OpenCode 多模型 AI 编码代理 CLI

问题：终端里的编码代理常被订阅和后端绑定

很多工具要么只接单一模型，要么把文件编辑、命令执行、项目上下文拆成孤立功能；实际写代码时，你更希望在终端里用一个 agent 完成读取仓库、定位入口、修改文件、生成代码和跑 shell 命令。opencode 这类 CLI 试图把 LLM 当作可替换的执行后端，而不是固定供应商。

工作方式：把模型能力放进本地工作流

核心是终端原生 agent：用 Go 实现，不依赖重型 GUI，适合 SSH、容器、CI 或本地终端环境。它支持 Claude、GPT、Gemini 和本地模型 等 75+ LLM，让模型选择按任务、成本或隐私要求调整；同一工作流里可以继续使用 file editing、code generation、shell command execution 和 project understanding。常见步骤是：从终端启动 agent，让它读取项目结构和相关文件，提出修改或生成代码，再执行必要的 shell 命令验证结果。没有订阅费用的约束，适合把模型调用当作基础设施的一部分。

适用边界：不要把它当成免审查的自动工

它能直接改文件和执行 shell，权限和误操作风险需要自己控制；建议在可回滚的 Git 仓库里使用，对敏感路径和生产命令做前置约束。对复杂重构、长链路调试或强交互式 UI 任务，仍应把 agent 输出当作候选方案，再人工确认关键差异。