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快速上手

从零到看见第一张多智能体图跑起来，大约五分钟。

1. 安装

从 releases 页面 下载对应平台的二进制（Linux / macOS / Windows，附 SHA256SUMS）。main 构建的是正式版；dev 构建的是预发布版。

或者用 Bun 1.3+ 从源码构建：

git clone https://github.com/LeXwDeX/OpenCode-GraphAgent.git
cd OpenCode-GraphAgent
bun install
bun dev

2. 配一层模型

创建 ~/.config/opencode/dag.jsonc（项目里的 .opencode/dag.jsonc 也行，且优先）：

{
  "model": {
    "advanced": "anthropic/claude-sonnet-4-5",
    "standard": "anthropic/claude-haiku-4-5"
  }
}

advanced 跑判断型节点（审查、仲裁、所有 required 节点）；standard 跑量大的活（探索、实现）。先只配一层也行——它就是全部节点的默认值。

3. 给它一件有阶段的活

在 TUI 里输入：

/dag-flow 审计这个仓库的依赖，给出升级顺序建议

智能体自己设计图（探索 → 分析 → 报告），启动它，告诉你工作流 ID。这一步不需要你定义任何东西。

4. 看图

打开命令面板（ctrl+k），运行 dag.open。工作流列表、按波次排列的节点实时状态、选中节点的详情都在这里。按键：p 暂停、r 恢复、s 单步、x 取消，enter 进入某个节点的子会话。

脚本化场景走 HTTP API：GET /dag/<workflowID>/nodes。

5. 你应该看到什么

几分钟内：一批批节点从 queued 变 running 再变 completed，报告节点带着产出唤醒父智能体，工作流到达 completed。如果某个节点失败（配额、API 报错），图上会如实显示——修掉它，或者让智能体 replan，被替换的段落从视图里退场，工作流在替代路径上跑完。

下一步

• 概念-zh——刚才看到的一切背后的五个词。
• 编写工作流-zh——把这套流程存成可复用的命名工作流。