【2】. OpenCode 快速上手-育师

1. 虚拟机的配置教程

2. 安装Node.js

2.1 Ubuntu24.04

2.2 Windows11

3. 安装 OpenCode

4. OpenCode 基础命令

启动 OpenCode

退出 OpeCode

配置 OpenCode 主题

命令面板

其余指令

5. 内置 Agent

6. 给 OpenCode 配置模型 LLM

1. 进入配置模型界面：

2. 搜索模型：

3. 给定 API Key

4. 切换模型

7. 理解 LLM 的记忆

虽然OpenCode 官网提供了Linux的一键安装脚本，但是实测在国内网络环境下并不顺利。因此我们使用npm的方式安装。

1. 虚拟机的配置教程

参考：

最新VMware安装Ubuntu虚拟机教程，图文详细，附所需资源分享链接_onepanel-CSDN博客

2. 安装Node.js

2.1 Ubuntu24.04

首先需要安装Node.js

Node.js 是啥？
大家肯定都听说过JavaScript，也知道JavaScript是运行在浏览器上的语言。
浏览器中用来解释运行JavaScript的模块被称为 "JavaScript引擎" ，其中最知名的就是Chrome 中的引擎 V8 Worker。
后来，有大佬把 V8 Worker 单独拎出来，封装了一下，赋予其更多的能力（比如可以调用系统API），此时就得到了 Node.js。
Node.js 使 JavaScript 的应用场景更广泛了，不仅仅可以进行Web前端开发，还能进行后端开发和桌面应用开发。
目前我们使用的 AI CLI 系列的开发工具，大部分都是使用 Node.js 开发的。

在 Node.js 官网 Node.js — 下载 Node.js® 提供了下载安装的方案。

apt install nodejs

对于 Ubuntu24.04 来说，apt 默认源中的 Node.js 版本较低，通常不满足 AI 开发工具的需求。因此我们需要额外安装源，使 apt 可以安装高版本的 Node.js，此处是 v24 版本。

1. 使用 root 用户，引入 Node.js 的 apt 源：

curl -sL https://deb.nodesource.com/setup_24.x | bash -

2. 安装 Node.js

apt install nodejs

但对于国内的网络环境来说，上述操作有一定概率失败，解决方法：直接从国内镜像源下载 Node.js 的压缩包

sudo wget https://registry.npmmirror.com/-/binary/node/v24.3.0/node-v24.3.0-linux-x64.tar.xz

解压：

sudo tar -xJf node-v24.3.0-linux-x64.tar.xz -C /usr/local/lib/

创建软链接：

sudo ln -s /usr/local/lib/node-v24.3.0-linux-x64/bin/node /usr/local/bin/node sudo ln -s /usr/local/lib/node-v24.3.0-linux-x64/bin/npm /usr/local/bin/npm sudo ln -s /usr/local/lib/node-v24.3.0-linux-x64/bin/npx /usr/local/bin/npx

如果安装完成后 node -v 仍输出旧版：

根因：bash 会缓存命令路径，之前执行 node 时缓存了旧版 /usr/bin/node 的路径，即使软链接已指向新版，bash 仍使用缓存的旧路径。hash -r 清除缓存后问题解决。

最终结果：

成功之后我们会获得 node 和 npm 两个命令：

什么是 npm？
npm 是 Node.js 内置的 "包管理工具"，类似于 Ubuntu 的 apt，只不过 npm下载的软件包是给 Node.js 使用的，而 apt 下载的软件包则是给 Ubuntu 系统使用的。

PS C:\Users\75060> node Welcome to Node.js v24.18.0. Type ".help" for more information. > (To exit, press Ctrl+C again or Ctrl+D or type .exit) > PS C:\Users\75060> npm npm <command> Usage: npm install install all the dependencies in your project npm install <foo> add the <foo> dependency to your project npm test run this project's tests npm run <foo> run the script named <foo> npm <command> -h quick help on <command> npm -l display usage info for all commands npm help <term> search for help on <term> (in a browser) npm help npm more involved overview (in a browser)

2.2 Windows11

Windows 上 Node.js 的安装就简单多了。直接在官网，然后双击安装包，一路 Next 即可。

3. 安装 OpenCode

在OpenCode 官网中，选择"npm"安装方式。
OpenCode | 开源 AI 编程代理

使用 root 用户执行以下命令：

npm i -g opencode-ai

由于OpenCode 是一个Node.js 上的应用程序，而Node.js 本身是跨平台的，因此无论是Windows还是Linux，OpenCode 的安装都是上面相同的命令。

4. OpenCode 基础命令

启动 OpenCode

在工作目录中执行：

```
opencode
```

在哪个目录中运行 opencode，哪个目录就是工作目录，opencode 默认只能针对工作目录内部的内容（包括子目录）进行操作，所以先提前创建好指定的项目目录，并进入到该目录中，再启动opencode

