Wing

@DashHuang 没有懂这个场景是什么。 如果是为了一个任务的不同阶段用不同的模型，可以阶段A输出标准文件，阶段B另一个Agent来读，这样上下文比较干净，但是比较繁琐。 如果是为了用户方便让多Agent之间接力，其实我这种互相艾特触发，底层通过resume继续对话的方式会更好。

对于 Codex 和 Claude Code 用户来说，我们有个好玩的东西，让一条对话在 Codex 和 Claude Code 之间无感切换 虽然这样的功能自己让 AI 搓也很容易。不过开源软件的价值是把这种每个人都需要去想一遍，搓一遍，测试一遍的优秀创意汇集起来。让大家不需要重复造轮子，只用在我们的基础上造好玩的新轮子

不用再一次一次守着Agent的输出，自然语言编排就让Agent们之间互相验收太爽啦

@flyshawin 我之前也想艺术一点，但是发现太难一直保持水准了😂，只能坚持到第一屏

我特别需要一个Hermes Agent团队那样的UI设计师，再加一个Harness工程师，如果我能找到，我相信我们的产品，也是可以征服北半球的！

@zkyo 是的人员只是驾驶员

自从开发 cindy 开始，就有一个念头，把团队交给别人管，自己变成一个单人工作室角色，因为大部分时候都是和 agent 工作，难得需要人帮忙解决一些部署问题，也很容易找人开 issue 就行了，没有任何必要管理部门了，单人公司都行，单人部门更是简单。

@Lululuisherez @jakevin7 @wenhaoqi @xiaolinbythesea @dingyi @Jackywine 动效很棒！

@Wing8Aqua @jakevin7 @wenhaoqi @xiaolinbythesea @dingyi @Jackywine 看看我的 staging.s0.run

maka-agent.com maka 的主页来了！！！🎉🎉 学习了 @wenhaoqi haoqi 老师的网站，用了 @xiaolinbythesea 笑林老师的 SKILL 感谢 @dingyi @Jackywine 两个老师。

等等，原来是taptap老板！

@zkyo 哈哈我看到有滚动字幕条，能大胆猜测一下是kimi做的吗

新项目上线！ Cindy：最好的 AI 工作工具 cindy.cn/download/ 开源：github.com/makecindy/cindy

@zkyo 女主好看！

@zhongxingyuyes 厉害，学习了

kun 的agent视角可以完全透视看到llm的请求，虽然普通用户没有必要查看，但是以后对于自进化的应用来说agent能自己知道有什么问题很重要

@flyshawin 哈哈才刚发布，还有很多可以完善，现在还只是“单线程”一个个agent接力，后面我还打算做异步的、子会话拆分的，欢迎持续关注😃

@Wing8Aqua 大哥厉害了，多Agent协同

有没有自己独立在做Agent的朋友，可以交流一下啊！我好孤独～

@realchendahuang 有的时候感觉很明显，聊了一些思路和方案，然后应用在模块A、B、C，以前还得自己fork，但其实这种完全可以让“agent自己调度”来主动分叉

