Inhaltsverzeichnis
In den letzten Monaten habe ich viel über die Entwicklung von KI-Agenten und die Bedeutung von Standards wie dem Model Context Protocol (MCP) geschrieben. Wer mich kennt, weiß, dass ich immer auf der Suche nach Tools bin, die nicht nur mächtig, sondern auch flexibel und offen sind. Nach dem Testen zahlreicher Agenten bin ich bei OpenCode hängen geblieben. Warum? Weil es genau die Unabhängigkeit bietet, die in der aktuellen KI-Landschaft oft fehlt.
Warum OpenCode? Freiheit durch Open Source
Der Hauptgrund für meinen Wechsel zu OpenCode ist die Philosophie hinter dem Projekt. Das Tool steht unter der MIT-Lizenz direkt auf GitHub, was es zu einer echten Open-Source-Alternative in einem Markt voller proprietärer "Black Boxes" macht.
In einer Zeit, in der man sich schnell an einen einzigen Provider bindet, bietet OpenCode eine beeindruckende Breite an unterstützten Providern. Ob OpenAI Codex, GitHub Copilot oder Google – man ist nicht mehr auf das Wohlwollen eines einzelnen Herstellers angewiesen. Besonders spannend: Man kann mehrere Provider gleichzeitig konfigurieren. Wenn das Quota bei einem Dienst aufgebraucht ist, wechselt man einfach zum nächsten. Auch lokale Instanzen über Ollama lassen sich problemlos einbinden, was ich bereits in meinem n8n-Agenten-Setup als großen Vorteil für den Datenschutz und die Kostenkontrolle hervorgehoben habe.
Nicht verschweigen möchte ich aber, dass es zuletzt Probleme bei der Nutzung von Claude-Code gab. Antrophic möchte es nicht mehr sehen, dass man andere CLI Tools als das eigene nutzt.
Siehe dazu auch: YouTube: What's going on with Claude Code and OpenCode?
OpenAI nutzte diesen Umstand dann direkt um ausdrücklich hinzuweisen, dass man OpenCode auf jeden Fall toll findet und natürlich unterstützt. Da ist schon ein wenig Politik im Spiel. Es zeigt aber auch, dass man sich um die Unabhängigkeit des eigenen Tool-Stacks auch Gedanken machen sollte.
Was, wenn auf aus politischen Gründen die Nutzung des einen odere anderen Modells nicht mehr möglich ist? Dann will ich eben nicht meine komplette Umgebung auf ein anderes Tool mit Vendor-Lock umstellen. Genau hier gibt mir OpenCode eine gewisse Sicherheit.
Ein Paradies für Entwickler: TUI, LSP, Skills, ...
OpenCode ist von Entwicklern für Entwickler gebaut. Das merkt man an jeder Ecke – angefangen bei der schicken TUI (Terminal User Interface).
Die Benutzeroberfläche (TUI)
Die TUI bietet alles, was man für einen effizienten Workflow braucht:
- Themes & Konfiguration: Alles lässt sich bis ins kleinste Detail anpassen und sogar pro Projekt überschreiben.
- Sidebars & Status: Wichtige Informationen und der Status des aktuellen Modells sind immer im Blick.
- Shortcuts: Mit schnellen Tastenkombinationen wechselt man das Modell oder prüft den Status.
- Slash-Commands: Ähnlich wie in Mattermost lassen sich Aufgaben über Slash-Commands steuern. Dank eines eigenen SDKs kann man sogar eigene Kommandos und Plugins entwickeln.
Technische Integration
Ein KI-Agent ist nur so gut wie sein Verständnis vom Code. OpenCode nutzt Language Server (LSP) und spezifische Formatter der jeweiligen Programmiersprachen, um eine präzise Code-Analyse und -Manipulation zu gewährleisten. Zudem werden Agent Skills unterstützt (via agentskills.io), um lokal leichtgewichtige Tools zu bauen, ohne direkt einen kompletten MCP-Server aufsetzen zu müssen.
Aber keine Sorge: MCP wird natürlich ebenfalls voll unterstützt.
Architektur: Flexibilität in jeder Umgebung
In meinem Beitrag über monolithische vs. verteilte Agenten habe ich die Vor- und Nachteile verschiedener Strukturen diskutiert. OpenCode schlägt hier eine interessante Brücke:
- Sub-Agents: Man kann Agenten mit spezialisierten Sub-Agenten erstellen und in der TUI einfach mit der Tab-Taste zwischen ihnen wechseln.
- Parallel Sessions: Mehrere Aufgaben gleichzeitig bearbeiten? Kein Problem.
- Headless & Web Mode: Besonders praktisch ist der Headless-Modus für Umgebungen, in denen man auf Datenbanken oder Systeme zugreifen muss, die nicht direkt erreichbar sind. Alternativ lässt sich OpenCode als Webserver starten, um direkt im Browser zu arbeiten.
- IDE-Support: Wer lieber in seiner gewohnten Umgebung bleibt, findet immer mehr Plugins für gängige IDEs. Auch die Integration in andere Tools wie Maestro oder der Support für ACP sind vorhanden. Ich setze da persönlich mehr auf die CLI.
Installation: In Sekunden startklar
Die Installation ist denkbar einfach und unterstützt so ziemlich jeden gängigen Paketmanager. Mein Favorit ist die Installation via NPM, aber es gibt viele Wege zum Ziel:
# Über NPM (oder bun/pnpm/yarn)
npm i -g opencode-ai@latest
# macOS & Linux (empfohlen via brew)
brew install anomalyco/tap/opencode
# Windows (via Scoop oder Choco)
scoop install extras/opencode
choco install opencode
# Arch Linux
paru -S opencode-bin
Ein kleiner Tipp für den Start: Mit dem Kommando opencode debug lässt sich die aktuelle Konfiguration inklusive MCP-Servern und Skills überprüfen. Das spart enorm viel Zeit bei der Fehlersuche.
Mein Fazit (bisher)
Die Arbeit mit OpenCode macht einfach Spaß. Es ist aktiv, die Community ist engagiert und die Dokumentation lässt kaum Fragen offen. Es ist das "Schweizer Taschenmesser" für KI-gestütztes Coding, das genau die Flexibilität bietet, die ich mir für meine Infrastruktur wünsche.
Was haltet ihr von Open-Source-Agenten? Schreibt mir gerne in den Kommentaren oder auf den bekannten Kanälen!