项目地址：/code-yeongyu/oh-my-openagent

当开发工作开始由 AI Agent 深度参与，新的问题很快就会出现：模型越来越多，工具越来越杂，配置越来越长，真正能稳定推进任务的工作流却并不总是清晰。

Claude Code、Codex 与开源模型各自拥有能力边界，开发者需要在模型选择、工具集成、规则注入、上下文管理、子任务分发与执行持续性之间来回协调。Oh My OpenAgent 想处理的，正是这片容易变得凌乱的区域。

它将自己定位为一个面向 AI 编程工作流的 Agent Harness。它不要求开发者只押注某一个模型，而是把重点放在编排上：让不同模型、不同 Agent、不同工具和不同任务类型进入同一条可持续推进的开发链路。

README 中给出了非常直接的使用方式：

```text
ultrawork
```

或者更短一些：

```text
ulw
```

输入一个关键词，任务便进入更主动的执行状态。这里的核心并不是某个孤立命令，而是一整套围绕多模型协作、任务分解、工具调用、规划执行与持续推进组织起来的能力。

## 从单个 Agent 到一支可调度的开发队伍

Oh My OpenAgent 的主 Agent 并不只承担回答问题的角色。它被设计为任务编排者，负责规划、委派、调用专门 Agent，并推动工作持续向前。

README 中描述的协作结构包含多个角色：

- 主 Agent 负责整体编排与任务推进
- Ultrawork Planner 负责战略规划与执行前访谈
- Architect Consult 面向架构与调试工作
- Librarian 负责文档与代码搜索
- Explore 用于快速探索代码库
- Multimodal Looker 用于多模态相关任务
- 分类工作者处理不同方向的专门工作

这种结构让复杂任务不再只有一种处理方式。

面对一个大型需求，系统可以先识别范围与歧义，再生成计划，然后将不同部分交给不同类别的 Agent 处理。主 Agent 继续负责统筹与收敛，而不是让所有工作都堆在单一对话里。

任务被拆开，但目标并没有被拆散。

## `ultrawork`：用一个关键词启动持续执行

Oh My OpenAgent 最醒目的入口，是 `ultrawork`。

README 将它描述为一种能够激活 Agent 协作的工作模式。输入 `ultrawork` 或 `ulw` 后，系统会围绕任务展开执行，不让 Agent 在半途轻易停下。

它既存在于 Ultimate Edition，也存在于 Light Edition 中。

在 Ultimate Edition 中，`ultrawork` 与主 Agent、规划器、后台 Agent、工具链和任务约束共同工作。在 Light Edition 中，它则以适配 Codex CLI 的轻量组件形式继续存在。

这让一个简短的关键词，背后连接起的是规划、委派、搜索、修改、验证与持续执行。

README 里将这种体验概括得很直接：安装后输入 `ultrawork`，其余工作由系统接手。

## 三种形态，面向不同的使用路径

Oh My OpenAgent 提供三个版本方向。

### Ultimate Edition：面向 OpenCode 的完整形态

Ultimate Edition 是面向 OpenCode 的完整版本。

它包含 11 个 Agent、54 个以上生命周期钩子、4 个内置 MCP，以及全部斜杠命令、Team Mode、`/goal` 与 `ultrawork` 等能力。

内置 MCP 覆盖 Web 搜索、文档检索、GitHub 代码搜索与 LSP。主 Agent 可以借助这些工具完成信息搜集、代码理解、导航与诊断。

安装入口如下：

```bash
bunx oh-my-openagent install
```

安装过程会通过 TUI 引导完成插件注册、Agent 与模型配置，以及提供方认证相关步骤。

### Light Edition：面向 Codex CLI 的轻量形态

Light Edition 面向 Codex CLI，保留了能够适配其插件系统的组件。

它包含规则注入、评论检查、Git Bash、LSP、`ultrawork`、`ulw-loop` 与持续执行相关能力。

安装方式如下：

```bash
npx lazycodex-ai install
```

也可以通过非交互方式启用推荐配置：

```bash
npx lazycodex-ai install --no-tui --codex-autonomous
```

