在 AI 编程工具进入大乱斗时代的今天，我们似乎已经习惯了各种功能的堆叠。但在 libGDX 创始人、17 年开源老兵 Mario Zechner 眼中，这一切正变得越来越不可控。
“当你发现 AI 在背地里偷偷修改你的上下文，而你却对此一无所知时，这种掌控感的丧失是极其危险的。”
近日，在 Tessel 举办的开发者大会上，Mario 不仅公开吐槽了 Claude Code、OpenCode，更带出了他的极简主义“反叛之作”——pi。这是一个只有 read、write、edit、bash 四种工具，拥有主流 agent 里最短的 system prompt，却有着极致的可扩展性、能让开发者重拾掌控权的终端编程 agent。
本文基于该演讲视频整理，经 InfoQ 编辑。
核心观点如下：
Claude Code 现在就是一架宇宙飞船，它功能多到你可能只用过其中的 5%，了解的也就 10%，剩下 90% 全是 AI 和 agents 领域的“暗物质”，没人知道它背地里到底在干嘛。
现有的编程框架里，很多功能可能并不是获得好结果的必需品。不需要文件工具，不需要子 agent，不需要联网搜素，啥都不需要。
我们现在正处于“一边瞎折腾一边看结果”的阶段，没人知道完美的编程 agent 到底该长啥样。我们需要更好的“折腾”方式，编程 agent 必须是可自修改、可塑性极强的，这样我们才能快速实验新想法，看看能不能折腾出某种新的行业标准或 workflow。
真正需要 linting 和类型检查的时机只有一个：那就是 agent 觉得自己彻底完活儿的时候。
2025 年 4 月左右，Peter Steinberger（OpenClaw 创始人）跑来跟我还有 Armin Ronacher（Sentry 联合创始人、Flask Web 框架创建者）说：“现在的 Coding Agents 真的进化到能干活的程度了。” 我当时的第一反应是：“噢，快给我闭嘴吧！”我是真不信这玩意儿。但一个月后，我们几个就在公寓里闭关了 24 小时，整夜沉浸在这些 clankers、wipe coat 和 wipe slop 的世界里。
我们不停地造东西，造了一大堆，但绝大多数我们自己从来没用过。这就是 2025 到 2026 年的新常态：我们写了很多代码，造了很多轮子，但真正用上的没几个。折腾到最后我开始想，我讨厌现有的所有 Coding Agents 或开发框架，自己写一个到底能有多难？当时 Peter 说：“我只想做一个属于自己的小玩意儿。”后来的故事大家可能都知道了。
今天，我要讲的是我那个没那么惊天动地的故事，但我希望能在其中分享一些我在过去几个月里攒下的行业洞察。
先聊聊 Coding Agents 的演进史。
2025 年之前的情况基本就是：从 ChatGPT 搬运代码，但代码大多是碎的，通常只能写一些你不想亲自动手的简单函数。然后有了集成在 Visual Studio Code 里的 GitHub Copilot，只需要一路 tap tap tap，虽然有时候灵，大多数时候并不。甚至有时候，它还会非常“贴心”地给你默写一段 GPL 协议的代码，比如 John Carmack 的那个平方根倒数速算法之类的。后来又有了 Aider，当时还有 AutoGPT。
最后，Claude Code 登场了。我记得他们在 2024 年 11 月发布了 beta 版，但真正火起来是在 2025 年 2 月或 3 月的样子。当时我觉得这玩意儿简直太棒了，Claude 团队非常出色，他们在社交媒体上很活跃，人也都很天才。
说实话，他们基本上开创了整个品类。虽然之前有 Aider 和 AutoGPT 铺路，但没有一个能达到这种高度。这就是所谓的 agentic search（智能体搜索）范式：它不像 Cursor 那样先进入你的 codebase 做索引、搞各种复杂的构建（虽然那样搞也未必好使）。Claude 团队直接通过强化训练，让模型学会使用文件工具和 bash 工具，通过这种方式实时探索你的 codebase，寻找理解代码所需的信息并直接修改。这效果简直惊人，我们直接不睡觉了，因为产出的代码量比以前纯手写翻了不知道多少倍。
