Pi Agent——100% 极简的 AI 代理，却能做任何事

视频信息

引言

“Pi 可能是目前最被低估的 AI 工具。这是一个 harness，正在驱动很多最流行的项目，包括 Open Claw。Pi 是所有 power user 当前正在运行的代理，因为它极度可定制。”

David 这期视频讲了一件大多数 AI 内容创作者故意不告诉你的事：Open Claw 这个被广泛报道的”最流行 AI 代理”，本身是构建在 Pi 之上的。Open Claw 是为大众准备的、傻瓜化的产物；Pi 才是真正的内核。

视频会教你： - Pi 的核心哲学（极致极简主义：只有 4 个工具） - 为什么 Tobi Lütke（Shopify CEO、$10B 身家）、Marc Andreessen 都把它当主力代理 - 如何安装 Pi、配置 OpenRouter、设置 AGENTS.md - 如何让 Pi 修改自己的 UI 和功能（这是 Cloud Code 和 Codex 都做不到的事） - /tree、/fork、-c、-r 等核心命令 - Pi 生态系统（packages、skills、themes、extensions）

如果你是真正想成为 power user 的人，这是一期必看的视频。

第一阶段：Pi Agent 的核心哲学——激进的极简主义

1.1 只有 4 个工具

Pi 的整个系统只有 4 个内置工具： 1. Read——读取任何文件 2. Write——创建新文件 3. Edit——修改现有文件 4. Bash——执行任何 shell 命令

“There is zero bloat. The system from the start is super minimal, there is zero extra nonsense, nothing.”

1.2 系统提示不到 1000 token

• Pi 的整个 system prompt 少于 1000 tokens
• 对比 Hermes Agent：12,000+ tokens 默认 system prompt（因为内置了大量工具和 self-building skills）
• 对比 Open Claw：每次消息发送 12,000~16,000 tokens 的 overhead

这意味着每次和 Pi 交互的 token 消耗是 Open Claw 的 十分之一到二十分之一。

1.3 设计哲学：让你构建你自己的代理

“Pi gives you the toolkit to build on top of AI agents.”

Pi 不是一个完整产品，而是一个底层抽象。它提供 4 个原语，你用它们构建任何你想要的代理形态。

1.4 永远在 YOLO 模式运行

这一点非常重要：Pi 没有权限提示，没有 guardrails，没有审批流程。

“If it can write and run code, security prompts are pointless.” —— Mario Zechner，Pi Agent 创始人

哲学是：如果代理能写代码和跑代码，那任何”安全提示”都只是表演性的——代理可以通过别的方式绕过。所以 Pi 选择完全去掉这层假象，直接给代理最大权限。

因此 Pi 不适合初学者。它是给那些已经懂得用 Git 防灾、用 VPS 隔离风险的高级用户。

第二阶段：为什么顶级玩家都在用 Pi

2.1 Open Claw = Pi + 产品层

“Open Claw, which is the most popular AI agent in the world, is literally built on top of Pi, yet most people have never even heard of the Pi agent.”

这是 AI 内容圈一个公开的秘密：你看到的所有 Open Claw 的功能演示，底层都是 Pi 在跑。Open Claw 只是在 Pi 之外加了一层用户友好的 wrapper。

2.2 大佬们的真实选择

• Tobi Lütke（Shopify CEO，身家 $10B）：把 Pi 当主力个人助手。用 Pi 让 Shopify 整体快了 53%
• Marc Andreessen（Mosaic 浏览器发明人、a16z 创始人）：称 Pi 为“软件历史 Top 10 突破之一”

2.3 公众视角 vs 玩家视角

“Open Claw is for the masses. It’s for everybody, it’s easy to use, easy to get started. But Pi is for those who want to be on the cutting edge.”

