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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好的工程师，
— 80aj
既能锻造工具，也能沉淀思想。
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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...
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（7/10）：拦截钩子
给 Agent 一个 bash，你就把整台机器交出去了。常见的应对是往提示词里写「只执行只读命令」——这不是约束，是请求。实测里，写了这句话的系统，5 条危险命令一条不落地全执行了。
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Claude / GPT / Gemini / Grok / DeepSeek / Qwen / Llama / MiniMax 等主流大模型在能力、价格、速度、使用场景上的横评与选型建议(按月更新)。
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LangChain / LangGraph / LangSmith / Langfuse / n8n / Dify / Coze / FastGPT / AutoGen / CrewAI 等主流 Agent 框架的横向对比、真实业务案例与 cookbook。
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AI Engineer World's Fair 2026 主舞台内容专题，按 Software Factories 与 Autoresearch 两条主线归拢 Day 1、Day 2 的长文总览和单场分享。重点关注 agent 工作流、软件工厂、验证、记忆、研究循环、评估与责任边界。
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模型分布
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gpt-6-astra · 81.9%
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Pi Agent Core 实战（6/10）：消息有两套
上下文超长时，绝大多数项目的处理方式是往提示词里加一句「请忽略无关内容」。这既不省 token 也不可控。真正的压缩发生在消息模型上，不是措辞上——pi-agent-core 把它拆成两个明确的函数，一个负责过滤，一个负责裁剪。
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Pi Agent Core 实战（4/10）：工具就是函数
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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...
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五家的 Agent 越来越像：DeepSeek 是第五个
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2.89 亿 token，13 美元：我把 WorkBuddy 的用量算清楚了
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Anthropic 日合并 3 万个变更：代码审查告别逐行阅读
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Pi Durable：Agent 崩溃后，任务还能接着跑
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