现在的终端 coding agent 越做越全：计划模式、多 Agent、MCP、任务列表，恨不得把所有功能都塞进去。Pi 走的是另一条路。官网对它的定位不是“功能最全的编程助手”，而是一个最小化的 agent harness。
我更愿意把它理解成一副 AI Agent 的骨架：模型、工具调用、会话和终端界面已经搭好，剩下的部分由使用者自己改装。软件应该适应人的工作习惯，而不是反过来。
默认只有四件工具
Pi 默认交给模型的工具只有 read、write、edit 和 bash，也就是读、写、修改文件和执行命令。它可以通过 API Key 或账号授权连接 OpenAI、Anthropic、Google、DeepSeek、Kimi、MiniMax、OpenRouter、Ollama 等模型服务，并能在同一次会话中切换模型。Pi 本身不赠送模型额度，费用仍由对应账号或 API 承担。
它支持 AGENTS.md，也可以用 SYSTEM.md 替换或补充系统提示词。Skills 按需加载，常用提示词可以存成模板。对我这种已经在 Hermes、Codex 和各种 Skill 之间来回折腾的人，这套思路很熟悉：模型只是发动机，真正决定日常体验的，往往是上下文怎么组织、工具怎么接、规则怎么落地。
最有意思的是，它允许修改自己
Pi 的扩展是 TypeScript 模块，可以增加工具、命令、快捷键、事件处理和终端界面。做完扩展后执行 /reload，不必退出当前工作。扩展、Skill、提示词和主题还能打成 Pi Package，通过 npm 或 Git 仓库安装。
官网演示里，用户直接让 Pi 给自己做一个提交代码的工作流和专用界面。这不是什么神奇的“自我进化”，只是模型阅读文档和代码后生成扩展。框架把修改入口留得很彻底，想法很快就能变成按钮、命令或工具。
会话管理也有点特别。Pi 把历史保存成树，可以回到任意一条旧消息，从那里另开分支，不会把原来的尝试覆盖掉。Agent 还在运行时，可以临时发消息纠正方向，也可以排一条后续任务等它做完再执行。除了完整的交互终端，它还有 print/JSON、RPC 和 SDK 模式，因此也能被脚本或其他应用嵌入。OpenClaw 就是一个实际案例。
它故意没有做什么
Pi 默认没有子 Agent、MCP、计划模式、内置待办、后台 Bash，也没有每次执行命令前弹出的权限确认框。需要这些功能，可以安装第三方 Package、自己写扩展，或者换一个已经集成好的分支。之前写过的 Oh My Pi，就是在 Pi 的基础上加入 LSP、调试器、多 Agent 和更多现成功能。
这种方向我喜欢，代价也很明确。Pi 不是装好就万事俱备的成品，更适合愿意看文档、改配置和拼工作流的人。只想让 AI 偶尔改两个文件，现成度更高的工具可能省心。
权限问题不能略过
Pi 官方文档说得很直白：它没有内置的文件、进程、网络和凭据权限系统，默认继承启动它的用户权限。项目目录的 trust 提示，只决定是否加载本地配置和扩展，不等于每条 Bash 命令都会等人批准。
所以我不会一开始就让它进入重要仓库和装满凭据的主目录。更稳妥的办法，是先在有 Git 版本记录的测试项目里使用，限制可见目录，需要更强边界时放进容器或沙箱。第三方扩展能在 Pi 进程里运行，也应该先看源码再安装。
Pi 采用 MIT 许可证。通过 npm 安装时需要 Node.js 22.19 或更高版本，官网也提供 macOS、Linux 和 Windows 的安装方式。本文依据官网和当前仓库文档、源码整理，未作安装实测。我的判断是：Pi 最吸引人的地方不是又多了一个 coding agent，而是它把“Agent 应该长什么样”这件事重新交回给了使用者。
