.dmg |
| Windows | opencode-desktop-win-x64.exe |
| Linux | .deb, .rpm lub AppImage |
# macOS (Homebrew)
brew install --cask opencode-desktopSkrypt instalacyjny stosuje następujący priorytet wyboru ścieżki instalacji:
$OPENCODE_INSTALL_DIR- Własny katalog instalacji$XDG_BIN_DIR- Ścieżka zgodna ze specyfikacją XDG Base Directory$HOME/bin- Standardowy katalog binarny użytkownika (jeśli istnieje lub można go utworzyć)$HOME/.opencode/bin- Domyślny fallback
# Przykłady
OPENCODE_INSTALL_DIR=/usr/local/bin curl -fsSL https://opencode.ai/v2/install | bash
XDG_BIN_DIR=$HOME/.local/bin curl -fsSL https://opencode.ai/v2/install | bashOpenCode zawiera dwóch wbudowanych agentów, między którymi możesz przełączać się klawiszem Tab.
- build - Domyślny agent z pełnym dostępem do pracy developerskiej
- plan - Agent tylko do odczytu do analizy i eksploracji kodu
- Domyślnie odmawia edycji plików
- Pyta o zgodę przed uruchomieniem komend bash
- Idealny do poznawania nieznanych baz kodu lub planowania zmian
Dodatkowo jest subagent general do złożonych wyszukiwań i wieloetapowych zadań.
Jest używany wewnętrznie i można go wywołać w wiadomościach przez @general.
Dowiedz się więcej o agents.
Więcej informacji o konfiguracji OpenCode znajdziesz w dokumentacji.
Jeśli chcesz współtworzyć OpenCode, przeczytaj contributing docs przed wysłaniem pull requesta.
Jeśli pracujesz nad projektem związanym z OpenCode i używasz "opencode" jako części nazwy (na przykład "opencode-dashboard" lub "opencode-mobile"), dodaj proszę notatkę do swojego README, aby wyjaśnić, że projekt nie jest tworzony przez zespół OpenCode i nie jest z nami w żaden sposób powiązany.
{ "$schema": "https://opencode.ai/config.json", // Dowolny serwer zgodny z OpenAI: llama.cpp, Ollama, vLLM, LM Studio, ... "providers": { "local": { "package": "aisdk:@ai-sdk/openai-compatible", "settings": { "baseURL": "http://127.0.0.1:8080/v1" }, "models": { "qwen3-coder": { "limit": { "context": 131072, "output": 8192 } } }, }, }, "qwen": { "base_url": "http://127.0.0.1:8080/v1", "model": "qwen3-coder", "provider": "local" }, "routing": { "enabled": true, "preference": "balanced", // Opcjonalne. Nieustawione role są pobierane z katalogu. "roles": { "local": "local/qwen3-coder", "routine": "deepseek/deepseek-chat", "pro": "deepseek/deepseek-reasoner" }, "step_routing": true, }, }