本项目旨在将 LangGraph（智能体编排框架）与 OpenCode（AI代码生成工具）深度集成，构建一个能够自动化完成复杂编码任务的多智能体协作系统。该系统运行在一台已配置好的 Ubuntu Server 上，具备完整的 Web 服务环境。
/var/www/html/）LangGraph 是一个低层级的智能体编排框架，专注于构建、管理和部署长运行、有状态的智能体。关键特性包括：
/usr/local/bin/opencodeopencode run [message...]（根据当前工作目录自动创建文件）index.html（HTML5标准文档）将 OpenCode 的代码生成、重构、分析能力封装为 LangGraph 智能体可调用的工具函数。
from langchain.tools import tool
import subprocess
@tool
def opencode_generate_code(task: str) -> str:
"""使用 OpenCode 生成代码"""
result = subprocess.run(
["opencode", "run", task],
capture_output=True,
text=True
)
return result.stdout
在 OpenCode 扩展中嵌入 LangGraph 运行时，管理复杂的多步骤编码任务。
from langgraph.graph import StateGraph
class CodingState(TypedDict):
"""编码任务状态"""
requirements: str
design: list[str]
code_files: dict[str, str]
tests: list[str]
issues: list[str]
系统将模拟真实开发团队，包含 4-5 个不同人设、性格和分工的 AI 角色：
| 角色 | 人设/性格 | 分工职责 | 对应节点 |
|---|---|---|---|
| 产品经理 | 细致、用户导向 | 分析需求，撰写用户故事和验收标准 | product_manager_node |
| 架构师 | 严谨、技术全面 | 设计系统架构，选择技术栈 | architect_node |
| 后端程序员 | 幽默、编码效率高 | 实现功能代码，编写单元测试 | programmer_node |
| 测试员 | 挑剔、注重细节 | 编写集成测试，执行测试并生成报告 | tester_node |
| 运维工程师 | 谨慎、自动化思维 | 编写部署脚本，配置 CI/CD | ops_node |
/root/langgraph-opencode-demoopencode run "创建一个简单的欢迎页面..."/root/langgraph-opencode-demo/index.html目标：编写并运行简单的 LangGraph 工作流，自动生成网页并部署到 Web 目录。
WorkflowState)：task: 生成网页的任务描述output_dir: 目标部署目录filename: 生成的文件名final_url: 最终访问 URLerror: 错误信息
节点设计：
prepare_task: 准备任务参数，设置部署路径call_opencode: 调用 OpenCode CLI 生成网页output_result: 输出部署结果和访问 URL
图构建：
添加错误处理机制
部署路径：
/var/www/html/langgraph-demo/https://claw.pro-catherine.cn/langgraph-demo/运维：部署配置 → 部署脚本
构建完整工作流图：
需求分析 → 架构设计 → [人工审批] → 编码实现 → 测试验证
↑ ↓
└────────── 失败重试 ←──────────────┘
↓
部署上线
集成持久化机制：
利用现有 PHP + jQuery 环境开发动态应用
api.php 提供 RESTful 接口处理业务逻辑和数据存储
前端页面开发（HTML + jQuery）：
实现交互式用户界面
LangGraph 编排：
/root/langgraph-opencode-demo/ 已创建first_workflow.py/var/www/html/langgraph-demo/api.php 或类似命名/var/www/html/ 需要适当的写入权限os.makedirs(exist_ok=True) 创建目录subprocess.CalledProcessErrorOSError 并提供回退方案应对：封装 OpenCode 调用，提供适配层
LangGraph 版本兼容性：
应对：锁定版本号，定期更新测试
文件权限问题：
应对：采用迭代开发，优先实现核心功能
资源限制：
# 基本用法
opencode run "任务描述"
# 查看帮助
opencode --help
# 管理会话
opencode session list
opencode session export
# 创建状态图
from langgraph.graph import StateGraph
# 定义状态
from typing import TypedDict
# 添加节点和边
builder.add_node("node_name", node_function)
builder.add_edge("source", "target")
# 条件边
builder.add_conditional_edges("source", condition_function, routing_map)
# 编译图
graph = builder.compile(checkpointer=checkpointer)
/root/langgraph-opencode-demo/
├── venv/ # Python 虚拟环境
├── first_workflow.py # 第一个工作流脚本
├── multi_agent_workflow.py # 多智能体工作流
├── html_output/ # 生成的 HTML 文件
├── api/ # PHP API 文件
└── logs/ # 运行日志
文档版本: 1.0
最后更新: 2026年3月19日
负责人: OpenClaw AI 系统
状态: 进行中 🚀