一套纯 OpenCode 配置实现 Agent 软路由 背景

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-deepseek-config
我把这套配置整理完善，传到了 GitHub 上：

🔗 github.com/znlgis/my-opencode-deepseek-config

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