Light Edition 不要求 Bun，可以直接在 Node 与 npm 环境中使用安装命令。

### OmO Native：独立运行的 Beta 形态

OmO Native 是独立运行的 Beta 版本。

它以 `omo` 命令的形式提供，并内置 OMO 扩展。它不加载到 OpenCode 或 Codex 中，而是作为独立命令使用。

安装方式如下：

```bash
bun add -g omo-ai@beta
```

安装完成后，可以使用：

```bash
omo
```

README 将其描述为包含固定 senpi 引擎与 OMO 扩展的独立形态。

## Team Mode：让并行协作变得可见

单个 Agent 可以处理任务，而 Team Mode 试图把协作进一步推向多 Agent 并行。

在 Team Mode 中，主 Agent 担任负责人，最多可以调度 8 名并行成员。不同成员围绕不同类别展开工作，主 Agent 则负责协调它们的结果。

Team Mode 还支持通过 tmux 进行实时可视化。执行过程不再完全隐藏在单一输出流中，而可以呈现为多成员同时推进的工作现场。

配置示例如下：

```jsonc
{
  "team_mode": {
    "enabled": true,
    "max_parallel_members": 4,
    "tmux_visualization": true
  }
}
```

启用后，系统会提供 `team_*` 工具族。

README 中提到，`hyperplan` 可以在真正开始写代码前，从多个角度审视计划。与此同时，`ultraqa` 可以由多名 Agent 并行处理验证任务。

Team Mode 默认关闭。它更像是一套在需要时打开的并行执行能力，而不是每一次任务都必须进入的模式。

## 用任务类别代替手动挑选模型

多模型环境里，一个常见难题是：到底该为当前任务选哪个模型。

Oh My OpenAgent 的处理方式不是让主 Agent 每次直接挑选具体模型，而是先选择工作类别。类别再自动映射到合适的模型。

README 中列出了若干类别：

| 类别 | 面向的工作 |
| --- | --- |
| `visual-engineering` | 视觉设计、UI、UX、前端 |
| `deep` | 横跨视觉与技术领域的深度工作 |
| `quick` | 单文件修改、拼写修复等快速任务 |
| `ultrabrain` | 高难逻辑与架构决策 |

这种机制把“模型选择”转化为“任务分类”。

Agent 先识别当前工作属于视觉工程、深度处理、快速修改还是高难推理，再由 Harness 根据映射关系选择模型。开发者不需要在每次委派子任务时手工调整模型策略。

不同模型的能力被看作可调度资源，而不是需要反复手动切换的独立工具。

## 规划先行：`/ulw-plan` 与 `/ulw-execute`

复杂任务最容易出问题的时刻，常常不是编码阶段，而是尚未明确范围就急着开始修改的时候。

Oh My OpenAgent 提供 Ultrawork Planner，用于在执行前展开规划。

通过 `/ulw-plan`，系统会以访谈模式了解任务，识别范围与歧义，并在真正修改代码前写出计划。计划会写入 `.omo/plans/`。

随后可以通过 `/ulw-execute` 执行已经形成的计划。

这条路径将复杂任务划分为更清晰的两个阶段：

1. 先理解需求、确认边界、形成规划
2. 再依据计划进入执行

规划器不只是把需求重新叙述一遍，而是试图将任务推进到可以执行的状态。

对于需要多步骤修改、涉及多目录、需要协调设计与实现的工作，这种先规划后执行的节奏提供了更明确的工作秩序。

## 持久目标与任务推进机制

Oh My OpenAgent 中的 `/goal` 用于设置一个持续存在的线程目标。

当目标启用后，系统可以在空闲时继续推进任务。README 说明，空闲续跑只会在 `goal.enabled` 启用时发生，默认情况下并不会自动开启。

与目标机制配套的还有 Todo Enforcer。

它负责避免 Agent 在任务还没有完成时进入空闲状态。任务清单不只是摆在上下文里的文字，而会成为推动执行继续向前的约束。

此外，Think Mode、评论检查器与规则注入机制也共同服务于任务质量与执行稳定性。

它们并不只是增加更多开关，而是在 Agent 执行过程中形成一层层约束：知道目标、知道规则、知道待办，并在需要时继续推进。

## LSP、AST-Grep、Tmux 与 MCP 的协同

AI Agent 的能力不只取决于模型，也取决于它如何接触代码库。

Oh My OpenAgent 集成了 LSP、AST-Grep、Tmux 与 MCP 等工具能力。

### LSP：为 Agent 提供接近 IDE 的精度

LSP 集成提供诊断、导航、符号检索、工作区重命名等能力。

Agent 可以使用：

- `lsp_rename`
- `lsp_goto_definition`
- `lsp_find_references`
- `lsp_diagnostics`

