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21 RPC 模式

介绍如何通过 stdin/stdout 上的 JSON 协议以无头方式驱动 pi 编码智能体。

RPC 模式让你能够通过 stdin/stdout 上的 JSON 协议以无头（headless）方式运行编码智能体。它适合把智能体嵌入其他应用、IDE 或自定义 UI。

Node.js/TypeScript 用户请注意：如果你在构建 Node.js 应用，可以考虑直接使用 @earendil-works/pi-coding-agent 中的 AgentSession，而不是启动子进程。API 参见 src/core/agent-session.ts。基于子进程的 TypeScript 客户端参见 src/modes/rpc/rpc-client.ts。

启动 RPC 模式

pi --mode rpc [options]

常用选项：

  • --provider <name>：设置 LLM 提供商（anthropic、openai、google 等）
  • --model <pattern>：模型模式或 ID（支持 provider/id 以及可选的 :<thinking>）
  • --name <name> / -n <name>：启动时设置会话显示名称
  • --no-session：禁用会话持久化
  • --session-dir <path>：自定义会话存储目录

协议概览

  • 命令：发送到 stdin 的 JSON 对象，每行一个
  • 响应：带有 type: "response" 的 JSON 对象，表示命令执行成功或失败
  • 事件：以 JSON 行形式流式输出到 stdout 的智能体事件

所有命令都支持可选的 id 字段，用于请求/响应关联。如果提供了 id，对应的响应会包含相同的 id。bash_execution_update 事件也会包含其来源 bash 命令的 id。

分帧

RPC 模式采用严格的 JSONL 语义，仅以 LF（\n）作为记录分隔符。

这一点对客户端很重要：

  • 只按 \n 拆分记录
  • 接受可选的 \r\n 输入，方式是去掉末尾的 \r
  • 不要使用会把 Unicode 分隔符当作换行符的通用行读取器

尤其要注意，Node 的 readline 并不符合 RPC 模式协议的要求，因为它还会在 U+2028 和 U+2029 处拆分，而这两个字符在 JSON 字符串中是合法的。

命令

发送提示

prompt

向智能体发送一条用户提示。命令响应在提示被接受、入队或处理完毕后发出；接受之后，事件仍会继续异步流式输出。

{"id": "req-1", "type": "prompt", "message": "Hello, world!"}

带图片：

{"type": "prompt", "message": "What's in this image?", "images": [{"type": "image", "data": "base64-encoded-data", "mimeType": "image/png"}]}

流式输出期间：如果智能体已在流式输出中，你必须指定 streamingBehavior 才能把消息入队：

{"type": "prompt", "message": "New instruction", "streamingBehavior": "steer"}
  • "steer"：在智能体运行期间把消息加入队列。当前助手回合执行完其工具调用之后、下一次 LLM 调用之前，消息会被投递。
  • "followUp"：等到智能体完成。只有在智能体停止后，消息才会被投递。

如果智能体正在流式输出而未指定 streamingBehavior，命令会返回错误。

扩展命令：如果消息是扩展命令（例如 /mycommand），即使在流式输出期间也会立即执行。扩展命令通过 pi.sendMessage() 自行管理其 LLM 交互。

输入展开：技能命令（/skill:name）和提示词模板（/template）会在发送/入队之前先被展开。

响应：

{"id": "req-1", "type": "response", "command": "prompt", "success": true}

success: true 表示提示已被接受、入队或立即处理；success: false 表示提示在接受之前即被拒绝。接受之后的失败会通过正常的事件和消息流报告，而不会针对同一请求 id 再发出一个 response。

images 字段可选。每张图片采用 ImageContent 格式：{"type": "image", "data": "base64-encoded-data", "mimeType": "image/png"}。

steer

在智能体运行期间把一条转向消息入队。当前助手回合执行完其工具调用之后、下一次 LLM 调用之前，消息会被投递。技能命令和提示词模板会被展开。不允许扩展命令（请改用 prompt）。

{"type": "steer", "message": "Stop and do this instead"}

带图片：

{"type": "steer", "message": "Look at this instead", "images": [{"type": "image", "data": "base64-encoded-data", "mimeType": "image/png"}]}

images 字段可选。每张图片采用 ImageContent 格式（与 prompt 相同）。

响应：

{"type": "response", "command": "steer", "success": true}

关于如何控制转向消息的处理方式，参见 set_steering_mode。

follow_up

把一条后续消息入队，待智能体完成后再处理。只有当智能体不再有工具调用或转向消息时，消息才会被投递。技能命令和提示词模板会被展开。不允许扩展命令（请改用 prompt）。

