news 2026/2/25 4:04:27

opencode移动端控制PC实战：远程Agent调用详细配置

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张小明

前端开发工程师

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opencode移动端控制PC实战：远程Agent调用详细配置

opencode移动端控制PC实战：远程Agent调用详细配置

1. 为什么需要移动端控制本地AI编程助手？

你有没有过这样的场景：
正在地铁上刷手机，突然想到一个关键的代码重构思路，想立刻验证；
或者在会议室用平板做技术分享，临时需要调用本地大模型分析一段项目代码；
又或者在家用笔记本写代码卡住了，想让厨房里的手机“帮你看一眼报错日志”——但又不想把代码上传到任何云端服务。

这些需求背后，其实指向同一个问题：如何安全、低延迟、零改造地让移动设备成为本地AI编程助手的遥控器？

OpenCode 正是为此而生。它不是另一个Web IDE或在线Copilot，而是一个真正“终端原生、隐私优先”的AI编码框架。它的核心设计里，早已埋下远程控制的基因：客户端/服务器分离架构、多会话并行支持、TUI界面与API双通道交互。这意味着——你不需要改一行代码，也不用暴露端口到公网，就能用手机发起一次完整的本地Agent调用：从读取当前项目结构，到生成修复补丁，再到自动执行测试，全程在你自己的机器上完成。

本文不讲概念，不堆参数，只聚焦一件事：手把手带你配通“手机 → 本地OpenCode Agent”的完整链路。从环境准备、服务暴露、移动端接入，到真实调用一个Qwen3-4B-Instruct模型完成代码诊断，每一步都可复制、可验证、无黑盒。

2. 环境准备：本地服务端一键就绪

2.1 快速启动OpenCode服务（含vLLM后端）

OpenCode本身不内置大模型推理能力，它专注做“智能调度中枢”。要让它真正干活，你需要一个高性能、低显存占用的本地推理服务。vLLM正是当前最成熟的选择——尤其对Qwen3-4B这类中等规模模型，vLLM能在单张RTX 4090上实现15+ tokens/s的吞吐，且内存占用比HuggingFace Transformers低40%以上。

我们采用“Docker一体化部署”方案，避免环境冲突：

# 1. 拉取预构建镜像（已集成vLLM + Qwen3-4B-Instruct-2507） docker pull opencode-ai/vllm-qwen3:2507 # 2. 启动vLLM服务（绑定本地8000端口，仅监听localhost） docker run -d \ --name vllm-qwen3 \ --gpus all \ -p 127.0.0.1:8000:8000 \ -e VLLM_MODEL=qwen/qwen3-4b-instruct \ -e VLLM_TENSOR_PARALLEL_SIZE=1 \ opencode-ai/vllm-qwen3:2507 # 3. 验证服务是否就绪（终端执行） curl -s http://localhost:8000/health | jq .status # 返回 {"status": "healthy"} 即成功

注意：-p 127.0.0.1:8000:8000是关键。它确保vLLM只接受本机请求，不对外网暴露，为后续移动端安全接入打下基础。

2.2 安装并配置OpenCode客户端

OpenCode官方提供跨平台二进制包，无需编译：

# macOS / Linux（一键安装） curl -fsSL https://opencode.ai/install.sh | sh # Windows（PowerShell） iwr -useb https://opencode.ai/install.ps1 | iex

安装完成后，在任意项目目录下创建opencode.json配置文件，明确告诉OpenCode：“我要用本地vLLM跑Qwen3-4B”：

{ "$schema": "https://opencode.ai/config.json", "provider": { "local-qwen3": { "npm": "@ai-sdk/openai-compatible", "name": "qwen3-4b", "options": { "baseURL": "http://localhost:8000/v1", "apiKey": "sk-no-key-required" }, "models": { "Qwen3-4B-Instruct-2507": { "name": "Qwen3-4B-Instruct-2507" } } } }, "defaultModel": "Qwen3-4B-Instruct-2507" }

这个配置做了三件事：

  • 声明一个名为local-qwen3的本地模型提供商；
  • 指向http://localhost:8000/v1—— 这正是vLLM的OpenAI兼容API入口；
  • 设置默认模型为Qwen3-4B-Instruct-2507，后续所有Agent调用将自动使用它。

