开发者反馈DeepSeek在OpenCode Go中工具调用失效，多模型协作模式遭挑战

当前AI开发社区中流行一种“混合智能”模式，即使用Claude或GPT-4等高端模型进行逻辑规划，而利用DeepSeek等低成本模型执行具体代码生成任务。然而，Linux.do论坛上的一则用户反馈揭示了该模式在实际落地中的严峻挑战。一位开发者在OpenCode Go平台上测试了DeepSeek Pro Max模型，试图让其进行简单的网页调研并生成约10KB的Markdown文档。测试结果显示，DeepSeek在工具调用环节表现极不稳定，导致任务卡顿数小时无法完成。进一步观察发现，DeepSeek在处理任务时倾向于调用GLM 4.7免费模型作为子代理，但由于接口通信失败或响应机制缺失，导致子代理未返回结果，进而使整个工作流陷入无限等待的死锁状态。该案例不仅暴露了OpenCode Go平台可能存在的兼容性问题，更直观地反映了开源模型在复杂Agent编排和工具调用稳定性方面与顶尖闭源模型之间仍存在显著差距。

事件分析

💡 核心观点：混合模型架构在实际落地中面临兼容性挑战，DeepSeek工具调用的不稳定性暴露了开源模型在Agent编排上的短板。