小墨同学
@xiaomovps
🧠 AI Agent 实操玩家｜Pi / Claude Code / ESP32
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参加 September 2022
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Pi 上下文老爆，有这几个插件就够了🔥
今天有兄弟问我 如果上下文较小 有什么处理方案？
其实有一些本地模型部署 上下文可能只有 128K 或者 256K，针对这些情况 我这里推荐 4 个 PI 的插件，可以起到一些缓解的作用
1、pi-compaction-control｜默认 256k 上限
给模型设上下文硬上限 自动压缩会在上限减 reserveTokens 时提前触发
2、neruok/pi-compaction-model｜换个模型做压缩
用 /compaction-model 选更便宜的模型做总结 对话模型不变
3、clement_chsn/pi-session-compaction｜60% 主动压缩
上下文用到 60% 后 Agent 会挑一步做完的时机自己压缩
4、pi-compaction-recall｜压缩后找回原文
总结丢了名字和数字 模型能回头搜原始消息
这四个插件，每一个方向都是不一样的：有的是直接把上下文限制死，有的是把上下文通过另一种形式去存储，还有一种是设置不同的动态规则或者模型去处理压缩。
本质都是在有限的上下文获得更好的模型理解。我的建议是：插件只是缓解，想要真正的解决，还是要使用上下文更大的模型，这才是最优解
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想基于 Pi 做自己的东西，先搞清楚这几个核心包🔥
Pi 不只是一个 CLI 背后是一整套拆好的库 按需挑就行，如果你也有对应需求，其实最好的方案还是拿来整合就用
1、想一套代码接多家 AI 厂商｜pi-ai
统一 LLM 接口 OpenAI、Anthropic、Google 都能接 自带鉴权和 token、费用统计 会话中途还能换模型
2、想做会调工具的 Agent｜pi-agent-core
有状态的 Agent 运行时 管工具调用和事件流 底层用的就是 pi-ai
3、想给自己的工具做终端界面｜pi-tui
终端 UI 库 差分渲染 只重画变化的行 交互式 CLI 不闪屏
4、想让 Agent 崩了也能接着跑｜pi-durable
对话、工具调用和自己的状态先落盘再显示 进程挂了重新打开就接着干 目前还是实验性
5、想接 MCP 服务｜pi-mcp
独立的 MCP 客户端 支持 stdio 和 Streamable HTTP 不依赖官方 SDK 和其他 Pi 包
只想用 Pi 写代码 装 pi-coding-agent 就够了 除了 pi-durable 上面几个都打包在里面
这也就是为什么那么多厂商选择使用Pi作为基础，然后完成二次开发的了
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