AIエージェントを無料で試してみる（OpenCode編）

昨今では、ChatGPT、GeminiなどのAIチャットボットの普及から始まり、エンジニア界隈ではClaude CodeやCodexなどのAIエージェントが注目を集めています。ただ、当該ツール群を実務でAIエージェントを使用するには、支払などの事務手続きや、そのコスト面の調整など、実際のプロジェクトで使うには超えるべき敷居がいくつか存在します。

もっと手軽にAIエージェントを触ってみたい！個人的に使用してみたい！という場合、OSSを使用するという選択肢があります。
今回の記事では、OpenCodeというツールと、その使用例を紹介します。

OpenCodeとは

2025年4月が初版の、OSSのAIエージェントです。
AIの頭脳（≒LLM）の進化により、2025年後半から急速に普及・成長しています。
技術の先端を追いがちなAIエージェント界隈では、ある程度勢いの落ち着いたツールといった位置づけですが、それゆえ安定した挙動とプラグインがあり、最先端の商用AIエージェントであるClaude CodeやCodexなどの代替として活躍しています。

OpenCodeで何ができるか

OpenCodeはターミナル、デスクトップアプリとして動作しますが、その主軸はAIチャットボットとの会話（プロンプト）です。
会話を通して様々なことを実現します。一例としては下記です。

コーディング

このツールを使用する主動機とも言えます。
例えばあなたが、あるシステム連携カスタマイズ案件タスクを持っているとします。
PC内のワークスペースディレクトリを指定したのち、

このシステムは、他システムへのデータベース連携を実施しています。
これをJSON形式のファイル連携にカスタマイズしたいです。

といった要望を伝え、その後も会話し仕様を詰めていくことで、AIエージェントが実際のコーディングを進行してくれます。
既存実装のブラッシュアップ（リファクタリング）なども可能です。
「このモジュール、テスト書いてからリファクタリングして」という指示を渡すと、既存パターンに合わせてコードを書き換えます。従来半日かかっていた作業が、適切なコンテキストを渡せば数分で完了することも多々あります。

各種調査

コードベースの調査はエンジニアの時間を大きく消費する作業の一つです。OpenCodeのエージェントはコードベースを横断検索してパターンを特定します。

このエラーハンドリング、どこで使われてる？

と問い合わせれば、関連ファイルを列挙します。これだけであればAIを使わずともIDEでサッと確認できると思いますが、重要なのはその後です。

調査観点と調査結果を、markdown形式で出力して

と問い合わせれば、報告資料の土台ができあがります。
コードに限らず、一般的なチャットボットの延長のような使い方も可能です。

PostgreSQLバージョン○から△への更新点を調査して、markdownで記載した資料にして

といった依頼を起点に、資料作成を依頼することもできます。

自動テスト

OpenCodeにはClaude Code等と同様、拡張機能のような「スキル（skill）」という概念が存在します。agent-browserのようなブラウザ操作スキルを使えば、ブラウザのフォーム入力やクリック操作、スクリーンショット撮影までAIエージェント側で制御できます。E2Eテストの作成に有用です。

導入方法

インストール

curl -fsSL https://opencode.ai/install | bash

npm、bun、brewでもインストールできます。Node.jsが必要です。
詳細は公式サイトを参照ください。
https://opencode.ai/ja

LLMの設定

OpenCodeを使用するにあたり、最も重要なものが、このLLMの選定・設定です。
LLMはAIの頭脳にあたり、この性能によりOpenCodeの使用体験・成果物の品質・やりたいことへの貢献度合いが大きく変動します。
LLMへはAPIでアクセスし、そのAPIの受け口を提供しているプロバイダがいくつも存在します。
OpenCodeプロダクト自身もプロバイダがあり、アカウント取得・APIキーを発行し、OpenCodeに設定できます。
恒常的に使える無料LLMのほか、よくキャンペーンを実施しており、高性能なLLMが期間限定で無料利用できる状況が多々あります。

