Small OpenCode Orchestrator — лёгкий паттерн оркестрации мультиагентного AI-кодинга

Одиночный AI-агент справляется с простыми задачами. Но когда работа становится объёмнее и неоднозначнее — начинаются проблемы: планирование мешается с реализацией, ревью пропускается, а один и тот же контекст прокачивается через модель снова и снова, сжигая токены.

Small OpenCode Orchestrator — это минимальная конфигурация для OpenCode, которая реализует паттерн оркестратора. Центральный агент координирует работу специализированных субагентов, каждый из которых отвечает за свою фазу: планирование, написание кода, тестирование, ревью, безопасность и документацию.

Зачем это нужно

Автор выделяет шесть типичных проблем одноагентного подхода:

• Планирование и реализация смешиваются в один беспорядочный процесс
• Повторяющийся контекст расходует токены впустую
• Ревью кода выполняется нерегулярно или вообще пропускается
• Безопасность, документация и тестирование откладываются на потом
• Крупные задачи порождают огромные, трудночитаемые диффы
• Одна и та же модель применяется к задачам разной сложности

Решение — разделить ответственность между агентами и дать каждому ровно тот контекст, который нужен.

Как работает воркфлоу

Точка входа — агент orchestrator. Для нетривиальных задач процесс выглядит так:

1. Оркестратор получает запрос пользователя
2. Делегирует планирование субагенту plan-runner
3. План записывается в .opencode/plans/
4. Пользователь утверждает или отклоняет план
5. Реализация делегируется субагенту code-executor порциями
6. Агенты ревью проверяют результат: тесты, код, документация, безопасность

Оркестратор сам не пишет код — у него даже нет прав на запись по умолчанию. Это сделано намеренно: если оркестратор не может писать, он вынужден делегировать. Его задача — координация, анализ контекста и маршрутизация. Каждый субагент получает фокусированную задачу вместо полного контекста проблемы, что существенно экономит токены.

Принципы дизайна

Проект намеренно минимальный. Автор не пытается построить универсальную агентную платформу. Ключевые принципы:

• Оркестрация должна быть понятной и прозрачной — вы видите, что происходит на каждом этапе
• Минимум лишнего контекста между агентами — субагенты получают только то, что нужно для их задачи
• Качество кода через явные шаги планирования и ревью, а не через автоматизацию вслепую
• Чёткое разделение ответственности — каждый агент знает свою роль
• Никакой избыточной автоматизации, которая скрывает происходящее

Агенты

Основные (сильные модели)

Субагенты (дешёвые модели)

Ключевая идея: сильные и дорогие модели (Kimi K2.6, DeepSeek V4 Pro, GLM 5.1) используются только для координации и планирования. Рутинную работу — исполнение, тестирование, ревью — выполняют дешёвые модели (DeepSeek V4 Flash). Это даёт существенную экономию на токенах без потери качества результата.

Отдельно стоит упомянуть spec-critic — агент, который критикует планы до начала кодинга. Это как гриллинг-сессия из навыков Мэтта Пакокка, но встроенная прямо в воркфлоу: план проходит проверку на слабые места, прежде чем превратится в код.

Навыки (Skills)

Конфигурация включает пять готовых навыков:

• agent-delegation — таблица решений для маршрутизации задач к нужному субагенту
• task-management — CLI для отслеживания подзадач с зависимостями
• pythonic-quality — паттерны Python: идиомы, SOLID, Liskov
• security-investigation — оркестрация аудита безопасности
• skill-creator — гайд по созданию новых навыков

Плагины

Plan Post-Approval Handoff

Плагин plan-post-approval.ts автоматизирует переход после утверждения плана:

• Извлекает пути файлов плана из approval-вопросов
• Передаёт сессии plan в build через session.summarize и session.prompt
• Поддерживает настройку маршрутизации через opencode.jsonc
• Реализует retry с exponential backoff

Конфигурация

Основные настройки в opencode.jsonc:

• default_agent: "orchestrator" — оркестратор как точка входа по умолчанию
• permission — deny-by-default: каждый агент объявляет свою политику доступа к инструментам
• agent.*.model — выбор модели для каждого агента отдельно
• reasoningEffort, textVerbosity, temperature — тонкая настройка поведения агентов
• agent.orchestrator.plan_post_approval_handoff_agent — маршрутизация после утверждения плана

Установка

git clone https://github.com/tempont/small-opencode-orchestrator ~/.config/opencode
cd ~/.config/opencode
npm install

После запуска OpenCode агент orchestrator будет точкой входа по умолчанию. Для простых правок можно использовать build напрямую.

Кому подойдёт

Конфигурация полезна, если вам нужно:

• Больше структуры, чем даёт одноагентный воркфлоу
• Планирование до начала реализации
• Компактные, легко ревьюемые диффы
• Отдельные проходы ревью для тестов, документации, качества кода и безопасности
• Мультиагентная система, которую можно понять и модифицировать

Для мелких правок это избыточно — один агент build быстрее и дешевле. Но для задач, где важен контроль качества и экономия токенов, оркестратор окупается.

Репозиторий активен и развивается: версия 1.1.0 добавила разделение прав записи, обновила конфигурации агентов и уточнила маршрутизацию моделей. Проект распространяется под MIT лицензией.