这就是为什么大多数 YouTuber 只讲 Open Claw——它好教、容易理解、用户基数大。但真正想做点什么的人都在用 Pi。

第三阶段：Pi 的 4 个工具深度解析

3.1 Read Tool

• 让代理打开和读取你电脑上（或指定文件夹内）的任何文件
• 这是代理”学习”的方式
• 可以读 logs、检查 config、检查任何文本文件
• 没有 Read 工具，代理就是盲的

3.2 Write Tool

• 让代理在磁盘上创建新文件
• 例子：“创建一个带身份验证的 REST API”
• 代理会写出每个文件：route、middleware、config、所有的

3.3 Edit Tool

• 让代理修改现有文件
• 没有 Edit 工具，代理只能新建文件，不能改
• 关键：Edit 是精准修改——例如”修复第 42 行的 login bug”，它只改那一行附近，不会重写整个文件几百行

3.4 Bash Tool ——最强的那个

• 让代理跑任何 terminal 命令
• 安装包、跑测试、启动服务器、检查 Git 状态、网络请求…
• 其他三个工具只处理文件，Bash 处理其他一切

3.5 4 个工具组合的力量

• 任何复杂的代理任务都能被分解成这 4 个原语的组合
• 没有”专门的 Web Search 工具”——用 Bash 跑 curl 就行
• 没有”专门的代码索引工具”——用 Bash 跑 grep 就行
• 没有”专门的浏览器工具”——用 Bash 装 Playwright 就行

第四阶段：Pi 生态系统——4 个组件

Pi 不只是一个代理，是一个toolkit：

4.1 Pi-UI（终端 UI 库）

• 提供：markdown 显示、多行编辑器、加载 spinner、无闪烁屏幕更新
• 后者 Cloud Code 到今天还没做到
• 让任何在终端跑的东西看起来都很美

4.2 Pi Coding Agent

• 大多数人在终端跑 Pi 时用的就是这个
• 和 Cloud Code、Open Claw 相比，更轻量、更可定制

4.3 Pi Agent Core

• 这是大脑：定义自定义工具、调用 LLM、执行工具、把结果反馈给模型、循环到完成
• 纯粹的代理逻辑——对工具选择没有任何意见

4.4 Pi-AI

• 统一接口，对接 Anthropic、OpenAI、Google 等所有 LLM
• 单一 API，切换模型一行配置

这就是为什么很多开发者在 Pi 上构建自己的产品——比如有个开发者用 5 分钟构建了一个完整的 deep research 代理（功能上等价于 Perplexity 收 $200/月 的 Pro 服务）。

第五阶段：安装与基础配置

5.1 一键安装

去 pi.dev，复制首页那一行 install 命令：

curl ...（视频里的官方命令）

打开终端粘贴，回车。

验证安装：

pi -v

看到版本号即安装成功。

5.2 第一个坑：Provider 与 API Key 没配置

直接 pi 启动会失败，因为： - Pi 不绑定任何模型提供商（这是设计哲学） - 你必须自己告诉它用哪家

这是 Pi 相对 Open Claw”难”的部分——但也是它更省 token、更可控的代价。

5.3 推荐用 OpenRouter

原因： - 单个 API key 可调用所有模型（Anthropic、OpenAI、Google、Chinese models） - 按 token 计费，无月费 - 价格透明可对比

5.3.1 OpenRouter 注册流程

1. 去 openrouter.ai
2. 右上角注册账号（完全免费）
3. 进入 Settings → Credits，充值 $5~$10（少充多次比一次性大额好）
4. 进入 Settings → API Keys
5. 点击右上 Create 按钮
6. 命名：pi-agent-2026（或任意名字）
7. 设置 limit：$10 或 $20（防止 key 泄露）
8. 复制 key

5.4 让 Cloud Code 帮你配置 Pi

David 推荐的”作弊技巧”：

“Using AI agents to set up other AI agents is the way.”

• 在终端启动 Cloud Code（用 --dangerously-skip-permissions）
• 把 David 的 GitHub Gist 配置脚本 raw 内容贴给 Cloud Code
• 让 Cloud Code 自动完成 Pi 的配置

具体步骤： 1. 启动：claude --dangerously-skip-permissions 2. 第一条 prompt（保守模式，不要 immediately 改）： Do not make any changes yet. Just verify if the following steps have been implemented for my Pi agent setup. <steps> ... David 的 gist 内容 ... </steps> Give me a super concise answer. 3. Cloud Code 会扫描你的系统，告诉你什么已经配置、什么还没 4. 然后让它执行未完成的步骤

