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小墨同学
@xiaomovps
🧠 AI Agent 实操|Pi / DeepSeek Harness / Grok Bot / Claude Code 💸 天天实测 Agent 怎么更省 token、更好用 🔧 ESP32 DIY:把 Agent 装进小硬件 📘 Pi 蓝皮书作者 · 合作 wx:lucky_bobe
加入 September 2022
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国内这些 AI Agent 底层竟然和 Pi 都有关系🔥 最近研究 Pi Agent 的时候发现,国内已经有不少厂商开始使用 Pi 的技术来开发自己的 Agent 了 其中不乏 MiniMax、DeepSeek 这样的知名 AI 厂商,还有不少国内开发者在 Pi 的基础上做二次开发 我整理了 6 个比较有代表性的开源项目: 1、MiniMax Code|MiniMax 官方 直接内置 Pi Mono 源码,复用了 Agent、模型协议和终端组件,还在上面做了大量二次开发 2、DeepSeek Harness|DeepSeek 官方 使用了 Pi 的 pi-ai 模型适配层,支持多模型路由和 Provider 管理,不过 Agent 核心采用的是自己的 Cordis 插件架构 3、BreachWeave|m-sec-org 开源团队 基于 pi-mono SDK 开发的多 Agent 安全测试框架,采用 Manager、Observer、Solver 三角色架构,还拿过腾讯云黑客松一等奖 4、Inno Agent|国内开源团队 基于 Pi SDK 开发的个人学习助手,增加了三层记忆、主动定时任务,还支持微信和飞书接入 5、openerx|openerserver 开源项目 直接使用 Pi AgentSession 作为执行核心,在外面增加桌面客户端、浏览器、MCP、记忆和本地自动化 6、Personal Agent|社区开发者 基于 Pi 开发的私人 AI 助手,支持 VPS 部署、长期记忆、定时任务和国内生态接入 其实这些项目最让我感兴趣的不是功能,而是连 MiniMax、DeepSeek 这样的厂商都在复用 Pi 的部分技术 当然采用方式也不一样,MiniMax 是直接在 Pi 源码上做二次开发,DeepSeek 只是复用了 pi-ai 的模型接口,其他社区项目更多是利用 Pi SDK 构建自己的产品 我觉得这也是 Pi 非常有意思的地方,它本身足够精简,又把 Agent Runtime、模型接口和工具能力拆分得很清楚 不管是开发 Coding Agent、Personal Agent,还是其他垂直领域的产品,都可以直接复用,不需要从零开始造轮子 而且这还只是目前找到的一部分项目,Pi 的整个生态确实越来越值得关注了
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Pi Agent 必须知道的 6 个隐藏设置和技巧🔥 Pi 用久了会发现,它有很多功能其实已经内置了,只是平时很少有人去关注,有些甚至不需要额外安装插件就能实现 尤其是缓存、上下文压缩和会话管理这几个地方,我觉得非常值得研究一下,合理配置之后可以进一步优化 Token 成本和使用体验 我整理了 6 个比较实用的技巧: 1、缓存自动保温 cacheWarming 默认是 streaming,改成 idle 之后,两次任务之间也可以保持提示缓存,再搭配 PI_CACHE_RETENTION=long 延长支持模型的缓存时间 2、查看缓存损耗 showCacheMissNotices 设置成 true,缓存大面积失效、预热成功以及压缩消耗都会显示提示,方便观察 Token 成本 3、自定义上下文压缩 compaction reserveTokens 控制自动压缩的触发时机,keepRecentTokens 控制保留多少近期上下文,还可以通过 modelOverrides 给不同模型单独配置 4、会话分支 /tree、/fork、/clone /tree 可以在同一个会话内切换分支,/fork 从历史消息创建新会话,/clone 复制当前分支,空输入时连续按两次 Esc 也能打开会话树 5、让 Shell 别名生效 shellCommandPrefix Pi 默认使用非交互式 Shell,别名不会自动生效,可以通过这个配置加载 ~/.bash_aliases,然后 /reload,就能直接用 !ll 这样的命令 6、自定义模型思考档位 modelThinkingLevels 可以给不同模型设置默认思考等级,不需要每次手动切换,搭配 /scoped-models 还能限制快捷切换的模型范围 其他还有 /export 导出会话、/share 分享会话、/hotkeys 查看快捷键,以及 PI_OFFLINE 关闭自动联网等功能 这些都是 Pi 自带的能力,不需要额外安装插件 我个人更推荐优先研究缓存和压缩,特别是长期使用 API 的话,能够更好地控制上下文和缓存成本 不过缓存保温本身也会产生调用费用,并不是开得越久越省钱,最好结合自己的模型和使用频率调整 Pi 的优势不只是核心足够精简,而是很多东西都可以按自己的需求去配置,没必要什么功能都依赖插件
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