【最强AI Agent】 π 使用教程

问题描述：

这篇贴子用于快速上手pi，要深入了解详细内容请看我贴出的原文链接

前言

按照的作者话来说,Pi Coding Agent是一个有主见且极简的Coding Agent，这段时间爆火的OpenClaw就是基于此工具包构建的。上手了一段时间后，我敢说这就是目前最好用的AI Agent CLI。

很多项目爆火后都会迎来各种低质量的issues和ai生成的pr，而pi这个名字非常有意思，会与数学信息产生关联，是作者有意取的，就是为了降低知名度。

设计理念

翻译自README

Pi 奉行近乎激进的可扩展性，因此无需、也不愿替你规定工作流。许多在别的工具中“内建”的能力，在这里都可通过 extensions、skills，或安装第三方 pi packages 来实现。这样既能让核心保持精简，又能让你按自己的工作方式塑造 Pi。

不做 MCP。 你可以构建带有 README 的 CLI 工具（见 Skills），也可以编写 extension，为 Pi 增加 MCP 支持。为何如此？

不设 sub-agents。 实现路径有很多：可借助 tmux 启动多个 Pi 实例，或用 extensions 自行搭建，亦可安装按你思路实现的软件包。

不弹 permission popups。 你可以在容器中运行，或通过 extensions 构建与自身环境及安全要求相匹配的确认流程。

不设 plan mode。 计划可直接写入文件，或借助 extensions 自行实现，或安装相应软件包。

不内置 to-dos。 它们容易让模型困惑。请使用 TODO.md，或用 extensions 自定义。

不提供后台 bash。 请使用 tmux：全程可观测，交互更直接。

详情见作者博文,这位大佬的文章写的非常棒！

快速上手

使用过程中有困难可以 。