5.5 手动配置（如果不用 Cloud Code）

依然非常简单： 1. 创建 Pi 配置目录： bash mkdir -p ~/.pi/agent 2. 在 auth.json 里存 OpenRouter API key： json { "providers": { "openrouter": { "apiKey": "你的 key" } } } 3. 在配置里设置默认 provider 为 openrouter 4. 设置默认 model，不要用默认的 Sonnet——用： - Opus 4.6（最强） - Sonnet 4.6（平衡） - GPT-5.4 mini（快且便宜，~100 tokens/秒） - Kimi K2.5（中国模型，性价比之王） - Minimax M2.7（另一个中国模型）

第六阶段：AGENTS.md ——Pi 的灵魂

6.1 必须先建

启动 Pi 后 Pi 自己会说”Based on the AGENTS.md file”，但默认 Pi 不自带 AGENTS.md——你必须自己建。

6.2 位置

全局位置：~/.pi/agent/AGENTS.md

6.3 用 Cloud Code 自动建

check if we have the AGENTS.md file for Pi agent setup.
Do not make any changes. Just answer in short.

Cloud Code 会扫一遍并报告。如果没有，让它创建并填入你的偏好。

6.4 AGENTS.md 应该写什么

“Put your own preferences, your own things. Like, maybe you prefer responses in German instead of English. Maybe you prefer longer sentences. Maybe you prefer all in lower caps or someone who’s more emotional and supportive or like more cold, more robotic answers.”

这是 Pi 哲学的精髓：你的 Agent 应该是你的，不是别人的。

如果你用 Open Claw，你接受了 Peter Steinberger（创始人）的偏好。如果你用 Cursor 默认配置，你接受了 Cursor 团队的偏好。Pi 让你建你自己的代理。

第七阶段：Pi 最杀手锏的能力——自我修改

7.1 Pi 可以修改自己的 UI

这是 Cloud Code 和 Codex 都做不到的事。

“Cloud Code doesn’t let you self-update the UI. Anthropic decides what the UI looks like. Same with Codex. OpenAI decides. But with Pi Agent, the whole point is to build your own agent.”

7.2 演示：让 Pi 把自己改成黑客风

David 在视频里演示了一个 prompt：

Create a matrix style theme for Pi.

Pi 会： 1. 读取自己的 config 文件 2. 编辑 themes 文件夹 3. 生成 matrix 风格的配色和动画 4. 保存

然后输入：

/reload

界面瞬间切换。这是真实发生在演示视频里的，不是模拟。

7.3 演示：让 Pi 自己添加扩展

继续：

Build an extension that shows a hacker-style system bar with
information about my system right now—CPU, RAM, GPU load,
and anything else useful while we're using an AI agent.

Pi 自己写代码、创建 extension、加载到自己里面。/reload 后界面顶部多了一栏，显示当前 MacBook 的实时系统状态（CPU、RAM、温度、磁盘等）。

7.4 撤销修改

不喜欢主题或扩展？ - 主题存在 ~/.pi/agent/themes/ - 扩展存在 ~/.pi/agent/extensions/ - 直接告诉 Pi：delete the matrix theme and the system bar extension - /reload 后恢复默认

不会真正”搞砸”，所以可以放心实验。

第八阶段：核心命令——/tree、/fork、-c、-r

8.1 /tree ——会话分支

普通 AI 聊天是单线直线：每条消息都加在前一条后面。一旦聊偏了，要么继续污染上下文，要么开新对话丢掉上下文。

Pi 的 /tree： - 输入 /tree 后会显示所有历史消息 - 你选择从哪条消息开始分支 - 选择 “no summary” 或 “summarize with custom prompt” - 在新分支里讨论 / 解决一个独立问题 - 完成后 Pi 自动把侧支总结回主分支

8.2 应用场景

你在做 feature A，做到一半发现一个奇怪的 bug。如果在主对话里讨论 bug： - 主对话被污染（接下来 feature A 的上下文里全是 bug 讨论）

用 /tree： - 分支到 bug 讨论 - 解决 bug - Pi 自动生成一句”在侧分支修复了 X bug”塞回主分支 - 你继续做 feature A，上下文干净

8.3 /fork ——完整复制会话

比 /tree 更激进： - /fork 创建一个完整的新 session，从上一条消息开始 - 类似 GitHub 上 fork 一个 repo - 适合”这个方向我不确定要不要继续，先 fork 一份试试”

