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Pi 发布 1.0 稳定版，同步推出长时智能体框架 Pi Durable
10 月 1 日 19:15（UTC），Pi 官方 X 账号 发帖宣布：「People of Pi：我们已发布 Pi 1.0，并随之推出 Pi Durable。去把它们变成自己的（Go make them yours）。」推文指向 ：Pi 1.0 被描述为「一个经过强化的、极简且可扩展的智能体 harness」——harness（agent harness）即运行大模型对话与工具调用的软件框架；Pi Durable 则是用于构建长时运行智能体应用的实验性新包。
两个发布当天即可使用：Pi 1.0 的安装命令是 curl -fsSL https://pi.dev/install.sh | sh（Windows 上为 PowerShell 脚本），文档在 ；Pi Durable 以 npm 包形式发布，两者均采用 MIT 许可，源码放在 。截至 10 月 6 日，这条推文在 X 上获得 772,646 次浏览、4,667 个点赞和 486 次转发。
数月打磨：官方称 Pi 已是「人们和企业可以依靠的软件」
公告署名 Earendil，这家公司自述的使命是「打造增强人类能动性（human agency）的软件与开放协议」。文中称，全世界每周有数十万人使用 Pi，其中许多人提交 issue 和 pull request；团队用数个月的这类反馈去改进、强化 Pi，把它变成了他们口中「人们和企业可以依靠的稳定软件」。
极简仍是 Pi 刻意守住的一条线。公告写道，智能体工具每周都在变，但许多改动并不持久：「我们等到某样东西证明了自己，才考虑采用它」，并把它的真实功能与固有的复杂度放在一起权衡。对于这次进入 1.0 的功能，官方的原话是：「它们被扔到墙上，粘住了。从墙上掉下来的清单要长得多。」这个账号的简介同样写着：「世上的 agent harness 很多，但这个是你的」（There are many agent harnesses, but this one is yours）。
进入 1.0 的七项能力：从 MCP 到默认全屏
公告列出了这次并入 Pi 的功能：Codemode——对 MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议）的原生支持，以及对 Jev 等非大语言模型（non-LLM）和图像模型的支持；扩展支持虚拟模型；延迟工具加载（deferred tool loading）；为 Anthropic 模型做缓存预热（cache warming）；会话中途系统消息（mid-conversation system messages，即感知转录历史的提示词与工具变更）；一套新的 TUI（终端界面）主题；以及默认进入全屏模式。
公告里的演示图注给出了具体用法：Pi 给自己写了一个扩展——一个虚拟模型，用 Claude Opus 做规划、用 GPT 做实现，由 Jev 决定何时切换（演示中切换目标写作 GPT 6 Luna）；Codemode 能把一周的提交记录浓缩成一份简短摘要；/session 命令则按模型和缓存用量拆分成本。官方对成品的感受是「像一次大步向前，但依然感觉简单，像 Pi」。
Codemode 的前史：从拒绝 MCP 到装进核心
Codemode 的加入有一段官方自述的前史。9 月 29 日，也就是 Pi 1.0 发布前两天，Earendil Engineering 发文复盘了立场转变：过去的 pi.dev 页面上骄傲地写着 Pi 不支持 MCP，他们在播客里也不止一次表达过对 MCP 的不屑；而现在升级到 Pi，MCP 已是受支持的功能。此前 MCP 在 Pi 里一直以扩展形式存在，比如社区开发者 nicobailon 维护的 。
