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Pi Agent 的简单上手与实践
循序渐进拆解 Pi Agent 的分层架构(pi-ai、pi-agent-core、pi-coding-agent、pi-tui),动手构建具备多模型调用、工具循环、JSONL 会话持久化与终端 UI 的完整编码助手。
Pi Agent 如何管理上下文:从 System Prompt 构建、工具输出截断到分支经验传递
介绍 Pi Agent 如何在 System Prompt 构建、工具输出裁剪、消息格式转换与分支切换等环节全方位管理模型上下文。
Pi Agent 的 Session Tree(上):会话历史如何保存
介绍 Pi Agent 如何使用 Session Tree 保存会话历史,以及 Append-Only 记录方式和 JSONL 持久化机制。
AI 时代,领域知识仍然重要
使用 coding agent 开发 BibGenie 的过程中,我所悟到的一个重要结论是:在基于提示的创作和探索中,领域知识仍然是非常重要的。
Pi Agent 的 Session Tree(下):如何生成模型上下文
介绍 Pi Agent 如何从当前 Session Tree 生成模型上下文,并处理分支、摘要和上下文压缩。
Pi Agent 的上下文压缩:长会话如何安全裁剪历史
深度剖析 Pi Agent 中长对话上下文压缩(Compaction)的核心算法、切分点定位、Turn 分割、确定性文件跟踪与 Session Tree 不可变保存机制。
LLM 是如何调用工具的
llm只是个token预测模型,为什么能上网搜索,删除文件,执行bash命令呢?
理解 LLM App 的 Message 设计:从 OpenAI、Claude 到 Vercel AI SDK 和 pi
从 OpenAI、Claude、Vercel AI SDK 和 pi 的差异出发,理解 LLM App 中 App Message、Model Message 与 Provider Message 的分层设计。