Pi Coding Agent 使用教程

本文是 Pi Coding Agent 的完整上手教程：从设计理念、安装，到模型配置、TUI 指南与自定义扩展，覆盖日常使用所需的全部操作。

前言

按照作者的话来说，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 Ask DeepWiki。

安装

npm install -g @mariozechner/pi-coding-agent

接着可通过 pi 命令来启动，或为你的终端配置快捷键。

Windows

注意：使用 Windows 的佬友还需要一个 Bash Shell。检查顺序：

1. ~/.pi/agent/settings.json 中的自定义路径
2. Git Bash (C:\Program Files\Git\bin\bash.exe)
3. PATH 中的 bash.exe（如 Cygwin, MSYS2, WSL）

对于大多数佬友，Git for Windows 足够了。

自定义 Shell 路径（settings.json）：

{ "shellPath": "C:\\cygwin64\\bin\\bash.exe" }

Termux（Android）

见原文，因为要控制篇幅的原因便不再赘述。

模型配置

配置好后可以通过 /model（或 Ctrl+L）选择模型。

Pi 有着优质的模型配置方式，但 OpenClaw 选择在此之上再造一层史，这让我非常不理解。

订阅

对于具有以下订阅之一的佬友：

• Claude Pro/Max
• ChatGPT Plus/Pro (Codex)
• GitHub Copilot
• Google Gemini CLI
• Google Antigravity

可通过 /login 进行登入，使用 /logout 登出。认证 Token 会被储存在 ~/.pi/agent/auth.json。

API 密钥

详见原文。

可通过环境变量设置：

export ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-...
pi

或写入 ~/.pi/agent/auth.json：

{
  "anthropic": { "type": "api_key", "key": "sk-ant-..." },
  "openai": { "type": "api_key", "key": "sk-..." },
  "google": { "type": "api_key", "key": "..." },
  "opencode": { "type": "api_key", "key": "..." }
}

供应商与环境变量对照表：

默认情况下 auth.json 是携带 0600 权限创建的（仅用户可读/写），Auth 文件凭证优先于环境变量。

第三方提供商

详见原文。

创建 ~/.pi/agent/models.json 完整示例：

{
  "providers": {  
    "CloseAI": {
      "baseUrl": "https://api.closeai.ai/v1",
      "api": "openai-responses",
      "apiKey": "sk-a1b1c4d5e14f5",
      "models": [
        {
          "id": "gpt-5.4",
          "name": "GPT-5.4",
          "reasoning": true,
          "input": ["text", "image"],
          "contextWindow": 1000000,
          "maxTokens": 128000,
          "cost": { "input": 0, "output": 0, "cacheRead": 0, "cacheWrite": 0 }
        }
      ]
    }
  }
}

API 类型说明：

• 在 providers 层级设置的 api，作为该 provider 下所有 models 的默认值。
• 在 models 层级中，单个模型可以通过自己的 api 字段覆盖这个默认值。
• 如遇报错 Error: 403 Your request was blocked.，说明请求被 CF 阻断。自定义请求头加上 UA 即可：

"headers": {
  "User-Agent": "MyCustomClient/1.0"
}

以下是御三家模型配置（要套到上面的完整配置中）：

{
  "models": [
    {
      "id": "gpt-5.4",
      "name": "GPT 5.4",
      "reasoning": true,
      "input": ["text", "image"],
      "contextWindow": 1000000,
      "maxTokens": 128000
    },
    {
      "id": "claude-opus-4-6",
      "name": "Claude Opus 4.6",
      "reasoning": true,
      "input": ["text", "image"],
      "contextWindow": 200000,
      "maxTokens": 128000
    },
    {
      "id": "gemini-3.1-pro-preview",
      "name": "Gemini 3.1 Pro Preview",
      "reasoning": true,
      "input": ["text", "image"],
      "contextWindow": 1048576,
      "maxTokens": 65536
    }
  ]
}

每家站点的花费各不相同，根据情况修改。

每次在 Pi 中键入 /model 时，文件都会重新加载，因此在会话期间编辑 models.json 无需重启。

指南

详见 README。

感受一下 TUI，OpenClaw 用的也是这个。可以编写主题和扩展进行爆改，甚至让 Pi 像 Claude Code。

编辑器

（指的是输入框）

删除单词、撤销等使用标准编辑快捷键。详见此处。

命令

在编辑器里输入 / 可触发命令。扩展可注册自定义命令，技能可用 /skill:name 调用，提示词模板可通过 /templatename 展开。

消息队列

智能体工作时，你也可以继续发消息：

• Enter： 排入一条引导消息，会在当前工具执行完后立即送达（并中断后续未执行工具）
• Alt+Enter： 排入一条跟进消息，只会在代理完成全部工作后送达
• Escape： 中止当前过程，并把已排队消息恢复到编辑器
• Alt+Up： 把队列中的消息取回到编辑器

