agent-model-select

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description	为工作流 agent 配置合适的模型。触发场景：用户要求配置 agent 模型、选择模型、修改 agent 使用的模型、 询问哪个模型最好、模型选型建议。关键词：配置模型、选模型、model config、换个模型、模型推荐。

Agent 模型配置技能

概述

本技能指导主 Agent 为工作流中的各 Subagent 配置合适的模型。配置写入 agent/agents/model_config.json， 通过 init.sh 生成项目级 opencode.json 生效。

获取 Agent 列表

禁止硬编码 agent 列表。所有 agent 的名称和描述必须从 agent/AGENT.md 的 agents: 字段动态读取， 每个 agent 的角色描述从对应的 agent/agents/<name>.md 的 frontmatter description 字段获取。

模型选型原则

根据每个 agent 的 description 判断其核心能力需求，按以下原则选型：

能力需求	选型方向
复杂推理、需求分析、方案设计	旗舰推理模型
代码生成、调试、性能优化	旗舰代码模型
代码审查、规范检查、细致分析	中高端推理模型
测试代码生成、用例设计	代码模型（中大型）
文档整理、结构化输出	中端模型或 default

模型类型识别

从 opencode models 输出中识别模型类型：

• 推理模型：模型名中包含 max、reasoner、thinking、r1 等关键词，或参数量大（如 480b）
• 代码模型：模型名中包含 coder、code 等关键词
• 通用模型：模型名中包含 plus、turbo、flash 等关键词

选型策略

根据用户偏好选择不同策略：

• 性能优先（不考虑成本）：所有 agent 都用旗舰级
  • 推理/审查类角色 → 旗舰推理模型
  • 编码/测试类角色 → 旗舰代码模型
• 平衡：核心角色用旗舰，辅助角色用 default
  • 架构/开发类角色 → 旗舰
  • 其余角色 → default
• 成本优先：仅开发类角色用旗舰代码模型，其余 default

配置流程

Step 1：获取可用模型列表和 Agent 列表

1. 运行 opencode models 获取可用模型列表
2. 读取 agent/AGENT.md 的 agents: 字段获取所有 agent 名称
3. 读取每个 agent/agents/<name>.md 的 frontmatter 获取 description

Step 2：发送问卷确认用户偏好

使用 question 工具发送问卷，询问用户选型偏好：

问题：请选择模型选型策略
选项：
- 性能优先：所有 agent 都用最强模型，不考虑成本
- 平衡：核心角色用旗舰模型，其余使用默认
- 成本优先：仅开发类角色用旗舰代码模型，其余使用默认
- 逐个指定：手动为每个 agent 指定模型

若用户选择「逐个指定」，则依次询问每个 agent 的模型选择。

Step 3：根据偏好选择模型

根据用户选择的策略，从可用模型列表中挑选最合适的模型：

1. 识别可用模型中的推理模型和代码模型
2. 按参数量/能力等级排序（通常模型名中的数字越大能力越强）
3. 根据每个 agent 的 description 判断其能力需求，按选型策略分配模型

Step 4：写入配置

必须为所有 agent 都写入配置，不可遗漏任何一个。

写入 agent/agents/model_config.json，格式为：

{
  "<agent-name>": {
    "comment": "<agent 的中文角色描述>",
    "model": "provider/model-id"
  }
}

规则：

• 所有 agent 都必须配置，使用 "default" 表示跟随主 Agent 模型
• model 字段格式为 provider/model-id，必须在可用模型列表中
• comment 字段从 agent 的 description 中提取中文角色名
• 主 Agent（build）的模型在 opencode 启动时选择，无需在此配置

Step 5：使配置生效

自行运行 bash agent/init.sh <target> 使配置生效，禁止让用户退出当前会话重新运行 init。

init.sh 会自动：

1. 校验模型是否在可用列表中（不可用则回退 default 并 warning）
2. 将非 default 配置写入项目级 opencode.json
3. 全部为 default 时删除 opencode.json

Step 6：发送问卷确认各 agent 配置

配置生效后，使用 question 工具发送问卷，动态列出所有 agent 的当前配置，询问用户是否需要修改：

问题：以下是各 agent 的模型配置，是否需要修改？

当前配置：
- <agent-name>（<角色描述>）: <model>
- ...

选项：
- 确认，无需修改
- 需要修改 <agent-name> 的模型
- ...

允许多选。若用户选择了需要修改的 agent，则针对选中的 agent 发送新问卷，让用户从可用模型列表中选择新模型，更新配置后重新执行 Step 5。

Step 7：确认结果

向用户展示最终配置和生效状态。

重要说明

• opencode.json 不需要重启：Subagent 模型在每次调用时读取，修改后下次调用即生效
• 主 Agent 模型：启动时选定，修改需要重启 opencode
• model_config.json 在 .gitignore 中：本地配置，不会被 git 追踪
• 重置配置：删除 agent/agents/model_config.json 后运行 init.sh 即可恢复全部 default