# pi

Databricks 用自家數百萬行程式碼庫的日常任務測試 coding agent：同一模型、同一推理強度，只換 harness，部分案例的單題成本相差超過兩倍，品質維持不變；Pi 每輪送出的 context 約為比較對象的三分之一。模型與 harness 必須一起納入整體工程成本。

Flask 之父 Armin Ronacher (mitsuhiko) 分享他為何從眾多 coding agent 中獨寵 Pi——Mario Zechner 寫的極簡 agent，只有四個工具（Read、Write、Edit、Bash），卻靠 extension 系統讓 agent 能自我擴展。Pi 是 OpenClaw 的底層引擎，也是「軟體建造軟體」哲學的極致展現。沒有 MCP、不下載別人的 extension——你叫 agent 自己寫就好了。