一周前，我把 PI-Desktop 正式发了出来。 它是一个基于 Pi 的桌面 Coding Agent 工作台，目前 GitHub 3.5k+ Star 。 GitHub： https://github.com/vastsa/PI-Desktop 右侧边栏文件管理由插件实现 为什么做它 Pi 本身很好用，但长期干活时，我一直觉得终端不够直观。 所以 PI-Desktop 把这些东西放到了一起： 项目、Session 、模型、文件、Diff 、MCP 、Skill 、Subagent 、插件。 模型能力主要来自 pi-ai 。 所以 pi-ai 官方支持的 Provider 和模型，PI-Desktop 基本都能直接支持 。我们主要做的是桌面化配置、切换和管理。 我最看重的是插件系统 我不想把 SSH 、Git 、Terminal 、Token 统计这些功能全塞进主程序。 所以 PI-Desktop 的核心思路是： 核心保持克制，能力交给插件。 插件现在可以扩展： UI 面板 Work Panel Agent Tools Skills MCP Commands Theme 后台 Service 目前已经有 Token Insights 、SSH Manager 、GitLens 、Terminal 、Markdown 、日志查看器、Session Import 等插件。 Session 编排也是插件 最近我们做了一个 pi.session-orchestrator 。 它可以让一个主 Session 创建多个真正独立的 Session： 主 Session ├── Session A：改前端 ├── Session B：改后端 ├── Session C：Review └── Session D：跑测试 这些 Session 都有自己的上下文、历史和执行状态，还可以互相通信。 最重要的是： 这么复杂的多 Session 编排，本身仍然只是一个插件。 这也是 PI-Desktop 插件和 Pi Extension 最大的区别： Pi Extension 更偏扩展 Agent 。 PI-Desktop Plugin 扩展的是整个桌面工作环境。 两者可以一起用。 长 Session 的成本也没想象中高 我自己长期使用时还发现一个现象： 缓存占比非常高。 对于 Coding Agent 这种反复携带大量历史上下文的场景，缓存命中率直接影响实际成本。 所以我也做了 Token Insights ，可以直接看 Input 、Output 、Cache 到底占了多少。 最后 PI-Desktop 目前还是 Early Preview 。 但方向已经比较明确： 不是做一个 AI 聊天框，而是做一个可扩展的 Agent 桌面平台。 GitHub： https://github.com/vastsa/PI-Desktop 文档： https://pi-docs.aiuo.net

  • 情报分类：技术学习与提效
  • 分类依据：内容涉及技术、AI、软件工具或工程实践
  • 信息来源：服务器 / V2EX
  • 发布时间：2026/9/14 19:13:29