最近有个叫 Pi Agent 的 AI 编程工具在程序员圈子里挺火的。它跟 Codex、Claude Code 不一样，不搞大而全，反而特别简单。 出厂只有四个功能：看文件、写文件、改文件、跑命令。 但就是这个简单，让很多用过的人回不去了。 第一个好处是省钱。AI 编程工具按 token 收费，token 就是你和 AI 对话的字数。Claude Code 每次干活前要先背一万多个字的自我介绍，比如"我是一个编程助手，我要遵守以下规则"，这些话每次都要说，都要花钱。Pi 的系统提示词不到一千字，没有这些废话。同样的任务，Pi 花的 token 可能只有 Claude Code 的几分之一，账单差距很明显。 第二个好处，也是 Pi 真正厉害的地方，是它的可定制性。Claude Code 和 Codex 是成品房，装修好了卖给你，你只能住，不能改结构。Pi 是毛坯房，但它给了你一个 SDK，你可以基于它完全定制你自己的终端，完全定制你自己的 AI 工作流。系统提示词你可以自己改，工具可以自己加、自己删，出厂四个基础工具，但你可以装 LSP、浏览器、调试器，甚至让 Pi 自己帮你写扩展。社区里已经有不少现成的"装修材料"，你可以直接拿来用。未来如果你想搭一个特别专业的、特别高效的、完全按你想法来的 AI Agent 系统，Pi 是一个绕不过去的选型。它不是给你一把螺丝刀，而是给你整个工具箱，里面有什么、怎么摆，你说了算。 第三个好处是 Pi 独有的会话树。别的 AI 对话是线性的，聊错了只能全部推倒重来。Pi 的对话是树状的，你可以随时回到任意一个节点，从那里分叉继续。比如你让 AI 改了十版代码，发现第三版最好，直接点回去就能接着用。 第四个好处是它不乱来。Claude Code 有三十多个工具，AI 有时候会纠结该用哪个，结果在后台循环调用、瞎折腾，甚至把你不想改的文件也改了。Pi 只有四个工具，AI 不会想太多，反而更稳定。你让它改哪个文件它就改哪个，不会顺手把你的配置文件也动了。 第五个好处是所有操作都摆在你面前。Pi 每做一步都会清清楚楚显示在终端里：读了哪个文件、改了哪一行、跑了什么命令。没有后台偷偷摸摸的操作，你随时能检查、能叫停。 那为什么不直接用 Codex 呢？Codex 是 OpenAI 做的，技术强，但它更像一个外包团队。你把需求丢给它，它在云端帮你搞定，你不太清楚中间发生了什么。而且它是封闭产品，你只能接受它给的功能，不能自己改。 那 Claude Code 呢？它功能很全，但全面带来了臃肿。系统提示词有一万多个字，每次调用都慢、都贵。而且它只能配 Claude 的模型，你想换别的换不了。它的很多操作在后台进行，你看不见、也控制不了。它还会自动记住你之前聊过什么，有时候你也不知道它记住了什么、会在什么时候把这些记忆翻出来用。 所以 Pi 适合什么样的人？你自己有个小项目，想改改功能或者修个 bug，Pi 很合适，你说什么它做什么。你在意成本，不想每次调用都花冤枉钱在 AI 的自我介绍上。你在学编程，Pi 的每一步操作你都看得见，可以跟着它学思路。你对工具比较挑剔，希望自己的工作流由自己定义，而不是被某一家公司框死。你经常需要试错，改着改着发现前面的版本更好，Pi 的会话树对这种场景很友好。 最重要的是，如果你想基于 AI 搭一个完全属于自己的、专业的工作系统，Pi 的 SDK 和开放架构是 Codex 和 Claude Code 给不了的。 当然 Pi 也有缺点。它上手需要一点学习成本，不像 Claude Code 那样开箱即用。出厂功能少，很多东西要你自己装。如果你只是想丢给它一个需求，第二天早上收结果，那 Pi 可能不适合你。它默认人始终在旁边看着，AI 是帮手，不是管家。 选 Pi 还是选别的，取决于你想要什么样的关系。如果你想要一个全能管家，能自己规划、自己执行，那 Codex 或 Claude Code 更适合。但如果你想要一个省钱、听话、每一步都让你看得见的工具，而且希望它能长成你想要的样子，甚至未来想基于它搭一套完全属于自己的 AI 工作系统，那 Pi 可能是目前最好的选择。

普通人想健身：办卡 Vibe coder：先写个软件

是我的错觉吗？我感觉今天的codex快了好多！

@jakevin7 @wenhaoqi @xiaolinbythesea @dingyi @Jackywine 也太好看了吧，用的什么提示词呀

多年以后，面对被占领的地球，机器人会回想起那个多Agent生产力来到指数级爆炸的那个遥远的下午

一周182次commit！终于把我的多Agent原生聊天软件做好了！ github.com/tranfu-labs/mo…

确实，我昨天分析我的moebius的时候claude也给我了同样的建议

我正在做一个开源项目，就是可以每个agent在一个聊天会话里，互相艾特互相推进。开发agent完成了艾特验收agent，验收不通过继续艾特开发agent