Pi Agent Core 实战（10/10）：循环上线之后
极简框架把复杂度从框架搬到了你身上。循环本身只有 1445 行，它不替你做日志、不替你做预算、不替你做回滚、不替你做评测。它只保证一件事：模型做了什么、失败了什么，都变成事件发出来。剩下的账，得自己付。
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Pi Agent Core 实战（9/10）：把死调用交给模型
前八篇讲的是循环怎么用，这一篇讲怎么把一个已经在跑的系统换过去。改造不需要推倒重来——把「固定调用」换成「给工具加判断」，把「退出码」换成「结构化结果」，把「暗依赖」换成「显式参数」，三步就能让同一批任务从 20% 通过率走到 100% 有结论。
Pi Agent Core 实战（8/10）：中断与排队
长任务做到一半，用户发现方向错了。上一代系统的处理方式是等它跑完，或者直接杀进程——前者浪费时间和 token，后者丢掉全部中间结果。循环给了第三种可能：把话插进去，让它下一轮就改。
Pi Agent Core 实战（4/10）：工具就是函数
把工具当成“注册一个函数”是新手最贵的误解。模型看不到你的函数体，它只能看到名字、描述和参数 schema——这三样东西合起来就是一份给模型看的接口文档。写成什么样，直接决定模型能不能一次用对。
Pi Agent Core 实战（3/10）：40 行跑通第一个 Agent
上一代框架最容易劝退人的地方是脚手架：配置文件、目录约定、中间件注册，跑通一个 hello world 要读半小时文档。pi-agent-core 反过来——核心就是 new Agent() 加一个 streamFn，剩下都是你自己决定。这一篇把最小可运行版本拆开，顺便看清一次 pro
Pi Agent Core 实战（2/10）：三层拆开看
很多人第一次看 pi 的仓库会困惑：为什么一个 Agent 框架要拆成三个包？装一个不行吗？答案藏在一个数字里——真正的循环层只占整个体系代码量的 1.7%。拆开不是因为讲究，是因为不拆就没法只替换其中一层。
Pi Agent Core 实战（1/10）：400 行循环替掉 LangGraph
用 LangGraph 和 LangChain 搭 Agent，最容易失控的地方不是图写得多复杂，而是每一步该做什么，被编排代码提前决定了。模型拿到的是一个已经切好的流程，它只能在节点内部说话，不能决定下一个节点是谁。我把同一批 30 个故障任务分别交给固定脚本编排和 pi-agent
五家的 Agent 越来越像：DeepSeek 是第五个
10 月 31 日，DeepSeek 发了一篇 Super-agent 设计长文。同一条赛道上，这已经是 71 天里的第五份答卷。把五份并排放，会发现一件比“谁更强”更值得说的事：骨架已经收敛了。
InstaBox 免费送一台 4C8G：AI Agent 有了专属云电脑
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OpenClaw Skill 装不上，问题不只在审批开关
在飞书里让 OpenClaw “安装一个 Skill”，Agent 明明已经把提案生成出来，流程却停在 pending。接下来还得再发一句“批准并应用”，Skill 才会进入可用状态。 这个行为适合多人共用、权限边界复杂的环境。放在单用户、受控的 OpenClaw 实例里，审批会把一次完整请求拆成两轮：第一轮生成，第二
Claude Code Mods：3个参数接管执行流
Claude Code 新增的 Mods，很容易被误读成又一种插件格式。官方三分多钟的演示给出的答案更直接：Mod 是一段运行在 Claude Code 内部事件上的 TypeScript 函数。它能在界面渲染、提示词生成、工具调用、权限检查等动作发生前介入，读取事件数据，改掉数据，或者干脆接管这次处理。 我觉得这里最
AI Agent 不是聊天机器人：从 Prompt 走向 Runtime
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