如果发现只有 root 用户能启动 opencode，是因为 opencode 在 root 的家目录下，其它用户看不到，没有权限，解决方法：

root@iZuf6dza8bf7vp0zjipnhmZ:~# which opencode /root/nodejs/bin/opencode root@iZuf6dza8bf7vp0zjipnhmZ:~# cp /root/nodejs/bin/opencode /usr/local/bin/

退出 OpeCode

ctrl + c 执行两次
ctrl + d

配置 OpenCode 主题

/theme

命令面板

ctrl + p

OpenCode 的各种设置项均包含在命令面板中，这里的内容我们暂时不展开

其余指令

可去 OpenCode 官网查看：TUI | OpenCode

5. 内置 Agent

什么是 Agent
Agent 中文名叫做“智能体”，是当前 AI 应用开发领域中比较核心的概念。
我们知道，AI 开发工具的核心驱动力是 LLM，人和 LLM 之间的交互，核心就是通过“提示词”。所谓的 Agent，其实就是一些事先准备好的提示词（系统提示词），这些提示词中描述了该 LLM “人设”、“核心功能”、“约束”等内容。用户后续通过 Agent 来和 LLM 交互的时候，这些系统提示词都会自动生效，使 LLM 按照预定的规则进行工作。
举个例子类比：
对于一个普通人，见到“着火了”，第一时间想到的是自身的安全，要先撤离到安全地方。对于消防员来说，见到“着火了”，第一时间考虑的则是如何保护人民群众的人身财产安全。
因为在消防员的“系统提示词”中，保护人民群众是高于自身的人身安全的。

在 OpenCode 中，内置了 4 种 Agents：

Plan：只回答问题，不修改代码。通常用来提问/进行方案设计/做规划
Build：能回答问题，也能修改代码。开发代码的主力 Agent
general：独立的子 Agent，有单独的上下文窗口。通常用来处理一些单独的子问题。
explore：用来解释当前已有的项目代码。通常用来帮助我们理解一个已经存在的项目。

OpenCode 也支持自定义 Agent。我们暂时还用不到，先不考虑。其中，Plan 和 Build 是我们最常使用的 Agent。通过 Tab 键切换。

另外的 general 和 explore，则可以在对话中通过 @ 的方式来使用。

通过 ! 也可以进入 Shell 模式，即可以执行终端命令

6. 给 OpenCode 配置模型 LLM

1. 进入配置模型界面：

/models

2. 搜索模型：

按 Ctrl + A，可以查看所有的模型供应商（供应商）
也可以搜索指定模型，比如你买的是 MinMax 的 Coding Plan，在搜索框中输入“mini”进行搜索，选择 MiniMax Coding Plan（minimaxi.com）

如果买的是 token，选择上面的 MiniMax（minimaxi.com）

minimaxi.io 是提供给海外用户的。

3. 给定 API Key

复制刚才在 Minimax 后台获取到的 API Key，粘贴到输入框中，按 Enter 确认：

什么是 API Key
顾名思义，API Key 就是调用 API 的“钥匙”。

LLM 厂商其实是提供了一组 HTTP API，Open Code 则作为客户端，调用上述 API 完成后续任务。这些 LLM 的 API 不是随便就能调用的，得“花钱”。

那么如何识别出，当前的请求是否花钱了呢？LLM 厂商就会在用户付费之后，给用户分配这么一把钥匙。我们需要把 API Key 配置到 OpenCode 中，此时 OpenCode 发送的 HTTP 请求，就会带上这个 API Key，从而使模型厂商完成“身份校验”。
因此，这个 API Key 千万不能泄露出去，如果别人拿到了 API Key，就可以使用你账户里的额度了（相当于你的账户被白嫖了）

4. 切换模型

再次使用 /models 选择模型，选择 MiniMax Coding Plan 中的 MiniMax-M2.7 即可，如果版本升级了，选新版就行了。

7. 理解 LLM 的记忆

通过上述的简单任务，我们感受到了：使用 AI 工具进行开发，通常需要“多轮对话”才能够完成任务。这时候我们发现，当我们进行后续对话的时候，LLM 是能记得前面的对话内容的。举个例子：

上述过程中，当我表述“发现问题，程序一启动立即提示 GameOver”，此时 LLM 记得这是在开发一个“贪吃蛇”游戏。当我表述“刚才的问题仍然存在”时，LLM 能够知道“刚才的问题”是指“立即提示 GameOver”的问题。
LLM 是如何记住这些内容的呢？其实，LLM 自身是没有记忆的。LLM 能够记住前面信息的关键，是 opencode 等开发工具，维护了一份“上下文”。简单来说，就是把前面已经产生的对话，重新发送给 LLM。

显而易见，随着对话轮次的增加，给 LLM 单次发送的内容就会越来越多（每次都会携带当前会话中的所有历史消息）。其中：