那时候它简单、可预测，完美契合我的 workflow。但后来，他们掉进了一个我们很多人都会掉进去的陷阱：既然这些 clankers 能写这么多代码，为什么不让它把所有能想到的 feature 都写了呢？这主意听起来不错吧？咱们加这个功能，加那个功能，加加加……最后搞出了一个类似 Homer Simpson 设计的那种怪物。Claude Code 现在就是一架宇宙飞船，它功能多到你可能只用过其中的 5%，了解的也就 10%，剩下 90% 全是 AI 和 agents 领域的“暗物质”，没人知道它背地里到底在干嘛。
我个人觉得这并没什么用，因为我始终认为开发者需要知道 agent 到底在做什么。我们现在在 Tessel 的活动现场，他们也喜欢搞 context management/engineering。但我最终发现，Claude Code 在可观测性和上下文管理方面并不是一个好工具。而且，谁受得了 Claude Code 的那种没完没了的、莫名其妙的闪烁？
Anthropic 的开发者关系专家 Thariq Shihipar 有时候会在 Twitter 上说些让人摸不着头脑的话，比如：“我们的 terminal user interface 现在是一个游戏引擎了。”
我是做游戏开发出身的，那是我的老本行。当我看到这种话时，心真的会滴血。那只是个终端界面，你之所以觉得它是游戏引擎，是因为你在终端界面里用了 React，结果导致重新渲染整个 UI 树要花掉 12 毫秒。别这么干好吗？它真不是游戏引擎。
后来写 Ghostty 的 Mitchell 也忍不住了，他说：“这听起来有点冒犯。别把锅甩给 Ghostty 或者其他终端，纯粹是因为你的代码太烂了。”终端渲染一帧只需要不到 1 毫秒，每秒能跑几百帧，所以别拿这个当借口。
虽然后来他们修好了闪烁，但别的问题接踵而至。你会感觉到他们彻底倒向了所谓的 vibe coding，这种感觉在你每天使用 Claude Code 时尤为明显。我并不是要贬低他们的努力和成果，Claude Code 依然是这个品类的领头羊，他们开创了这一切且做得非常棒。我只是个喜欢简单、可预测工具的老头子，而它已经不再契合我的 workflow 和需求了。
而且，他们在后台偷偷对你的 context 做了很多手脚。2025 年夏天，我写了一堆工具去拦截 Claude Code 发往后端的请求，想看看他们在背地里往我的 context 里塞了哪些额外的文字。结果发现这些操作非常多余，而且每天都在变。可能今天发个版本，明天又发个版本，注入内容的时机和方式变来变去，这会直接搞乱你现有的 workflow。它不是一个稳定的工具。
我理解他们的立场，他们需要实验，而且用户基数巨大，在庞大用户群的基础上做实验确实很难。但他们并不在意用户的感受，所以我们都得跟着受罪：你正用着这个新工具，努力构建可预测的 workflow，然后工具厂商在引擎盖下改了个不起眼的小细节，就导致 LLM 在处理你现有任务时直接发疯。这根本没法持续，我需要掌控感，我不能指望他们给我提供一个所谓的“稳定环境”。
作为 UI 设计的代价，他们不得不降低可观测性。我个人不喜欢这样，但这只是个人偏好，我知道大多数人对于 Claude Code 展示的信息量已经很满意了。另外，它显然没有模型选择权，因为它是 Anthropic 的原生工具。这不算坏处，但它几乎没有任何扩展性。虽然他们有一套 hook 系统，但如果你对比一下 pi 能实现的功能，你会发现他们的集成度并不深。而且它基本是基于在 hook 事件触发时运行一个进程，如果你需要反复启动那个进程，开销真的非常昂贵。
后来，我彻底对 Claude Code 下头了。倒不是说它做得烂，只是它不再适合我了。在那段时间里，它变得适合更多的大众用户，这说明他们路子走对了，只是不适合我这种老古董。
于是我开始到处找替代方案。首先是 Codex CLI，刚开始我挺不喜欢它的，无论是界面还是模型，不过现在它的模型表现确实挺惊艳的。接着是 AMP，这个团队的核心成员以前在 Sourcegraph 工作，后来出来单干了，都是极其顶尖的工程师。他们居然做出了一款非常商业化的 coding harness，而且是靠“砍功能”而不是“堆功能”来赢得市场，他们的很多设计逻辑跟我简直不谋而合。如果你想要个商业化的编程框架，我绝对推荐 AMP。Factory 也是类似的思路，做得很扎实，只是没像 AMP 那么激进和富有实验精神。
