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如果你熟悉 Pi，rpi 可以理解为它的 Rust 实现：同样能在终端里读文件、改代码、执行命令，也能作为库嵌入自己的程序。

rpi 用 Rust 重新实现 Pi SDK，并在这套运行时之上提供终端 CLI 和原生扩展。想直接使用编码助手，可以安装后运行；想构建自己的 Agent，则可以选择需要的模型接入、工具循环和会话管理组件。

已经有 Pi，为什么还要做 Rust 实现？

Pi 本身就有 SDK。rpi 的目的不是证明 Agent 必须用 Rust 写，而是让这套能力更方便地进入 Rust 应用和工具链。

比如，你正在开发一个 Rust 服务，希望它接收任务、调用模型、执行自定义工具，再把进度送到自己的界面。使用 rpi，可以在进程内处理消息、事件和取消，不必把终端程序当成唯一入口。

为此，rpi 采用library-first设计：先提供可独立使用的库，再用同一套库组成 CLI。这带来三个实际收益：

• 按需嵌入：只要模型与工具循环，就使用 Agent 层；需要保存会话、分支与恢复，再加入运行管理层。
• 复用核心能力：终端助手和自己的应用使用同一套运行时，不必各写一个工具循环。
• 离线测试流程：用确定性的模型响应和内存执行环境，验证消息与工具往返，不必每次都请求真实模型。

rpi 核心运行时无需 Node，但部分扩展仍依赖外部工具。它也不是 Pi 的接口兼容层：不能默认现有 Pi 扩展安装后就能直接运行。上游归属与 MIT 许可信息保留在项目 NOTICE 中：

上游归属与 MIT 许可原文（展开查看）

https://github.com/bigfish1913/pi-rust/blob/d73d4c79b6a399c375827b5df812e235c3a3c9ae/NOTICE

架构：模型、工具与会话各管一层

rpi 把运行流程分成几层。图中箭头表示职责调用关系，不表示模型和工具同时执行。

图：带会话管理的运行路径。只需要核心循环的应用，可以直接使用 Agent 层。

• rpi-ai：接入模型。统一消息与流式响应，支持 Anthropic、OpenAI-compatible 和自定义网关。
• rpi-agent：驱动循环。把模型请求、工具调用和结果反馈串起来，处理事件、队列与取消。模型提出操作，程序实际执行工具。
• rpi-tools：执行操作。提供文件与命令工具，并允许替换执行环境。配合 faux 测试 Provider，可以确定性地验证循环。
• rpi-harness：管理运行。负责会话持久化、分支、上下文压缩与恢复。最小嵌入式应用可以跳过这一层；恢复不等于所有外部操作都只执行一次。

以“读取一个文件并解释内容”为例：用户任务进入循环，模型提出读文件请求，宿主执行工具，把结果加入消息，再请求模型生成回答。你的应用可以订阅这段过程的事件，把“正在读取”“正在生成”等状态显示在自己的界面里。

外围由rpi-tui和rpi-cli提供终端体验，rpi-telemetry定义遥测合约，rpi-plugin-sdk与rpi-extensions负责插件接口和加载，共组成九个核心 crate。

扩展：把自己的工作流接进来

rpi 原生扩展是 Rust 动态库，通过 C ABI——明确的二进制调用合约——向宿主注册工具、模型接入、命令、事件处理和资源。Skills 与提示词描述工作方法，原生插件则加入实际执行能力。

截至 2026 年 10 月 6 日，配套仓库已有15 个已发布扩展包。下面按使用场景逐个介绍，功能以所列发布版本为准。

任务规划：目标、计划和待办分开管理

rpi-todo（0.2.1）——维护具体待办。支持新增、查看、完成、删除和清空任务，也可以给任务加标签。默认清单属于当前会话，项目级清单则用于长期积压事项；两者独立保存，避免新会话接手上一段对话的未完成计划。

rpi-goal（0.1.6）——保存项目目标。用来记录当前要完成什么、推进到哪里，并支持暂停、恢复和归档。目标可以配置轮次或时间预算，耗尽后自动暂停。它关注的是持续目标，todo 关注的是目标下面的一项项工作。

rpi-plan-mode（0.1.4）——先探索，再执行。进入计划模式后，工具范围收紧到只读探索及计划完成操作，适合先阅读仓库、比较方案。完成的计划写入.rpi/PLAN.md，再恢复此前的工具集，避免还没理清方案就开始修改文件。

人机协作：把需要确认的决定交还给人

rpi-ask-user（0.1.5）——结构化提问。支持选项、自由输入、多选和补充说明，适合确认目标平台、实现方案或操作范围。问题会进入 TUI，等待回答后再返回工具结果；超时或取消会关闭请求。没有交互式 UI 的宿主会明确报错。

rpi-permissions（0.1.4）——管理工具权限策略。提供规则检查、授权、撤销和列举，拒绝规则优先于允许规则。插件负责给出策略判定，宿主需要在工具执行前接入检查才能强制执行；它不是系统级沙箱，不能把“安装插件”当成权限隔离已经完成。