2.3 启动OpenCode服务模式（非TUI）

默认opencode命令启动的是TUI界面。但我们要的是远程可调用的服务接口，因此需启用服务模式：

# 在项目根目录执行（注意：必须有opencode.json） opencode serve --port 8080 --host 0.0.0.0

成功标志：终端输出OpenCode server listening on http://0.0.0.0:8080
安全提示：--host 0.0.0.0允许局域网内其他设备访问，但OpenCode默认不鉴权——所以请确保你的路由器防火墙已关闭，或仅在可信局域网（如家庭Wi-Fi）中启用。

此时，OpenCode已作为HTTP服务运行，它暴露了标准REST API，例如：

  • POST /v1/chat/completions—— 标准OpenAI聊天接口
  • GET /v1/agents—— 获取可用Agent列表
  • POST /v1/agents/plan/run—— 调用规划Agent分析项目

这些接口，就是移动端连接的“大门”。

3. 移动端接入：三步完成远程调用

3.1 网络连通性确认（最关键一步）

手机和PC必须在同一局域网（如都连着家里的Wi-Fi）。打开手机浏览器，访问：
http://[你的PC局域网IP]:8080/health
例如：http://192.168.31.123:8080/health

如果返回{"status":"ok"}，说明网络打通；如果超时，请检查：

  • PC防火墙是否放行8080端口；
  • 手机Wi-Fi是否真的和PC在同一子网（不是“Wi-Fi 2”和“Wi-Fi 2.4G”这种命名陷阱）；
  • OpenCode服务是否仍在前台运行（不要关掉终端窗口）。

3.2 使用标准HTTP工具发起首次调用

无需安装App，用手机自带的“快捷指令”（iOS）或“Termux”（Android）即可。这里以iOS快捷指令为例，演示如何用手机调用OpenCode的buildAgent生成一个Python函数：

  1. 新建快捷指令 → 添加操作 → “获取URL内容”
  2. URL填入：http://192.168.31.123:8080/v1/agents/build/run
  3. 方法选POST，添加Header：
    • Content-Type: application/json
    • Accept: application/json
  4. 请求体（Body）填入JSON：
{ "messages": [ { "role": "user", "content": "写一个Python函数，接收一个整数列表，返回其中偶数的平方和" } ], "model": "Qwen3-4B-Instruct-2507" }

运行后，你会看到手机返回一段结构化JSON，其中choices[0].message.content就是Qwen3生成的完整代码：

def even_square_sum(numbers): return sum(x**2 for x in numbers if x % 2 == 0)

这证明：手机已能完整驱动本地Agent，从理解需求、生成代码、到返回结果，一气呵成。

3.3 进阶：用手机扫码快速进入TUI界面（类VS Code Remote）

OpenCode还提供一个更直观的远程控制方式——通过二维码，让手机浏览器直接渲染TUI界面：

# 在PC终端执行（需已启动opencode serve） opencode serve --port 8080 --host 0.0.0.0 --tui-qr

终端会立即显示一个二维码。用手机微信/相机扫描，即可在手机浏览器中打开一个完全功能的OpenCode TUI界面：

  • Tab键切换build（代码生成）和plan（项目分析）Agent；
  • 方向键导航、回车确认、ESC退出，操作逻辑与PC终端完全一致；
  • 所有代码补全、跳转、诊断，均由本地vLLM实时响应，毫秒级反馈。

这个体验，就像把你的开发环境“投屏”到了手机上，但所有计算都在本地完成，隐私零泄露。

4. 实战案例：用手机诊断PC上的Python报错

现在，让我们做一个真实、高频、有获得感的场景：在手机上粘贴一段Python报错日志，让PC上的OpenCode自动定位问题并给出修复建议。

4.1 准备一个典型错误

在PC上新建test_error.py：

def calculate_average(nums): return sum(nums) / len(nums) print(calculate_average([])) # 触发ZeroDivisionError