然后就是 OpenCode 了，很多人都在用的开源框架。我这人有开源情怀，在开源圈摸爬滚打了 17 年，大大小小的项目都管过，开源对我来说意义非凡。所以我当时想，既然 OpenCode 离我这么近，那就试试吧。而且说实话，除了 AMP，OpenCode 的团队是这个圈子里最接地气、最务实的，他们不会整天拿那些你八辈子用不上的功能来忽悠你，而是努力维持一个非常稳定的核心体验。他们对“编程 agent 对我们职业意味着什么”的思考，我也非常认同。
但 OpenCode 的问题在于：它在上下文管理上做得一塌糊涂。比如，它每一轮对话都会调用一个叫 SessionCompaction.prune 的函数，把最后 4 万个 token 之前的记录全给删了。大家应该都知道 prompt caching（提示词缓存）吧？它这么干意味着把你的 cache 全毁了。
OpenCode 和 Anthropic 之间有一段挺有意思的过节。在我看来，Anthropic 后来的态度逻辑很通顺：“你们不能这么搞。”虽然这事儿没公开闹大，但道理很简单：如果你去健身房却不守规矩，滥用人家的基础设施，你肯定会被拉黑。虽然我没证据，但我猜这就是为什么 Anthropic 和 OpenCode 之间关系紧张的原因。我完全站在 Anthropic 这边，别去糟蹋人家的基础设施。
还有些别的坑，比如 OpenCode 自带了 LSP（语言服务器协议）支持。假设你给 agent 下了个任务，让它改一堆文件。实际操作中它会怎么干？它会一个接一个地改。你觉得它改完第一轮，代码能编译通过的概率有多大？当你一行一行改代码时，得花多久才能让它重新回到编译通过的状态？答案是根本回不去。可能改完第一处、第二处，代码还是崩的。
这时候如果你跑去问 LSP 服务：“嘿，我刚改了这一行，代码崩了吗？”LSP 肯定会说：“是的，彻底崩了。”然后这个功能就会把报错信息直接塞进 tool call 后面，反馈给模型：“你刚才干错了。”模型一脸懵逼：“搞什么？我还没改完呢！你现在跟我说这个？”这种事发生得多了，模型最后就会直接罢工，导致产出的结果非常糟糕。所以我特别反感在 agent 工作时挂 LSP。真正需要 linting（代码检查）和类型检查的时机只有一个：那就是 agent 觉得自己彻底完活儿的时候。
而且 OpenCode 最近有个变化：在一个 session 里，每一条消息居然都会被保存为一个独立的 JSON 文件。这在我看来，说明它在整个架构设计上缺乏深度思考。一旦我对这种底层设计失去信心，我就不想再用这个工具了。
此外，OpenCode 默认带了一个 server 架构，客户端连接到服务端，终端界面只是其中一个客户端。这原本挺高端，结果却爆出了一个默认自带的远程代码执行（RCE）安全漏洞。如果你对自己的服务器架构那么自豪，我默认你应该是一群成熟的工程师，至少考虑过安全性吧？但显然他们没考虑，而且这个洞开了很久。我也不是要指责谁，在现在这种前所未有的、快到让人颈椎骨折的行业节奏下，出错难免，但我是不想用这种存在隐患的工具。
这就是我对现有 coding harnesses 的观察。AMP 其实不错，但我没有掌控权，它甚至会决定你用哪个模型处理哪类任务，这不符合我的性格。
后来因为一些别的原因，我开始研究 Benchmark（基准测试），结果发现了 TerminalBench。简单来说，它是一个专门针对 agent 的评估 harness，包含了大量和计算机操作、编程相关的任务。它有大约 82 个非常多样化的任务，从“修好我的 Windows 设置”到“帮我写一个蒙特卡洛模拟”。它有个排行榜，上面列出了各种 agent 框架和模型的组合。
其中有一个叫 Terminus 的 agent 让我觉得非常惊艳，它是排行榜上表现最好的框架之一。它是怎么做的呢？模型拿到的只有一个 tmux session，它唯一能做的就是发送按键，然后读取返回的 VT 序列码。这是模型和电脑之间最极简、最原始的接口了。然而，它的表现却是顶级的。
这说明了什么？我们真的需要那些花里胡哨的功能来让模型干活吗？
对我个人而言，这不只是模型好不好的问题，还有作为用户的“人”该如何与 agent 交互。Terminus 的用户体验或开发者体验显然不是我想要的，但它证明了一点：现有的编程框架里，很多功能可能并不是获得好结果的必需品。不需要文件工具，不需要子 agent，不需要联网搜素，啥都不需要。
