Pi / dsh / opencode 三个编码 Agent 的区别与 Pi 用法

Pi（pi-coding-agent）、dsh（DeepSeek Harness）、opencode 都是终端里的编码 Agent，但定位差得远。先分清三者，再记 Pi 怎么配到本机 llama.cpp 服务上。

一、三者区别

	opencode	pi	dsh
定位	成熟的终端编码 Agent	极简 harness（框架）	DeepSeek 官方的 Agent 运行时
协议	开源	开源（MIT）	开源（MIT）
内置工具	齐全、开箱即用	只有 4 个（read/write/edit/bash）	插件化，无固定核心
子 agent / plan / MCP	内置	刻意砍掉，靠自己装扩展	靠插件
模型	支持多家	15+ 供应商，可中途切模型	70+ 供应商，模型即插件
特点	稳定、日常首选	系统提示词 <1000 token，context 几乎全留给工作	万物皆插件（Cordis），实验性

一句话：opencode 是成熟工具，pi 是极简零件箱，dsh 是插件生态。都不锁模型、都开源免费，差别在「极简程度」和「插件化程度」。

二、装 Pi

npm install -g @earendil-works/pi-coding-agent

验证：

pi --version

Pi 的包名是 @earendil-works/pi-coding-agent，命令行入口叫 pi。

三、连本机 llama.cpp 服务

本机跑着 llama-server 起的 OpenAI 兼容接口（端口 20000），Pi 直接走 OpenAI 兼容这条路。

设环境变量：

setx OPENAI_API_KEY "local"
setx OPENAI_BASE_URL "http://127.0.0.1:20000/v1"

OPENAI_API_KEY 本地服务不校验，随便填占位即可；OPENAI_BASE_URL 指向 llama-server 的 /v1 端点。

改完重开终端，让环境变量生效。验证服务通不通：

curl http://127.0.0.1:20000/v1/models

返回 JSON 里能看到模型名（如 qwen3-30b-a3b）即可。

启动 Pi：

pi

进去后用 /model 把模型设成服务里的模型名。常用命令：

命令	作用
/model	切换模型
/login	用订阅登录（Claude Pro/Max、ChatGPT Plus 等）
/help	帮助

四、Pi 的核心哲学

Pi 只有 4 个内置工具：read、write、edit、bash，其余操作全交给 bash（git/npm/curl 都靠它）。子 agent、plan 模式、MCP、联网搜索默认都没有，需要时靠 TypeScript 扩展、Skills、包自己加。

这也带来一个后果：Pi 不帮你压缩上下文，塞进去的指令文件会原样发给模型，token 消耗比 opencode 更快，指令文件要精简。

五、本机 llama-server 参考

opencode 里 llama-local 这个 provider 用的就是同一套服务：

{
  "llama-local": {
    "npm": "@ai-sdk/openai-compatible",
    "options": { "baseURL": "http://127.0.0.1:20000/v1" }
  }
}

opencode 和 pi 可以共存，指向同一个 20000 端口，不冲突。本地模型走 OpenAI 兼容接口是通用做法，任何支持自定义 baseURL 的编码 Agent 都能这么接。