代码分析：定位关系，检查改动，描述委派

rpi-codegraph（0.1.5）——查询代码关系。提供符号搜索、调用者与被调用者、影响范围、相关源码和索引状态查询。它对本地 SQLite 索引做限定范围的查询，不是每次把整个仓库塞进上下文。使用前需要安装外部 CodeGraph CLI，并为项目建立索引。

rpi-lens（0.1.4）——执行有限的代码检查。可以运行git diff --check、cargo check、cargo fmt --check和 Clippy，把诊断结果交给 Agent。工具设有超时和输出上限，不开放任意命令；适合改动后的检查，但不能代替项目自己的测试套件。

rpi-subagents（0.1.4）——描述子任务委派。delegate_task将任务整理成带角色、轮次和超时限制的委派描述，并限制递归委派。这个发布版不负责启动完整的子 Agent，实际调度由宿主完成；它是多 Agent 工作流的一块接口，不是装上就自动并行工作的调度平台。

网络工具：搜索线索、阅读原文、接入外部服务

rpi-websearch（0.1.4）——查找公开资料。使用无需 API key 的搜索来源，返回标题、URL、摘要和来源信息，并在可用时补充 Wikipedia 结果。适合发现文档和参考线索；正文依据仍应通过抓取原文核实，搜索失败也需要处理。

rpi-webfetch（0.1.4）——读取网页正文。获取公开 HTTP(S) 页面，提取限量可读文本。它限制私有地址、带凭据的 URL 和过大的响应，失败会作为工具结果返回，方便 Agent 换来源，而不是因为一个网址失败就中断整轮工作。

rpi-mcp-adapter（0.1.4）——发送 HTTP JSON-RPC 请求。注册mcp_request，可以向指定端点发送方法、参数和请求 ID，并设置超时。这个发布版是 HTTP 传输适配，不是完整的 stdio 或持久连接客户端；要接哪种 MCP 服务，需要先确认其传输方式。

观测与交互渠道：看清运行过程，增加使用入口

rpi-langfuse（0.4.1）——追踪模型与工具执行。将会话、模型请求、工具调用、Agent 轮次和压缩过程送到 Langfuse，帮助查看耗时、token 用量和失败位置。也提供手工评分、prompt 版本管理与 trace 查询工具。使用前需要配置 Langfuse 地址和项目凭据。

rpi-im-message（0.1.9）——接入飞书/Lark。通过长连接接收消息，支持文本、Markdown 和卡片发送；配置后也可把消息交给当前 Agent 自动回复。适合把终端中的工作接入协作渠道，但需要配置应用权限、允许的会话范围及自动回复模型。

rpi-voice（0.3.6）——给 TUI 加语音输入和朗读。支持按键说话、连续对话和回复朗读，识别结果可先进入编辑框，也可配置为发送。识别可以使用本地 SenseVoice 或兼容接口，朗读使用网络 TTS；自动播报默认关闭，不会安装后立即读出所有内容。

rpi-server（0.3.4）——给自己的客户端提供会话服务。提供 TCP JSONL / JSON-RPC 接口、会话管理和运行事件订阅，让其他程序可以发送任务并观察进度。它是服务集成层，不是现成 GUI；也不能仅凭相似命令名称，默认与 CLI 内置远程模式完全互换。

这些扩展可以围绕一项任务组合。例如，为 Rust 项目修复一个问题：

1. 先确认方案：用 plan-mode 探索仓库、组织计划；存在多个可选方案时，通过 ask-user 请用户决定。
2. 定位并推进改动：用 CodeGraph 查询调用关系、判断影响范围，用 todo 跟踪具体待办。CodeGraph 需要提前建立项目索引。
3. 检查并观察结果：用 lens 执行 Rust 检查，再按项目要求补充测试；需要追查模型请求或工具失败时，接入 Langfuse。

这是组合示例，不是安装后自动运行的流水线。任务目标、执行权限和验证命令可以写入项目规则；技能文件组织工作方法，插件提供所需工具。

插件需匹配平台与宿主能力，并以当前用户权限运行。插件接口是扩展边界，不是安全沙箱。

性能优势：更快启动，更轻的内存占用

现有基准中，rpi 在启动速度、就绪内存和长会话重载上显示出明确优势。下面将启动、重载与工具循环放在一张表中，数值越低越好。Pi 均为0.87.1；rpi 版本按行标注，不能把历史结果换标为当前安装示例中的 0.3.16。