经典例子：Kline → RooCode（fork Kline）→ KiloCode（fork RooCode）。

8.4 pi -c ——继续上次会话

最常用的命令（David 原话：“the most used shortcut I use”）：

pi -c

• 直接打开上次结束的 session
• 不用记 session ID
• 仅两个字符的快捷方式

8.5 pi -r 或 pi --resume ——选择历史会话

浏览所有保存的 sessions，手动选一个继续。

所有 session 自动保存到 ~/.pi/agent/sessions/。

第九阶段：Pi 的 packages 生态系统

9.1 packages 中心

去 pi.dev/packages，按下载量排序的所有社区扩展。

9.2 推荐 packages

pi-sub-agents

• 委派任务给 sub-agent，支持链式、并行执行
• 比 Open Claw 默认内置的更轻量
• 用法：在主代理对话里 dispatch sub-agent

large-key

• CLI 工具，把 API 凭据注入到 curl 请求中
• 适合需要频繁测试 API 的开发者

task-plane

• 类似 Paperclip 但专为 Pi 设计
• AI 代理编排：并行任务执行 + checkpoint discipline
• 看起来有 orchestrator dashboard、lanes 和 tasks

pi-studio

• Pi 的双面板可视化界面
• 一边是代理对话，一边是文件预览

design-deck

• 这个 David 在视频里特别惊艳
• 用法：在 Pi 里 dispatch design-deck，它会打开浏览器
• 浏览器里展示多张设计方案（颜色、字体、布局、导航）
• 你点选你喜欢的，design-deck 会基于你的品味生成更多变体
• 全程不用自己描述设计意图，AI 通过你的选择推断你的审美

“This is the future of building. Instead of having to generate everything from scratch from your brain, you select the options and your taste is going to be refined.”

9.3 pi pom-pom

• 下载量最高的 package
• David 自己也不知道为什么这么火（视频里直接说 “somehow”）
• 看包名应该是个有趣的 community 玩具

第十阶段：Pi 用什么模型最合适

10.1 模型选择决策树

10.2 关于 Opus 4.6 Fast

David 在视频里发现：OpenRouter 上现在有 Anthropic Opus 4.6 Fast 的选项——这是带 fast mode 加成的 Opus 4.6。 > “Opus 4.6 fast. That is crazy. I didn’t know that’s on OpenRouter.”

10.3 实测推理速度感受

• Opus 4.6：思考时间最长（10~60 秒常见），但产出质量也最高
• GPT-5.4 mini：几乎实时
• Gemma 4 本地：取决于你的硬件

第十一阶段：Pi 信息流上的有用细节

11.1 输入框底部的实时指标

Pi 在对话框下方显示： - 当前上下文窗口使用百分比（context%） - 当前会话累计 cost（按你用的模型 token 价格计算） - 当前模型 - 当前 reasoning effort

“Just observability on what the agent is doing, how expensive the current session is. I wish every agent adopted this.”

对比：Cloud Code 和 Codex 都没有把”当前 session 已花多少钱”作为常驻显示。这对控制 token 预算非常关键。

11.2 终端历史命令上下箭头

• 在终端按上箭头 ↑：循环之前输入过的命令
• 按下箭头 ↓：往回循环
• 不要重复打字浪费时间

11.3 Ctrl+C 杀进程

重要：即使在 Mac 上，杀 Pi 进程也是 Ctrl+C，不是 Cmd+C。这和 Codex CLI 一致。

第十二阶段：Pi vs 其他代理的真实对比

12.1 Pi vs Cloud Code

12.2 Pi vs Codex

12.3 Pi vs Hermes Agent

第十三阶段：David 自己的工作流配置

13.1 标准启动流程

1. 终端开 Pi：pi
2. 默认 OpenRouter + Opus 4.6
3. AGENTS.md 自动加载（个人偏好 + 项目偏好）
4. 直接开始工作

13.2 多 session 管理

• 默认开新会话
• 想继续上次的：pi -c
• 想选择历史的：pi -r
• 在会话中分支：/tree
• 创建并行 fork：/fork

13.3 让 Pi 永远在演化

David 强调：你应该持续让 Pi 自己升级自己。比如： - 看到 Pi 缺某个功能 → 让 Pi 自己写一个 extension - 觉得某个流程繁琐 → 让 Pi 总结成 skill - 不喜欢颜色 → 让 Pi 自己改 theme