转变的理由有两层：一是 MCP 本身在这一年里改进了；二是为接入 MCP 所做的改动——延迟工具加载、会话中系统消息、推理等级变更——本身就普遍有用，也让 Jev 这类模型更容易在 Pi 里使用。文中把 Codemode 解释为运行在 harness 一侧的 JavaScript 沙箱：智能体用它灵活编排和组合工具调用，状态保存在会话转录里而非文件系统。文中的示例让 Pi 通过 Linear 的 MCP 拉取 issue 跟踪器上的 167 个开放 issue，再用经 Cloudflare Workers AI 调用的 typesafe/jev 分类模型给每条 issue 下的评论打情绪分：156 条中立，11 条轻度沮丧，没有一条高度愤怒。给这次拥抱的理由，文章只写了一句话：「我们相信，对一件事物施加正面影响的最好方式是拥抱它。」
Pi Durable 的机制：从检查点续跑，多人可掌舵
Pi Durable 不取代 Pi 编码智能体。配套发布的把它定位为一个框架：用来构建任何智能体应用，编码智能体也在内；它与 Pi 编码智能体共享代码（如 pi-ai 库），也共享原则——极简与可塑。按文中给出的定义，harness 是「存储加上并行运行一个或多个大语言模型对话所需的机制」，它提供模型调用的工具，以及工具运行的执行环境。
官方列出的目标是让智能体「随处运行、能从不同界面触达、支持无限长的对话、在灾难性的内外部故障中存活，并让多个人类掌舵同一个智能体」。落到机制上：运行的每一步都是一个任务，推进前先落一个检查点；进程死掉后，新进程打开同一份存储，找到没做完的任务，从上个检查点继续——被切断的模型请求会重发，半截答案留在转录里并标记为中止；工具调用只有在声明「可安全重放」时才会重跑，文中的 deploy（部署）工具就是一个永不重放的例子；带 requestId 的提交则保证恰好执行一次。
存储后端内置 memory、SQLite 和 JSONL 三种，附一致性测试套件和基准测试；SQLite 与 JSONL 的代码不依赖 Node API，配上小适配器就能跑在 Bun 或 Cloudflare Durable Object 上，同一时刻只有一个进程拥有存储，其他客户端附着到该进程。一个 harness 可以并发运行任意多个对话，对话能在转录的任意一点 fork（分叉出新对话），引用父对话到此为止的历史而不复制——文中的例子是：Slack 频道是一个对话，别人开的线程是它的 fork，两者互不阻塞。压缩（compaction）也被做成后台任务：接近上下文上限时总结旧消息，摘要放到下一个回合边界，对话只在下一个请求放不下时才等待，旧消息永远留在存储里可查。任何数量的客户端都能附着到同一个对话：先拿到当前视图——转录、正在流式输出的回答、运行中的工具、排队消息——之后只接收增量；后来者和断线重连者从当前视图出发，任何客户端都能掌舵运行中的对话或排队追加消息。
15,000 行源码、热替换与 TypeScript 的取舍
官方称 Pi Durable 不含测试的全部源码约 15,000 行，最坏情况下通读全部源码对 GPT 约需 150,000 tokens（词元）、对 Claude 约需 250,000 tokens；在其上构建通常用不着全部，仅存储后端就占约 3,000 行、常常可以跳过——让智能体自己读懂 Pi Durable，被明确写进了设计意图。
扩展可以边跑边换：往注册表里安装一个同名扩展即一步完成替换，正在执行的工具调用用启动时的代码跑完，下一次调用换用新代码；对话只存扩展和工具的名字、不存代码，重启后自然接上新进程安装的版本。上手即装：npm install @earendil-works/pi-durable @earendil-works/pi-ai @earendil-works/chord。仓库里已经备好 30 多个示例、一个构建在 Pi Durable 上的小型编码智能体，还有一个约 1,300 行 TypeScript 的度假规划智能体（大部分行数花在 TUI 上）；演示图注显示，一个子智能体把三次搜索作为持久任务并行运行，主进程死亡、重启之后，只有标记为可安全重放的 search 被重新执行。
文末的 FAQ 回答了「为什么又是 TypeScript」：因为这是最容易起步的方式；移植到 Rust「并不排除」，但当下专注 TypeScript。官方预告，未来几周会展示他们用 Pi Durable 为自己构建的内部工具，比如一个 Slack 机器人和一个 GitHub 分诊机器人。边界同样写在明处：Pi Durable 目前是实验性包，API 仍可能变动。