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Pi 是一个极简且可扩展的编程智能体。

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安装

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

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在 Ollama 中使用

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快速设置

ollama launch pi
这将安装 Pi，将 Ollama 配置为包含 Web 工具的提供商，并进入交互式会话。 要在不启动的情况下进行配置：
ollama launch pi --config

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直接使用模型运行

ollama launch pi --model qwen3.5:cloud
云端模型也可在 ollama.com 获取。

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扩展

Pi 自带四个核心工具：read、write、edit 和 bash。所有其他功能都通过其扩展系统添加。 通过 /skill:name 命令调用的按需功能包。 从 npm 或 git 安装：
pi install npm:@foo/some-tools
pi install git:github.com/user/repo@v1
在 pi.dev 查看所有软件包 Pi 可以通过 @ollama/pi-web-search 软件包使用网页搜索和抓取工具。 通过 Ollama 启动 Pi 时，软件包的安装/更新会自动管理。如需手动安装：
pi install npm:@ollama/pi-web-search

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使用 pi-autoresearch 进行自动研究

pi-autoresearch 为 Pi 带来了自主实验循环。灵感源自 Karpathy 的 autoresearch，它将任何可衡量的指标转变为优化目标：测试速度、包大小、构建时间、模型训练损失、Lighthouse 分数等。 
pi install https://github.com/davebcn87/pi-autoresearch
告诉 Pi 要优化什么。它会运行实验，对每一个进行基准测试，保留改进，回退退化，并不断重复——这一切都是自主完成的。内置仪表板通过置信度评分跟踪每一次运行，以区分真正的提升与基准测试中的噪声。 
/autoresearch optimize unit test runtime
每一个保留的实验都会自动提交。每一个失败的实验都会被回退。完成后，Pi 可以将改进分组到独立的分支中，以便进行清晰的审查和合并。

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手动设置

在 ~/.pi/agent/models.json 中添加配置块 
{
  "providers": {
    "ollama": {
      "baseUrl": "https://:11434/v1",
      "api": "openai-completions",
      "apiKey": "ollama",
      "models": [
        {
          "id": "qwen3-coder"
        }
      ]
    }
  }
}
更新 ~/.pi/agent/settings.json 以设置默认提供商 
{
  "defaultProvider": "ollama",
  "defaultModel": "qwen3-coder"
}