研究Pi发现,长期稳定使用比什么都重要🔥
所以我觉得它更适合放在一台VPS 上,而不是家里的电脑。
以前我是装在家里电脑上面24小时跑,但是如果遇到断电、系统自己休眠,体验感会很差,工作直接被打断了,让我感到很烦躁,现在放在VPS问题都解决了
我自己用下来,比较明显的就这几点。
1、服务器不会自我休眠
家里电脑总会遇到断电、更新、休眠。VPS 是一直在线的,任务可以挂着,回来还能接上,不用重新解释一遍上下文。
2、24小时随时待命
以前得坐在那台机器前面。现在用手机、远程连上去就能看它在干什么、接着下指令。控制权不绑在家里那张桌子上。
3、家里的电脑终于可以休息了
Agent 占着本机的时候,关机、休眠、拿去干别的都会打架。放到服务器上,互不影响,两边都轻快一点。
4、环境隔离,随便折腾
本机今天装东西、明天改系统,Agent 的配置很容易跟着漂。服务器上相对干净,清单和习惯能留下来,用久了才像自己的那一套。
5、很适合长期任务
查资料、盯日志、挂着处理零碎任务,这类事情最怕中途掉线。24 小时在线以后,Pi 才更像一个可以托付的助手,而不只是开机才存在的工具。
可能会有人问,不好做数据同步,其实很简单使用Github就好了,我自己的内容和数据都放在了Github私有仓库,如果有隐私数据就不建议了。
但是我这个方案不适合所有人,只适合需要长时间使用Agent的用户,喜欢对你有帮助
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本地模型+ Pi Agent,才是本地模型正确打开方式🔥
今天看到Pi + 本地 Qwen3.8 模型的测试视频 ,我才发现,对于本地 Agent 来说,上下文的大小可能是成为下一个讨论的热点。
虽然本地模型虽然没有按 Token 收费,但是因为硬件限制,上下文可能只能支持256k,甚至64K。
总结下来:
1、上下文越长,等待时间越久
每次 Agent 调模型,都要先处理前面的上下文。云端可能只是账单变贵,本地模型则很直接,Prompt 越长,Prefill 越慢,你能明显感觉到 Agent 越聊越卡。
2、上下文还会真实占用你的硬件资源
长期 Session、Tool Result、各种插件说明全部塞进去,最后吃的不只是 Token,还有 KV Cache、内存和显存。
尤其本地跑 Qwen3.8-27B 这种模型,本身硬件资源就没有云端那么富裕,Pi 默认 Prompt 短、工具少的优势反而会被放大。
3、插件越多,本地模型反而越容易吃亏
Pi 最开始只有很少的工具,Skill 又是按需加载,这种设计以前看起来只是“极简”。
但是放到本地模型场景,你会发现这些无关的 Tool Schema、日志、网页内容,少一点就意味着模型每一轮少处理一点垃圾数据。
4、省 Token 在本地其实变成了省时间
在本地因为Token免费了,我们更在意的应该是时间的消耗,因为如果运行的太慢,时间消耗就是一种成本了。
以前是:省 Token = 省钱,但是现在本地模型:
省 Token = 更低延迟 + 更少资源占用 + 更大的有效 Context + Agent 可以工作得更久。
所以最近看 Qwen3.8 和 Pi 的时候,我反而越来越理解 Pi 为什么一直在 上下文上做减法。
以前只知道它有极简的设计和高效的缓存,现在回过头来看,这套设计天然就契合本地模型的现实情况。
以后真的到了每家每户都可以自己在家部署自己的大模型,那我们就需要想怎么在有限的算力前提下,越快完成自己的需求越好。
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