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我最初只是随便玩弄 pi-autoresearch。给它设定了一个样本任务，构建一个最便携的编码代理。 第一次尝试是 6 KB 的 shell。对于一次性任务来说很不错，但交互使用时就没法用了。我很震惊它居然真的能工作。 开始逐步构建——添加功能——但我给自己设定了一个规则：不引入新的依赖，代码行数不超过 500。这东西必须真正便携。只使用 sh、curl 和 awk。仅限系统原语。 这意味着我在 awk 中做了一些非常恶心的事情，包括 JSON 解析和 OpenAI 响应工具循环，推理项在回合之间传递。 现在大约有 400 行代码。在这个框架中：Anthropic + OpenAI，7 个工具（bash、read、write、edit、grep、find、ls），REPL、自动压缩、检查点/恢复、管道模式，90 个无 API 测试。不在框架中的有：TUI、流式处理、图像、OAuth、Windows、尊严。 两个诚实的事实： 1. 我窃取/修改了系统提示和架构。Pi/Claude/Codex 写了 awk。我无法阅读大部分代码。一年前我是做不到的。 2. 深受 Pi（pi.dev）的启发——相同的 7 个工具界面，完全相同的文本编辑模型。应当给予应有的认可。Pi 非常棒——你可能应该使用他们的工具。 代理循环本身很小。几乎所有其他“真实”代理 CLI 的内容都是开发体验和加固。你可能可以完全按照自己的喜好构建自己的工具框架。Mario Zechner 的 AI 工程师演讲让我在这方面有所启发。 这个名字是因为它是一个 .sh 文件。另一个听起来像的东西，遗憾的是，也同样准确。