可在 /settings 配置投递方式：steeringMode 和 followUpMode 可设为 "one-at-a-time"（默认，收到回复后再发下一条）或 "all"（一次性发送队列全部消息）。transport 用于选择支持多传输的提供方通道偏好（"sse"、"websocket" 或 "auto"）。

会话

会话以 JSONL 树结构保存。每条记录都有 id 和 parentId，所以可以在同一个文件里直接分支，不必新建文件。

管理

会话会自动保存到 ~/.pi/agent/sessions/，并按工作目录（cwd）分组。

• pi -c：继续最近一次会话
• pi -r：浏览并选择历史会话
• pi --no-session：临时模式（不保存会话）
• pi --session <path>：使用指定会话文件或会话 ID

分支

• /tree：在当前会话文件内浏览会话树。你可以选中任意历史节点，从那继续，并在不同分支间切换。所有历史都保留在会话文件中。输入关键词可搜索，←/→ 翻页。过滤模式（Ctrl+O）：default → no-tools → user-only → labeled-only → all。按 l 可给条目标记书签。
• /fork：从当前分支创建一个新的会话文件。系统会打开选择器，复制到所选节点为止的历史，并把该节点消息放入编辑器，方便你继续修改。

设置

使用 /settings 修改常用选项，或直接编辑 JSON 文件：

详见此处。

项目上下文

Pi 在启动时会从以下位置加载 AGENTS.md（或 CLAUDE.md）：

• ~/.pi/agent/AGENTS.md（全局）
• 父目录（从当前工作目录向上查找）
• 当前目录

用于项目说明、约束和常用命令封装。所有匹配的 md 文件将被拼接在一起。

系统提示

用 .pi/SYSTEM.md（项目）或 ~/.pi/agent/SYSTEM.md（全局）替换系统提示词，或通过 APPEND_SYSTEM.md 追加在系统提示词末尾。

自定义

这部分的内容都可以封装为 Pi Package。这里整理了公开的 Pi 包：Packages - pi.dev

提示词模板

将提示词封装为 Markdown 文件，输入 /文件名 展开。

<!-- ~/.pi/agent/prompts/review.md -->
Review this code for bugs, security issues, and performance problems.
Focus on: {{focus}}

放置在 ~/.pi/agent/prompts/（全局）、.pi/prompts/（项目）或封装为 Pi Package 分享给别人。

技能

按需加载的技能包，遵循 Agent Skills 标准。可通过输入 /skill:name 调用，也可让 Agent 自动加载。

<!-- ~/.pi/agent/skills/my-skill/SKILL.md -->
# My Skill
Use this skill when the user asks about X.

## Steps
1. Do this
2. Then that

安装路径：

• 全局： ~/.pi/agent/skills/、~/.agents/skills/
• 项目： .pi/skills/、.agents/skills/（从当前工作目录向上逐级查找父目录）

或封装为 Pi Package。

Pi 作者维护的技能包，包含浏览器控制、Brave 搜索等技能，Pi 和其它支持 Skill 的项目都能直接使用。

扩展

放入 ~/.pi/agent/extensions/（全局）、.pi/extensions/（项目）或封装为 Pi Package 分享给别人。

参见文档和例子。

主题

内置暗色与明亮，修改主题配置后可热重载。

放入 ~/.pi/agent/themes/（全局）、.pi/themes/（项目）或封装为 Pi Package 分享给别人。

详见此处。

通过扩展与主题系统可以极大增强我们的使用体验！直接对模型说出需求即可，因为 Pi 的系统提示词中包含了 Pi 的文档路径。

Pi Telegram Bot

这是我用 Pi 编写出来的项目，可以在 TG 上与 Pi Agent 沟通。

且值得一提的是，我没有蠢到像 OpenClaw 一样手写 MD 到 HTML 的转换（难绷），而是直接使用已有包进行转换和标签清洗。

但目前暂时没有记忆系统，因为找不到合适的项目，希望佬友们能出谋划策。不过你可以把重要信息写入工作目录（cwd）下的 AGENTS.md，它会载入上下文。

具体信息 README 写的很清晰就不再重复发一遍。使用过程中有困难可以 Ask DeepWiki。

https://github.com/Ziphyrien/Pi-Telegram

验证与自查

1. pi --version 正常输出版本号
2. 输入 pi 启动后，/model（或 Ctrl+L）能打开模型选择器并列出已配置模型
3. 发起一次对话能收到模型回复；/session 能显示当前会话的路径、Token 与费用
4. 自定义了 models.json 后，在会话中 /model 一次即可热加载，无需重启

参考

• Pi 官网（pi.dev）
• Pi Coding Agent GitHub 仓库
• Pi Telegram Bot