OmO：多模型 AI 编程 Agent

项目简介

OmO 是一个运行在终端里的 AI Agent 工具。打开项目目录、执行 omo、用自然语言描述任务，它就会去读代码、做规划、写代码并自行验证。它基于作者自己维护的 senpi（pi 的分支），把记忆系统、技能库、多模型调度等能力内置其中。

核心用法是关键词驱动的「图工程」：在 prompt 里加上 ultrawork（或 ulw），Agent 会先读代码库、做计划、逐步验证、在真实界面上检查结果；再加上 mass，整个任务会变成一张由多个 Agent 组成的图，各部分并行运行并按各自合适的模型处理。

主要功能

• ultrawork / ulw：面对较难的任务，在 prompt 中加入该关键词即可进入「先读懂、再规划、逐步证明、真实环境验证」的工作模式。
• mass ulw：把任务拆解成 Agent 图，例如大规模资料调研、完整的机器学习流水线、迁移改造等，分片并行执行并逐项检查。
• Kibitzer 记忆系统：记忆以 markdown 文件存放在 git 仓库中，由一个成本较低的小模型在旁边读取历史、在主线模型重犯错前给出提醒。
• 多模型混用：/login 可登录 Claude、ChatGPT、Kimi、GLM 等订阅；每个模型配有对应的系统提示词，可按任务分配给不同模型。
• 技能（skills）：内置解决实际问题所需的知识（含浏览器使用），按任务需要动态加载。
• 工程细节：独立工具调用合并为一次往返、参数格式错误自动修复、等待构建/部署不再靠轮询、长任务保留检查记录以便续跑、配置与提示词热重载。
• 会话管理：/resume 或 /sessions 打开历史会话，omo -c 继续上一次会话，omo -r 打开选择器。
• 从旧版迁移：运行 omo setup 可迁移 provider 密钥、自定义 provider、MCP server、技能与模型选择；omo doctor 查看各类任务可用的 provider，omo doctor --models 查看各任务类别与 Agent 的模型顺序。

安装与使用

macOS / Linux：

curl -fsSL https://get.omo.dev/install.sh | bash
omo

Windows PowerShell：

irm https://get.omo.dev/install.ps1 | iex

安装脚本会把对应系统与 CPU 的原生 omo 二进制装到 ~/.local/bin，并按 release 校验和核对，镜像不可达时回退到 GitHub Releases。

也可以用包管理器安装同一份 OmO（包名是 omo-ai，npm 上另一个无关的 omo 包不是本项目）：

bun add -g omo-ai

安装后进入项目目录运行 omo 并描述任务即可。会话内常用命令：/thinking <level> 设置思考强度（Shift+Tab 循环切换），/efforts <level> 直接设置推理强度，/help 列出全部命令。

更新：重新执行安装命令；包管理器安装的使用 omo update。卸载：rm ~/.local/bin/omo，或 bun remove -g omo-ai。

注意事项

• 配置文件位于 ~/.omo/omo.jsonc，项目可另加 .omo/omo.jsonc，就近的文件优先。
• 会话内 /bug 可提交问题报告，发送前会展示报告内容；报告包含引擎日志、脱敏后的环境与配置、会话记录以及设备名、安装 id、会话哈希等标识信息，从桌面端提交时还会附带账号信息。
• 安装渠道可通过在 bash 后追加 -s -- beta 或具体版本号切换；Windows CMD、PATH 修正等细节见 omo.dev/docs/install。
• 更多文档：omo.dev/docs、配置参考、功能说明、从 OpenCode 迁移。

本作品整理自 GitHub 开源项目 code-yeongyu/oh-my-openagent，原作者 @code-yeongyu。中文介绍由 AI 根据项目 README 整理，以原仓库为准。