测试环境与方法：

• 启动基准来自 2026 年 9 月 30 日的公开记录：Windows 11 build 26200、x86_64、release 构建、Node v25.9.0。双方使用独立空配置、空工作目录与离线模式；计时丢弃 3 次预热，取 11 次测量中位数。RSS 是进程驻留内存，单独采样 3 次。
• 会话重载与工具循环实测于 2026 年 10 月 6 日：Windows 11 build 26300、Ryzen 9 7950X、Node v25.9.0。双方使用独立测试配置、无扩展和本地确定性模型端点，不调用云模型。表中这一组计时均丢弃 2 次预热、测 5 次，报告中位数；重载后 RSS 来自单独一次采样，不是峰值内存。

会话样本采用双方各自的原生 JSONL 格式，逻辑文本相同：用户与助手交替发言，每条约 1,000 个字符。每次启动前恢复原始样本，操作系统文件缓存未清空；就绪以响应get_state为准，随后发出请求，核对模型收到的消息数量和尾部标记。这里测的是已完成会话的重新加载，不含 TUI 渲染、压缩组合与执行中断后的恢复。

工具循环在表中列出 20 和 100 次调用两种规模，每次读取同一份 208 字节文件，核对结果成功及模型请求次数，分别对应 21 和 101 次模型请求。计时从提交任务到各自的运行结束通知，不含 CLI 启动。

这张表可以得出几项具体结论：

• 启动与内存优势明确。公开基准中，Pi 的版本命令启动、RPC 就绪耗时分别约为 rpi 的 9.7 倍、10.7 倍，rpi 就绪 RSS 低约 87%。
• 长会话重载更快、占用更低。三个文本会话规模下，rpi 重载耗时均更短；5,000 条消息时，Pi 重载耗时约为 rpi 的 2.6 倍，rpi 就绪 RSS 不到 Pi 的一半。
• 20/100 次工具循环。20 次调用时 rpi 耗时少约 40%；100 次调用结果接近，暂不判定稳定领先。

工具循环每一轮请求都会携带累积的对话和工具结果，后面的请求处理的历史更多。总耗时还包含模拟模型服务、RPC 事件消费和会话运行开销，并不是一次小文件读取耗时乘以调用次数。目前未拆分各环节耗时，差距原因尚未定位；测试也未包含真实模型生成、项目编译和测试，因此不预测真实编码任务的完成速度。

基准原文、原始数据与复现脚本（展开查看）

公开启动基准：

https://github.com/bigfish1913/pi-rust/blob/d73d4c79b6a399c375827b5df812e235c3a3c9ae/docs/performance/benchmark-vs-pi.md

会话重载及 20/100 次循环：

https://blog.laofu.online/benchmarks/rpi-pi-runtime-20261006.json

复现脚本：

https://blog.laofu.online/benchmarks/bench-rpi-pi-runtime.py

已经在用 Pi，值得换吗？

如果现有 Pi 工作流已经满足需求，没有必要仅为更换实现语言而迁移。

如果你正在用 Rust 开发产品，希望直接接管工具、运行事件和会话状态，或者编写原生扩展，rpi 提供了另一条集成路径。它的特点是Rust 库、CLI 和扩展共享一套核心，而不是承诺模型回答会更聪明。

选择这条路径，也需要管理模型凭据、执行权限、插件依赖和错误处理。rpi 提供运行机制，具体工作流仍由你决定。

开始使用与参与

通过 Cargo 安装：

cargo install rpi-cli --version 0.3.16

安装后按使用文档配置模型凭据，再运行rpi。不想从源码编译，也可以下载预编译 CLI。

• 使用文档：https://rpi.laofu.online/docs.html
• 预编译发行：https://github.com/bigfish1913/pi-rust/releases

需要扩展时，再逐个安装，例如：

rpi install rpi-todo --version 0.2.1

扩展会在本机编译，需要相应构建环境。开发自己的扩展时，可以通过rpi dev编译、监听和热重载，再逐步加入工具或命令。

如果你想先了解 SDK，不必立即配置真实模型。运行仓库的最小示例：

git clone https://github.com/bigfish1913/pi-rust.git cd pi-rust cargo run -p minimal

它使用 faux Provider 返回固定文本，展示消息和运行结束事件，不需要模型密钥。先跑通这条路径，再接入真实模型和文件工具，更容易区分控制流程问题与模型服务问题。

欢迎试用，也欢迎从一个具体工具、模型接入或扩展开始贡献。遇到问题时，请附上版本和复现步骤，帮助我们定位。

• 官网与文档：https://rpi.laofu.online/
• 核心仓库：https://github.com/bigfish1913/pi-rust
• 扩展仓库：https://github.com/pi-rust/rpi-package
• 软件包目录：https://rpi.laofu.online/packages.html
• 个人博客：https://blog.laofu.online/