这就是为什么 Tobi Lütke、Marc Andreessen 这种人选 Pi——他们想要的不是一个固定的产品，而是一个能跟着自己进化的工具。

核心要点速查表

8 个实用启示

1. Pi 是 Open Claw 的”上游”——学 Pi = 一次性掌握所有 Pi 生态的工具
2. 极简主义不是局限，是杠杆——4 个工具组合能做任何事
3. 永远开 YOLO 模式 + 永远用 Git 兜底——这是 Pi 哲学的实操结论
4. AGENTS.md 是你和默认行为之间的唯一缓冲——必须建
5. 自我修改能力是 Pi 的杀手锏——让你的代理跟着你进化
6. 每个 session 都用 /tree 控制污染——不要让侧线问题污染主对话
7. OpenRouter 是模型选择的最优解——避免被任何一家公司绑定
8. 关注实时 cost 指标——这是 Pi 比 Cloud Code 优秀的地方

10 个常见误区

1. “Pi 太复杂，新手用不了”——确实有学习曲线，但用 Cloud Code 帮你配置 30 分钟就能上手
2. “4 个工具肯定不够”——错。Bash 一个工具就能调用全宇宙。Read + Write + Edit + Bash 是完备集
3. “Pi 没有 plan 模式，所以做大事不行”——你可以用 AGENTS.md 实现 plan 模式效果
4. “Open Claw 已经够用了，没必要学 Pi”——错。Open Claw 是 Pi 的子集
5. “YOLO 模式太危险”——只要用 Git，没风险
6. “Pi 必须用 Opus 4.6”——错。中国模型 Kimi K2.5 等也很合适
7. “在 Mac 上要用 Cmd+C 退出”——错，是 Ctrl+C
8. “shittycodingagent.ai 是钓鱼网站”——不是，是创始人的玩笑，但还是推荐用 pi.dev
9. “Pi 只能编程用”——错。可以是助手、知识管理、自动化任意工作流
10. “Pi 的 community packages 都没用”——错。design-deck、pi-studio、task-plane 都很有价值

12 个关键要点

1. Pi 只有 4 个工具：Read、Write、Edit、Bash
2. system prompt 不到 1000 tokens（Open Claw 是它的 12 倍）
3. Tobi Lütke、Marc Andreessen 等顶级玩家在用 Pi
4. 永远在 YOLO 模式运行，无权限提示
5. 必须自己配 provider 和 API key——这是 Pi 难度更高的原因
6. 强烈推荐 OpenRouter 作为 provider
7. AGENTS.md 是必建的全局系统提示（位置：~/.pi/agent/AGENTS.md）
8. 可以让 Pi 修改自己的 UI 和功能——Cloud Code 和 Codex 做不到
9. /tree 分支会话、/fork 复制会话
10. pi -c 继续上次会话（最常用的快捷）
11. /reload 应用 theme / extension 修改
12. 底部状态栏显示 context% 和实时 cost——精准控制预算

额外资源

结论

“Pi is for those who want to be on the cutting edge of AI and who really are serious about building their own personal agent that is suited for them.”

Pi 的存在揭示了一个 AI 工具圈的真实分层： - 大众层：用 Open Claw、ChatGPT App、Gemini App，开箱即用、被人决定一切 - 进阶层：用 Codex、Cursor，懂得选模型、调 reasoning、写 AGENTS.md - 顶级层：用 Pi，自己构建自己的代理，让它跟着自己进化

如果你看完这期视频还在用 Open Claw 的默认设置，你主动选择了不进入顶级层。这没有对错——Open Claw 对很多人来说足够。但如果你想构建真正属于自己的 AI 工作流，Pi 是必经之路。

今晚的行动： 1. pi.dev 装好 Pi 2. 用 Cloud Code 帮你配 OpenRouter + Opus 4.6 + AGENTS.md 3. 第一个 prompt：让 Pi 改自己的主题为你喜欢的颜色 4. 第二个 prompt：让 Pi 加一个对你有用的 extension 5. 感受”我的代理是我的”那种感觉

那种感觉，是任何被别人决定 UI 的工具给不了你的。