夜雨聆风本视频教程已经在视频号「退役程序员」里发布，文章中附有视频教程，欢迎大家关注。本文是对该视频内容的补充。
在终端中使用Claude Code+本地大模型辅助工作已经成为我的日常，虽然不用花钱去买Token，但总是有个问题困扰着我，那就是“速度”，例如当我用Hyperframes生成一个演示视频时，结果和预期不太一样这还可以通过修改html来解决，问题是整个流程下来的速度实在是太慢了，Claude Code每次响应我的提示词时，都像是卡在了哪里，半天才有回应。
最近我尝试了Pi Agent这个极简的AI运行框架，速度实在太过亮眼，以致我最近都没去碰Claude Code。在之前的视频中我已经演示了用基本相同的提示词在Pi Agent和Claude Code中响应速度的对比:
这回的视频教程（文章最后可以找到），我对这两个AI Agent做了进一步详细的对比，并且演示了Pi Agent的安装。
Claude Code本质上是一个Anthropic官方打造的重型Agent。它为了支持极其复杂的工作流，把大量的系统Prompt、任务拆解和安全校验层层叠加。如果接云端超级大模型，这套逻辑没问题；但如果是把它挂在算力本来就有限的本地大模型上，这套沉重的框架实在太拖后腿了。
那什么是Pi Agent呢？它是一个轻量级、完全开源的终端 AI 编程助手框架。不同于Claude Code，Pi Agent的定位是“极简运行框架”。它去掉了繁琐的中间层与冗余的系统Prompt开销，把算力更多地留给大模型本身，从而在连接本地大模型时，实现了更为流畅的响应体验。
为了让大家更直观地了解 Pi Agent 的强大之处，我从以下几个维度进行了深度对比：
安装Pi Agent也极其简单，一行命令搞定，在它的官网（pi.dev）上提供了不同环境下的安装命令。
我在视频中选用的是npm命令进行的全局安装，在使用npm命令前需要确保本地已经安装了node.js：
虽然它安装起来很简单，但必须要说明的是，Pi Agent并不适合纯小白或者刚刚接触 AI 编程的人，因为它在默认情况下会获得很高的系统操作权限，而且刚刚安装的Pi可以说体态过于轻盈而能力不足，还需要额外进行配置，建议大家先在官网上学习官方文档，以及网上教程，学习后再上手实操。在安装第三方提供的skill或者扩展时也要务必小心，以免在不知情的情况下运行带有恶意的脚本。
安装完成后，输入 pi --version，只要能正常打印出版本号，就说明已经搞定。
想要启动它，直接在你的项目根目录下敲一个pi，回车即可。在这个环境里，可以通过输入/model来选择各种提供商的大模型。如果你有现成的Skill，直接把Skill的文件夹拷贝到项目目录下的.pi隐藏文件夹中的skills目录下，这样就可以被系统识别出来。
但在做这些之前，如果你想使用本地大模型的话还需要做一些配置工作，我会在下一次的视频教程中介绍如何让Pi可以使用上本地的大模型，欢迎大家持续关注。
本期视频教程