这些工具让 Agent 不必只依赖文本匹配去理解项目结构。它可以更接近 IDE 的方式定位定义、追踪引用、检查诊断信息并进行工作区级修改。

### AST-Grep：面向代码结构的搜索与改写

AST-Grep 支持跨 25 种语言的模式感知代码搜索与改写。

与单纯的文本搜索不同，AST-Grep 面向的是代码结构。对于需要寻找特定语法模式、识别相似实现或进行结构化修改的场景，它为 Agent 提供了另一种理解代码的视角。

### Tmux：让交互式终端工具进入工作流

Tmux 集成使 Agent 能够处理完整的交互式终端环境。

REPL、调试器与 TUI 都可以被纳入这一能力范围。对于不适合以一次性命令完成的工具，这种终端协作方式扩展了 Agent 的操作空间。

### MCP：按需接入工具与上下文

Ultimate Edition 包含内置 MCP，用于 Web 搜索、文档检索、GitHub 代码搜索与 LSP。

README 还强调了 Skill-Embedded MCPs 的思路：MCP 服务可以跟随技能按需启动，在任务需要时出现，任务完成后结束。

这样做的目的，是避免 MCP 服务长期占据上下文预算。工具不必一直堆在会话里，而是在合适的任务边界内工作。

## Hashline：为编辑建立可验证的定位方式

Agent 修改代码时，最棘手的问题之一是文件内容变化。

如果 Agent 读取文件后，文件已经被其他操作修改，后续编辑就可能建立在过时的行号或旧内容上。Oh My OpenAgent 的 Hashline 试图为每一行内容提供稳定、可验证的标识。

启用 `hashline_edit` 后，Agent 读取到的内容会带有哈希标签：

```text
11#VK| function hello() {
22#XJ|   return "world";
33#MB| }
```

编辑时，Agent 通过这些标签引用对应的内容行。

如果文件在读取后发生变化，哈希不再匹配，编辑会在造成错误前被拒绝。这样，Agent 不需要依赖重新复现一整段文本或猜测旧行号，而是通过内容哈希来确认它正在修改的对象仍然有效。

可以在配置文件中启用这一能力：

```jsonc
{
  "hashline_edit": true
}
```

Hashline 的设计围绕一个很具体的问题展开：让编辑动作能够建立在可验证的上下文上。

## `/init-deep`：为代码库生成分层上下文

大型项目中，上下文很少只存在于根目录。

不同目录有不同职责，不同模块也有不同约束。Oh My OpenAgent 的 `/init-deep` 用于生成分层的 `AGENTS.md` 文件，让项目知识随着目录结构自然展开。

生成后的结构可以类似这样：

```text
project/
├── AGENTS.md
├── src/
│   ├── AGENTS.md
│   └── components/
│       └── AGENTS.md
```

根目录的 `AGENTS.md` 承载项目范围的上下文，`src` 下的文件承载源代码相关信息，组件目录下的文件则可以进一步表达局部规则。

Agent 会自动读取与当前任务相关的上下文。

这使项目规范不必全部挤在一个巨大文件中，也不必由开发者每次手动复制到提示词里。规则可以贴近代码存在的位置，并随着任务进入不同目录而自然生效。

## 规则注入与 Claude Code 兼容能力

Oh My OpenAgent 可以自动将 `AGENTS.md`、README 与条件规则注入 Agent 上下文。

规则文件可以放在：

```text
AGENTS.md
```

或者：

```text
.omo/rules/
```

这种机制让项目规范、局部约束与开发约定可以持续参与 Agent 的每一次执行，而不必依赖人工反复提醒。

README 还描述了对 Claude Code 生态的兼容能力。

Claude Code 的 hooks、commands、skills、MCPs 与 plugins 可以在 Oh My OpenAgent 中继续使用。对于已经积累了一套 Claude Code 配置的开发者而言，这意味着已有的工作习惯和扩展资产可以延续到新的 Harness 中。

