各位小伙伴们大家好我是 cxuan。今天我们来聊一下 Pi Pi 这个 Agent 我也是想写很久了。如果你刚接触 Pi就暂且可以先把它理解成一个运行在 CLI 里的 Coding Agent它的设计逻辑就是四个字 — 极简内核。极简到像是只有内核的 Linux 0.11 。Pi 本身只有最基础的read、bash、edit、write等基础工具。如果你需要 skill 和 MCP 你得自己装。这篇文章我就先跟大家聊聊 Pi 然后说一下如何接入 DeepSeek再根据一个我实际的场景跑一下 Pi DeepSeek-v4-Flash 的能力。Pi 是什么Pi 的官方定位是minimal terminal coding harness也就是最小化的 Coding Agent 。Pi 的重点在于 harness它负责运行模型、提供工具、保存会话并允许你替换或扩展几乎所有工作环节。一个最基础的 Pi session 的工作流如下Pi 的核心只提供少量文件和 Shell 工具。很多 Coding Agent 有的 Plan Mode、Subagent、浏览器自动化、WebSearch 和自定义状态栏等能力需要通过 Extension、Skill 或 Package 来进行添加。Pi 的这种设计与 VS Code 有些相似优先提供编辑和运行框架想要啥自己通过插件的方式进行拓展。五分钟搞定 Pi 的安装废话说的有点说了下面直接跟大家说如何安装。 一句命令的事儿npminstall-g--ignore-scripts earendil-works/pi-coding-agent进入项目后启动cdyour-project pi就完事儿了。你看看这个主页真 TM 极简了连个 Logo 都没有。。。第一次启动可以执行/login 登录模型供应商或订阅 /model 选择模型 /settings 设置主题、thinking 和消息模式 /hotkeys 查看快捷键几个最常用的操作ShiftTab切换 thinking level。CtrlL选择模型。Escape中止当前运行。CtrlO展开或折叠工具输出。输入引用项目文件。/resume恢复以前的会话。/tree回到会话中的任意节点并创建新分支。刚开始时不需要安装任何插件直接先上手体验。为什么要使用 Pi现在市面上的 Coding Agent 太多了为啥要用 Pi 呢它有啥优势我给大家列举了几点首先就是模型选择自由多 Provider 支持已经不是啥新鲜事了不过这仍然是 Pi 的优势因为很多 Coding Agent 本身不支持其他模型需要借助外部工具来支持。工作流由自己决定Pi 不强制使用内置的 Plan、Subagent 你可以通过 Skill 和 Extension 按需组合这就保证了高自由度但代价是配置和维护也要自己负责。可以嵌入自己的系统除了终端交互之外Pi 还提供了 JSON、RPC 和 TypeScript SDK。它既能作为 Coding Agent 使用也能成为内部机器人、自动审查或专用工作台的基础组件。Skill 可以跨工具复用Pi 支持 Agent Skills 标准可以复用.agents/skills、Claude Code 和 Codex 的 Skill。不用为每个 Coding Agent 都配置自己的 skills 了。那 Pi、Codex CLI、Claude Code 和 Gemini CLI 该怎么选这些区别只有一个官方 CLI 更省事Pi 更自由。主要使用 OpenAI希望沙箱和审批开箱即用选Codex CLI。主要使用 Claude希望 Agent、Plan、IDE 和插件体验完整选Claude Code。主要使用 Gemini 或 Google Cloud选Gemini CLIGemini 真是不想说了经常切换模型、使用代理网关或者想自己改造工作流选Pi。如果你不想折腾官方 CLI 通常更合适如果你受不了工具替你决定模型和工作流Pi 对你来说才有吸引力。所有如果你是新手或者小白通常不建议你使用 PiPi 更适合老油子想要自己折腾的 Geek 。这让我想到之前写 DeepSeek-v4-Flash 本地部署的文章时有个评论区的人说只能说生命不息折腾不止。。。把 DeepSeek-v4-Flash 接入 PiPi 的自定义 provider 都写在~/.pi/agent/models.json往providers里加一个deepseek就行支持 OpenAI 兼容 API{providers:{deepseek:{baseUrl:https://api.deepseek.com/v1,api:openai-completions,apiKey:sk-你的key,authHeader:true,compat:{supportsStore:false,supportsReasoningEffort:true},models:[{id:deepseek-v4-flash,name:DeepSeek V4 Flash,reasoning:true,input:[text],contextWindow:1000000,maxTokens:65536,thinkingLevelMap:{off:null,low:high,medium:high,high:high,xhigh:max,max:max}}]}}}thinkingLevelMap是精髓DeepSeek 只有 high/max 档Pi 的 low/medium/high 都会映射到 highxhigh/max 映射到 max。apikey 可以像我一样从钥匙串里面来读apiKey:!security find-generic-password -a lx -s pi-deepseek-api-key -w把 key 存进钥匙串就一行security add-generic-password-alx-spi-deepseek-api-key-wsk-你的key然后~/.pi/agent/settings.json把默认值改成 DeepSeek 之后每次开 Pi 就是 DeepSeek{defaultProvider:deepseek,defaultModel:deepseek-v4-flash,defaultThinkingLevel:xhigh}保存后重启 Pi用/model或 CtrlL就能在 DeepSeek 和 GPT 之间一键切换不用改任何配置。上手干了第一个任务就是排查 Codex Plus 的用量问题用 DeepSeek 排查 Codex 的用量问题。。。。xs 。我发现最近 Codex plus 的额度非常不够用自从我没有用 Codex app 用上 Pi CPA 接入 GPT-5.6 以来在一堂大课的时间我就夯满了一个 plus 号的周额度。我非常纳闷为什么会这么费额度我一度让我怀疑是被人偷额度了于是我让 DeepSeek 排查了一下原因。最终排查结果没被盗就是我一个半小时自己烧完的。整个排查过程让我感觉很好的一点是DeepSeek-v4-Flash 会自动识别路径依赖自动判断这条路是否正确不会走的太深判断错了自动更正。下面就是一个它当时自动判断的真实思考过程。DeepSeek-v4-Flash 的完整报告如下。这次排查过程还是真香一顿排查花了 20 M token费用才不到 1 块钱。而且速度还快。我想到了之前有人在知乎上提到了一个问题我的回答是说几个 Pi DeepSeek-v4-Flash 用的顺手的地方便宜到可以随便跑20M token 不到 1 块钱同样的排查量级GPT 那边是直接烧掉半个 plus 号的周额度1M 上下文支持长项目和长报告。路径自纠错干活的适合发现走错路会自动退回来换一条不会一条路走到黑这有点像真实人类的排查过程了。Pi 上无缝切换支持多 Provider 和模型切换。我觉得以后 GPT 的号就留着干重活然后我的日常基座就是 Pi DeepSeek-v4-Flash 了。这个日常只截止到 DeepSeek-v4-Pro 的发布之前 本来这篇文章写完就要发了然后看到 DeepSeek 的消息 要涨价了。尼玛。。。。。。这篇文章我现在撤回还来得及么