基于这些发现，我总结了两个核心论点：第一，我们现在正处于“一边瞎折腾一边看结果”的阶段，没人知道完美的编程 agent 到底该长啥样。大家都在尝试，有人走极简路线，有人走“宇宙飞船”路线，搞什么 agent 集群、完全自治。我觉得这事儿还没定论，行业标准还没出现。
第二，我们需要更好的“折腾”方式，编程 agent 必须是可自修改、可塑性极强的，这样我们才能快速实验新想法，看看能不能折腾出某种新的行业标准或 workflow。
所以我的基本思路非常简单：剥离掉一切冗余，构建一个极简且可扩展的核心，再稍微加点让人用着舒服的小功能。它不是一张纯粹的白纸，但也绝对不臃肿。
pi 的核心理念很简单：让你的 Coding Agent 去适应你的需求，而不是反过来。
整个系统只由四个 package 组成。首先是 AI package，本质上是对多种 provider 的一个轻量抽象层。因为不同 provider 使用不同的 transport protocol，这一层帮你把复杂性都抹平了。你可以在同一个 context 或 session 里非常轻松地和不同 provider 对话、随时切换。接下来是 agent core，一个通用的 agent loop，包含 tooling、定位、验证等等基础能力。然后是 TUI，大概只有 600 行代码，但出奇地好用，可能因为不是某个 clanker 写的。最后是 Coding Agent 本身，它既可以作为一个 SDK，在 headless 模式下使用，也可以作为一个完整的终端交互式 Coding Agent。
系统 prompt 就这么多，全部都在这了。和其他 coding harness 那种动辄一大堆 token 的 system prompt 相比，这里几乎是“空”的。原因其实很直白：frontier models 已经通过大量 RL 训练，早就“知道”什么是 Coding Agent 了。所以反复告诉它“你是一个 Coding Agent”“你应该怎么写代码”？其实没有必要。
默认就是 YOLO 模式（默认直接执行，不向用户确认，全自动跑到底）。现在大多数 Coding Agent harness 基本分两种模式：要么 agent 想干嘛就干嘛，要么每一步都要问你：“你确定要删这个文件吗？”“你确定要列出这个目录吗？”……看似安全，但现实是，这种机制只会带来疲劳。用户要么直接关掉这些确认，开启 YOLO 模式，要么就无脑按回车，根本不会看提示。所以这并不是一个真正有效的解决方案。
至于 containerization（容器化），如果你担心数据泄露或提示词注入，它也不是万能解。但相比那些确认对话框式的“guardrail（护栏）”，它至少是一个更合理的基础。
pi 只提供四个工具：read、write、edit，以及 bash。没有 MCP，没有 sub-agents，没有 plan mode，没有 background bash，也没有内置的 to-do 系统。但重点在于，你完全可以用更简单、更透明的方式自己实现这些。
没有 MCP？可以用 CLI tools 加上 skills，或者直接写一个 extension，一天之内就能搞定。没有 sub-agents？因为它们不可观察。你可以用 tmux 去 spawn agent，这样所有输入输出都在你掌控之中，每一步发生了什么都一清二楚。现在 Claude Code 的 team mode，本质上也在做类似的事情。
没有 plan mode？那就写一个 plan.md 文件。它是一个持久化的 artifact，比那些塞不进 terminal viewport 的“蹩脚 UI”实用多了，而且还能跨 session 复用。没有 background bash？tmux 已经帮你解决了。没有内置 to-dos？写一个 todo.md 就行。
当然，你也可以选择把这些全部按自己的方式重新实现，这正是 pi 的价值所在：极致的可扩展性。你可以扩展工具，给 LLM 提供你自己定义的能力。目前几乎没有其他 Coding Agent harness 支持这一点，除非你去 fork OpenCode。但在 pi 里，你只需要写一个简单的 TypeScript 文件，它就会自动加载。
