Что такое OpenCode и чем агент отличается от чата

От чата к агенту

Если вы пробовали писать код с нейросетью в чате, то знаете этот цикл: описать задачу, получить код, скопировать его в файл, открыть в браузере, увидеть ошибку, вернуться в чат и вставить её текст. Нейросеть при этом не видит ваш проект: только то, что вы ей прислали.

ИИ-агент для программирования работает иначе. Его запускают прямо в папке проекта, и он может:

• читать файлы — сам находит, где лежит нужный код;
• править и создавать файлы — вносит изменения без копирования через чат;
• запускать команды — тесты, сборку, проверку кода — и читать их вывод;
• рассказывать, что сделал — какие файлы изменил и почему.

Вы пишете задачу обычными словами: «добавь кнопку удаления привычки». Агент сам решает, какие файлы открыть, что поменять и как проверить.

OpenCode — один из таких агентов, с открытым кодом. Им можно пользоваться бесплатно, а модель выбирать самому.

Агент и модель — разные вещи

Агент — это программа, которая умеет работать с файлами и командами. Думает за неё модель — нейросеть, которой агент отправляет задачу и содержимое файлов. OpenCode работает с моделями разных компаний: DeepSeek, GLM, MiniMax, Kimi, Qwen и многими другими.

От модели зависит качество работы: насколько хорошо она понимает задачу, пишет код и находит ошибки. Для первых шагов в OpenCode есть бесплатные модели — с ними мы и начнём. Как выбирать модель для серьёзной работы, разберём в уроке 3.

Где работает OpenCode 2

У OpenCode три «окна»:

• терминал — основной способ, им пользуется большинство разработчиков;
• приложение для компьютера — то же самое, но в обычном окне с кнопками;
• браузер — веб-интерфейс, который открывается по ссылке.

Во второй версии все три подключаются к одному фоновому серверу на вашем компьютере. Он хранит сессии и выполняет работу агента. Поэтому задачу можно начать в терминале, а посмотреть результат и продолжить разговор в приложении: это одна и та же сессия. А пока агент долго работает над одной задачей, вы можете закрыть окно — работа не прервётся.

В курсе мы показываем команды для терминала: так видно, что происходит на каждом шаге. Всё то же самое доступно в приложении.

Что остаётся за вами

Агент быстро пишет код, но не знает ваших целей и может ошибиться: переписать лишнее, выбрать неудачное решение, неправильно понять задачу. Поэтому распределение ролей такое:

• вы ставите задачу и объясняете, что считается результатом;
• агент предлагает план и делает;
• вы проверяете — открываете результат, смотрите изменения;
• вы решаете, оставить правку или откатить.

Весь курс построен на одном проекте — трекере привычек в папке habits. В каждом уроке агент будет делать для него что-то новое, а вы — учиться ставить задачу и контролировать результат.