兼容并不只是为了减少迁移阻力，也让不同工具体系中的配置能够继续发挥作用。

## Skills：不只是提示词文件

在 Oh My OpenAgent 中，Skills 不只是简单的提示词集合。

一个 Skill 可以携带面向特定领域调校过的系统指令、按需启动的嵌入式 MCP 服务，以及限定 Agent 行为边界的权限范围。

内置 Skill 包含：

- `playwright`
- `git-master`
- `frontend`

其中，`playwright` 面向浏览器自动化，`git-master` 涉及原子提交与变基处理，`frontend` 面向设计优先的前端工作。

自定义 Skill 可以放在项目目录：

```text
.opencode/skills/*/SKILL.md
```

也可以放在用户级配置目录：

```text
~/.config/opencode/skills/*/SKILL.md
```

这种组织方式使 Skills 成为可以随项目沉淀的工作单元。它们不仅告诉 Agent 应该怎样思考，还可以带上完成工作所需的工具能力。

## 配置文件与优先级

Oh My OpenAgent 使用 JSONC 配置。

用户级配置文件位于：

```text
~/.omo/omo.jsonc
```

项目级配置文件位于：

```text
.omo/omo.jsonc
```

系统会从当前项目向上查找配置文件，直到用户目录。距离当前项目更近的配置拥有更高优先级。

这种层级让全局偏好与项目特定要求可以同时存在。

全局配置可以保存通用的 Agent、模型、工具和行为偏好；项目配置则可以覆盖某个仓库中的具体需求。对于不同技术栈、不同协作规则、不同任务敏感度的项目，这样的配置结构提供了更细的控制空间。

## 匿名遥测与退出方式

README 中说明，匿名遥测默认启用，用于跟踪活跃安装情况。

对于每个产品、每台机器，每天最多发送一次事件。机器标识以 SHA256 哈希方式处理。

主插件可以通过配置关闭遥测：

```jsonc
{
  "telemetry": false
}
```

也可以通过环境变量关闭：

```bash
export OMO_DISABLE_POSTHOG=1
```

或者：

```bash
export OMO_SEND_ANONYMOUS_TELEMETRY=0
```

Light Edition 则拥有对应的独立关闭方式。

## 卸载路径同样清晰

如果需要移除 OpenCode 中的插件，可以从配置文件的插件数组中删除 `oh-my-openagent` 或兼容名称 `oh-my-opencode`。

README 中提供了使用 `jq` 的处理方式：

```bash
jq '.plugin = [.plugin[] | select(. != "oh-my-openagent" and . != "oh-my-opencode")]' \
    ~/.config/opencode/opencode.json > /tmp/oc.json && \
    mv /tmp/oc.json ~/.config/opencode/opencode.json
```

运行时配置文件也可以按需删除：

```bash
rm -f ~/.omo/omo.jsonc ~/.omo/omo.json
rm -f .omo/omo.jsonc .omo/omo.json
```

对于 Codex CLI Light Edition，可以执行：

```bash
npx lazycodex-ai uninstall
```

也可以使用兼容别名：

```bash
npx lazycodex-ai cleanup
```

或者：

```bash
omo-agent-toolkit uninstall --platform=codex
```

这些命令会处理由工具管理的 Codex 缓存、市场状态、插件配置与钩子状态。

## 一个围绕编排展开的开发环境

Oh My OpenAgent 的重点并不只是把更多模型放进终端。

它尝试建立的是一套围绕编排展开的工作环境：主 Agent 负责推进，规划器负责澄清任务，专业 Agent 负责处理分工，LSP 与 AST-Grep 帮助理解代码，MCP 提供搜索与文档能力，Hashline 守护编辑的有效性，规则与 `AGENTS.md` 让项目上下文持续存在，Team Mode 则将并行协作带入同一个执行现场。

在这里，模型并不是彼此割裂的选择题。

它们可以被视为不同类别任务的执行资源，被放入统一的 Harness 中，围绕目标、规则、计划、工具与验证共同工作。

当开发工作开始由 AI Agent 深度参与，新的问题很快就会出现：模型越来越多，工具越来越杂，配置越来越长，真正能稳定推进任务的工作流却并不总是清晰。

Oh My OpenAgent：让多模型协作走进开发现场的 Agent Harness

技术副总监/联合创始人

人工智能

OhMyOpenAgent是一个面向AI编程工作流的Agent编排框架，支持ClaudeCode、Codex及开源模型，通过ultrawork指令实现多Agent协作、任务分解与持续执行。它提供Ultimate、Light及OmONative三种形态，集成LSP、AST-Grep、TeamMode并行协作及Hashline验证机制，帮助开发者高效管理复杂开发任务。

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