OpenCode Agent 系统深度体验：Context Engineering 决定上限

一、新闻概述

1. 标题

OpenCode Agent 系统深度体验：Context Engineering 决定上限

2. 发布时间

2025 年 1 月 15 日

3. 来源

微信公众平台

二、核心内容

1. 事件摘要

A. 主要内容

作者 dongxu 分享了使用 OpenCode + oh-my-opencode 在真实项目中的深度体验，重新实现 TiKV 的 PostgreSQL 协议 SQL 层。

B. 核心亮点

• 不到一个下午完成需要团队 2 个月的工作量
• 烧掉约 100 万 token，成本几乎可忽略
• Context Engineering 比模型本身更重要
• 多模型协同效果超越预期

2. 关键信息

A. 项目内容

为 TiKV 重新实现兼容 PostgreSQL 协议的 SQL 层，能够运行 dvdrental 兼容性测试和 TPCC。

B. 重要数据

• 时间成本：不到一个下午
• Token 消耗：约 100 万
• 传统方式：团队 2 个月工作量

C. 涉及技术

OpenCode、oh-my-opencode、Claude Code、Agent 系统

3. 背景介绍

A. 任务难度

相当于重写 TiDB 的 SQL 层，这是数据库核心组件，涉及解析、优化、执行等多个复杂模块。

B. 相关上下文

作者已重度使用过 Claude Code、Gemini Pro、Codex 等工具，对各类 AI 编程助手有深入对比。

三、详细报道

1. 主要观点

A. Context Engineering 并不是堆 Prompt

真正有效的 context engineering，需要持续、结构化、稳定地注入以下内容：

• 明确但不过度具体的目标（人）
• 清晰的计划（Agent）
• 工程边界与约束（人）
• 历史决策与隐含假设（Agent）
• 让模型在长上下文中不乱飞的稳定中间结构（Agent）

B. 多模型协同的优势

oh-my-opencode 的设计理念：不执着于使用最强模型，而是将多个一线模型组织进同一工作流。

效果：3 个诸葛亮的协同明显超过单个诸葛亮。

C. 不中断体验的重要性

非中断流（non-interruptive flow）是关键体验要素。人只在必要位置介入，而不是被迫扮演下一步指挥官。

2. 技术细节

A. Agent 系统架构对比

graph TB
    subgraph 传统Agent系统
        A1[用户] -->|发送指令| B1[Agent]
        B1 -->|执行| C1[工具]
        C1 -->|报错| B1
        B1 -->|等待确认| A1
    end

    subgraph OpenCode系统
        A2[用户] -->|设定目标| B2[Agent Loop]
        B2 -->|持续推进| C2[多模型协同]
        C2 -->|调用| D2[工具集]
        D2 -->|反馈| B2
        B2 -->|最终验收| A2
    end

B. 工作流程差异

sequenceDiagram
    participant U as 用户
    participant T as 传统Agent
    participant O as OpenCode

    Note over U,T: 传统模式
    U->>T: 执行任务
    T->>T: 思考
    T->>U: 报错，等待确认
    U->>T: 给出下一步指令
    T->>U: 再次报错
    U->>T: 继续指挥

    Note over U,O: OpenCode模式
    U->>O: 设定目标
    O->>O: 持续Loop推进
    O->>O: 燃烧Token
    O->>U: 最终验收

C. 用户体验要素

好的 Agent 系统应该让人始终清楚：

• 系统现在在做什么（thinking 和 todo 的展示）
• 为什么这么做
• 何时、以什么方式可以介入

3. 数据与事实

A. 性能对比

B. 体验差异

四、影响分析

1. 行业影响

A. 技术趋势

• 写代码的成本已几乎可忽略不计
• 上下文工程成为新的核心竞争力
• 多模型协同比单一大模型更有前景

B. 竞争格局

• 底层模型能力差距在缩小
• 真正的差异化在于 context engineering
• 未来的竞争是系统设计能力的竞争

2. 用户影响

A. 程序员群体

第一批感受到 AGI 到来的群体，职业写代码很快就不存在。

B. 转型方向

• 从代码编写者转向系统设计者
• 从实现细节转向架构决策
• 古法编程将成为爱好和思维游戏

3. 技术趋势

A. 发展方向

• opencode for XXX、opencode for YYY 等垂直系统将出现
• 底层模型可以相同，但上下文组织方式不同
• 稳定 loop 的整体设计比模型本身更重要

B. 关键要素

未来Agent系统上限 = 多模型协同 + Context Engineering + 稳定Loop设计

五、各方反应

1. 作者观点

• Context engineering 是可迁移的
• 模型能力正在标准化
• More tokens, more intelligence

2. 核心洞察

同样的食材（LLM）配合不一样的厨子（Claude Code / OpenCode），会得到截然不同的效果。但是你本人的 init prompt（目的）也许并没变化。

六、相关链接

1. 项目地址

• tipg 项目：https://github.com/c4pt0r/tipg

2. 相关工具

• OpenCode
• oh-my-opencode
• Claude Code

参考资料

1. 这两天重度使用 opencode 后引发的一些关于 agent 的感想