运行它，得到报错：

Traceback (most recent call last): File "test_error.py", line 4, in <module> print(calculate_average([])) File "test_error.py", line 2, in calculate_average return sum(nums) / len(nums) ZeroDivisionError: division by zero

4.2 手机端发起诊断请求

用手机访问：http://192.168.31.123:8080/v1/agents/plan/run
POST Body填入：

{ "messages": [ { "role": "user", "content": "以下是一段Python报错日志，请分析错误原因，并给出修复后的完整代码：\n\nTraceback (most recent call last):\n File \"test_error.py\", line 4, in <module>\n print(calculate_average([]))\n File \"test_error.py\", line 2, in calculate_average\n return sum(nums) / len(nums)\nZeroDivisionError: division by zero" } ], "model": "Qwen3-4B-Instruct-2507" }

几秒钟后，手机收到响应，content字段包含：

错误原因：calculate_average函数在输入空列表时，len(nums)返回0，导致除零错误。
修复方案：在除法前检查列表长度，为空时返回0或抛出更友好的异常。
修复后代码：

def calculate_average(nums): if len(nums) == 0: return 0 return sum(nums) / len(nums)

整个过程，你没有打开PC，没有复制粘贴到网页，没有上传任何代码——只是在手机上发了一次HTTP请求，就完成了专业级的错误诊断。

5. 常见问题与避坑指南

5.1 “手机能连通，但调用返回404”

大概率是OpenCode服务未正确加载配置。检查：

  • opencode.json是否放在当前工作目录（不是家目录，不是/tmp）；
  • 文件名是否严格为opencode.json（大小写敏感，不能是Opencode.json）；
  • 配置中的baseURL是否指向http://localhost:8000/v1（注意末尾/v1，vLLM必需）。

5.2 “vLLM启动失败，报CUDA out of memory”

Qwen3-4B在FP16下约需8GB显存。若显存不足，可在启动命令中添加量化参数：

docker run -d \ --name vllm-qwen3 \ --gpus all \ -p 127.0.0.1:8000:8000 \ -e VLLM_MODEL=qwen/qwen3-4b-instruct \ -e VLLM_DTYPE=half \ -e VLLM_QUANTIZATION=awq \ # 启用AWQ量化 opencode-ai/vllm-qwen3:2507

AWQ量化可将显存占用降至5GB以内，性能损失小于3%。

5.3 “手机调用延迟高，响应慢”

这不是模型问题，而是网络问题。OpenCode默认启用流式响应（streaming），但手机浏览器可能未正确处理SSE。解决方案：

  • 在POST请求头中添加"Accept": "application/json"（强制关闭流式）；
  • 或改用专用HTTP客户端App（如iOS的HTTPBot、Android的Postman）。

5.4 “如何让多个手机同时控制同一台PC？”

OpenCode原生支持多会话并行。每个手机发起的请求，都会被分配独立会话ID，互不干扰。你甚至可以让：

  • 手机A调用buildAgent写新功能；
  • 手机B调用planAgent分析老模块；
  • 平板C用TUI界面实时查看Git状态。
    三者完全隔离，共享同一套本地模型和代码库。

6. 总结：你刚刚搭建了一个怎样的系统？

你完成的不是一个“玩具Demo”，而是一套真正落地的、隐私可控的AI编程远程协作基础设施：

  • 零信任安全模型：vLLM只监听127.0.0.1，OpenCode服务仅开放局域网，所有数据不出本地；
  • 终端级性能体验：vLLM + Qwen3-4B组合，在消费级显卡上达成生产可用的推理速度；
  • 跨端无缝衔接：手机、平板、PC共享同一套Agent逻辑，TUI界面在小屏上依然可操作；
  • 开箱即用的工程化设计：从Docker镜像、JSON配置、到标准OpenAI API，全部遵循开发者直觉。

这不再是“用手机调用一个API”，而是把你的开发环境，变成了一个可随身携带、随时唤醒的智能体。下次开会时，当别人还在翻PPT找代码片段，你已经用手机扫个码，直接在浏览器里调试起本地项目了。

真正的AI编程自由，从来不是依赖某个云服务，而是让你的每一台设备，都成为你思考的延伸。

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