以上で最小限の設定は完了します。

任意：プラグインの追加

OpenCodeはプラグインも充実しているため、適宜導入すると良いでしょう。
特に有名どころでは、oh-my-openagentというAIオーケストレーションプラグインがあります。
通常は1つのLLMに対し1つのエージェントで運用しますが、適材適所で複数のエージェントを導入し、効率よくタスクを進行してくれます。
また、現在Claude Codeに導入されている「ultracode」モードですが、実はそれよりも前にこのプラグインで「ultrawork」モードという類似の機能が既に実装されていました。一時的にこちらが最先端な機能を持っていた時期があったのです。

実際に使用してみる

AIに、ネットワーク機器の簡易ヘルスチェッカーを作成してもらいましょう。
LLMは、OpenCode Zenプロバイダより提供されている、MiMo V2.5を使用してみます。
ざっくり、以下のような会話（プロンプト）をopencodeへ入力します。

この端末の属するネットワークで、192.168.1.1～10までのIPに接続されている機器に対し、
ネットワーク的な疎通できるか確認するための簡易ブラウザアプリを作成してください。

動き始めました。
自主的にTODOリストを作成し、進行しているの様子が見てとれます。

数分のち、完了しました。

機能案内も出力されており、pingでのネットワーク疎通確認をするしくみのようです。
エンジニア的にはAPIエンドポイントがすさまじい気持ち悪さですが、ひとまず置いておきます。
案内の通り、npm startし、ツールにアクセスしてみます。

それらしきものができています。
またまたエンジニア的にはIP指定UIがすさまじい気持ち悪さですが、ひとまず置いておきます。
さっそく使ってみましょう。

おお、それっぽく確認できていますね。
ちなみに今回のネットワークは仮想環境で用意しており、192.168.1.1は当該ネットワークのゲートウェイなため、疎通OKな状況も正解です。
プロとして用意すべきツールとしては全く及ばない出来ではあるものの、簡単なプロンプト一本の成果物としては、そこそこのものではないでしょうか。
ここからAIと会話を続けブラッシュアップするも良し、最初のプロンプトをより詳細に指定して作り直してもらうも良しです。

理解すべきリスク

無料で色々操作できるからといって、即座になんでもAIに頼って使い始めることは推奨しません。

無料モデルの制限

プロバイダ・LLMには色々種類があるものの、基本的に無料モデルには何かしらの制限があると認識しておくべきです。
専門用語が多々出てくるので、軽い案内にとどめます。

• コンテキストウィンドウが小さい場合がある。大きなコードベースは全体を把握しきれません
• トークン制限。長いセッションでは途中で切れたり、レートリミット回復まで待たされたりします
• 応答が遅い。プロバイダ側で有料アカウントを優先し、無料アカウントは抑止されがちです

機密情報の取り扱い

プロバイダによっては、AIとの会話内容が記録されたり、データ学習に使用されたりする場合があります。
プロバイダ側より案内されているデータの取り扱いを把握し、
会社やプロダクトのセキュリティポリシーと照らし合わせ、適切に運用する必要があります。
業務で使用する場合は特に留意しましょう。

成果物の品質

AIは、2026年7月現在最高峰のLLM達であっても、平気で噓をついたり、サボったりします。
コーディングに焦点を当てると、「動いたように見えるコード」が生成されるリスクがあります。LSPのエラーも出ずテストも通るが、エッジケースで動作しない、パフォーマンスが劣化する、セキュリティホールが生まれる——といった問題が含まれている可能性があります。最終的にはテストで品質を担保することとなりますが、そもそもAIが「テストを実施した」と回答しても、ただドキュメントに「テストOK」と書いただけ、といった状況もあります。
最終的に責任を持つのは人間ですので、直接的な成果物だけでなくLLMの試行／思考ログのテキスト出力など、エビデンスを適切な粒度で保持しておくことが重要です。

まとめ

AIエージェントはあくまでツールであり、人間の判断を完全に代替するものではありません。ただし適切に活用すれば、エンジニアの生産性を大幅に向上させることが可能です。
AIの進歩はとても早く、それゆえ現時点のAI運用そのものが、あっという間に陳腐化する恐れがあります。
しかし、だからこそ、この発展途上の熱量を、楽しいと感じられるエンジニアでいたいですね。