你还可以写自定义 UI、skills、prompt templates、themes，然后打包发布到 npm 或 git，通过一条命令安装。更关键的是，所有东西都支持 hot reload。我平时会在项目内部开发一些 task-specific 的 extension，当 agent 修改这些 extension 后，我只需要 reload，一切就即时生效，整个运行中的系统会立刻更新，体验非常顺滑。
这在实践中意味着很多事情都可以自己动手做。比如 custom compaction，这是我觉得大家应该多尝试的方向，现在所有的 compaction 实现都不太理想。permission gates？50 行代码就能写一个，覆盖市面上大多数 agent harness 的能力。custom providers？无论是注册 proxy 还是接 self-hosted models，都不用等我来做，你自己甚至可以让 clanker 帮你写。
你甚至可以重写内置工具，改变 read、edit、bash 的行为。我自己就有一套版本，是通过 SSH 在远程机器上执行的，5 分钟就实现了，而且很好用。再加上完整的 TUI 访问能力，你可以在 Coding Agent 里直接构建完全自定义的界面。
社区里已经有不少有趣的 extension。比如有人用 5 分钟就在 pi 里复刻了 Claude Code ships，而且功能更多。
pi-messenger，是多个 pi agent 的聊天室，它们可以互相通信，还有自定义 UI，可以实时观察它们的行为，而且确实能跑。
甚至还有一些更“离谱”的玩法，比如 pi-nes，你可以在 agent 运行的时候顺手打个游戏。
pi-annotate，可以直接打开你正在开发的网站，在前端界面上做标注，把反馈原地喂回给 agent，再让它修改代码。
还有我自己常用的 pi-files-widget，不用切到 IDE，就能快速查看刚刚被修改的文件。
关键在于，这些都不是内置功能，全都是 extension。而大多数人只需要几分钟到一个下午，就能把这些东西按自己的习惯搭出来。
pi 的 session 是树结构，而不是线性的聊天记录。你可以在一个分支里让 agent 读取目录、总结内容，然后回到主对话，把总结带回来继续工作，本质上就是一种更可控的 sub-agent。系统不会在你背后偷偷注入任何东西，agent、skills、调用成本，全都是透明可追踪的。这一点很多 harness 都没做好。此外还支持 HTML 导出、JSON 格式、headless JSON streaming 等等。
Pi 真的有用吗？terminal bench 的结果显示：pi 紧跟在 Terminus 2 后面，使用的是 Claude Opus 4.5。而那还是在去年 10 月，当时 pi 甚至还没有 compaction。
最后说一点现实问题。如果你参与这个项目，很可能会有大量来自 OpenClaw 的用户涌进你的仓库，用 clanker 批量提交 issue 和 PR，直接把你淹没。
所以我不得不搞了一些“防御机制”。比如我发明了一个叫 OSS Vacation 的策略：直接把 issue 和 PR 关掉几周，自己专心开发。真正重要的问题，总会有人在之后重新提出来，或者在 Discord 里说。
另外我还做了一个简单的访问控制：仓库里有一个 markdown 文件，如果有人提交 PR，但用户名不在这个文件里，PR 会被自动关闭。规则也很简单，先用“人类的声音”写一个 issue，自我介绍一下，而且不要超过一屏，因为太长的大概率是 clanker 写的。通过之后，你的名字会被加入列表，就可以正常提 PR 了。本质上，我只是在做一件事：验证你是人类。
后来 Ghostty 的 Mitchell 也基于这个思路做了一个项目，叫 vouch，可以更方便地应用在你自己的开源仓库里。
以上就是 pi，去试试吧。
演讲原链接：
https://www.youtube.com/watch?v=Dli5slNaJu0
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