{"type": "follow_up", "message": "After you're done, also do this"}

带图片：

{"type": "follow_up", "message": "Also check this image", "images": [{"type": "image", "data": "base64-encoded-data", "mimeType": "image/png"}]}

images 字段可选。每张图片采用 ImageContent 格式（与 prompt 相同）。

响应：

{"type": "response", "command": "follow_up", "success": true}

关于如何控制后续消息的处理方式，参见 set_follow_up_mode。

abort

中止当前操作，并等待会话进入空闲状态后再返回响应。

{"type": "abort"}

响应：

{"type": "response", "command": "abort", "success": true}

clear_queue

移除已排队的转向和后续消息，并返回它们的文本。

{"type": "clear_queue"}

响应：

{
  "type": "response",
  "command": "clear_queue",
  "success": true,
  "data": {
    "steering": ["Change direction"],
    "followUp": ["Summarize when finished"]
  }
}

要实现交互式的 Esc 行为，可以先发送 clear_queue 再发送 abort，然后把返回的文本恢复到客户端编辑器里。若排队消息仍保留在会话中，abort 会继续处理它们。

new_session

开启一个全新会话。该操作可以被 session_before_switch 扩展事件处理器取消。

{"type": "new_session"}

带可选的父会话跟踪：

{"type": "new_session", "parentSession": "/path/to/parent-session.jsonl"}

响应：

{"type": "response", "command": "new_session", "success": true, "data": {"cancelled": false}}

如果被扩展取消：

{"type": "response", "command": "new_session", "success": true, "data": {"cancelled": true}}

状态

get_state

获取当前会话状态。

{"type": "get_state"}

响应：

{
  "type": "response",
  "command": "get_state",
  "success": true,
  "data": {
    "model": {...},
    "thinkingLevel": "medium",
    "isStreaming": false,
    "isCompacting": false,
    "steeringMode": "all",
    "followUpMode": "one-at-a-time",
    "sessionFile": "/path/to/session.jsonl",
    "sessionId": "abc123",
    "sessionName": "my-feature-work",
    "autoCompactionEnabled": true,
    "messageCount": 5,
    "pendingMessageCount": 0
  }
}

model 字段是完整的 Model 对象或 null。sessionName 字段是通过 set_session_name 设置的显示名称，未设置时省略。

get_messages

获取会话中的所有消息。

{"type": "get_messages"}

响应：

{
  "type": "response",
  "command": "get_messages",
  "success": true,
  "data": {"messages": [...]}
}

消息为 AgentMessage 对象（参见消息类型）。

模型

set_model

切换到特定模型。

{"type": "set_model", "provider": "anthropic", "modelId": "claude-sonnet-4-20250514"}

响应包含完整的 Model 对象：

{
  "type": "response",
  "command": "set_model",
  "success": true,
  "data": {...}
}

cycle_model

切换到下一个可用模型。如果只有一个可用模型，则返回 null 数据。

{"type": "cycle_model"}

响应：

{
  "type": "response",
  "command": "cycle_model",
  "success": true,
  "data": {
    "model": {...},
    "thinkingLevel": "medium",
    "isScoped": false
  }
}

model 字段是完整的 Model 对象。

get_available_models

列出所有已配置的模型。

{"type": "get_available_models"}

响应包含一个由完整 Model 对象组成的数组：

{
  "type": "response",
  "command": "get_available_models",
  "success": true,
  "data": {
    "models": [...]
  }
}

思考

set_thinking_level

为支持该功能的模型设置推理/思考级别。

{"type": "set_thinking_level", "level": "high"}

级别："off"、"minimal"、"low"、"medium"、"high"、"xhigh"、"max"

"xhigh" 和 "max" 仅在所选模型支持时才会暴露。部分模型（包括 GPT-5.6）两者都支持。

响应：

{"type": "response", "command": "set_thinking_level", "success": true}

cycle_thinking_level

在可用的思考级别之间循环切换。模型不支持思考时返回 null 数据。

{"type": "cycle_thinking_level"}

响应：

{
  "type": "response",
  "command": "cycle_thinking_level",
  "success": true,
  "data": {"level": "high"}
}

get_available_thinking_levels

列出当前模型支持的思考级别。不支持推理的模型返回 ["off"]。

{"type": "get_available_thinking_levels"}

响应：

{
  "type": "response",
  "command": "get_available_thinking_levels",
  "success": true,
  "data": {
    "levels": ["off", "minimal", "low", "medium", "high"]
  }
}

队列模式

set_steering_mode

控制转向消息（来自 steer）的投递方式。

{"type": "set_steering_mode", "mode": "one-at-a-time"}

模式：

  • "all"：当前助手回合执行完其工具调用之后，投递所有转向消息
  • "one-at-a-time"：每个完成的助手回合投递一条转向消息（默认）

响应：

{"type": "response", "command": "set_steering_mode", "success": true}

set_follow_up_mode

控制后续消息（来自 follow_up）的投递方式。

{"type": "set_follow_up_mode", "mode": "one-at-a-time"}

模式：

  • "all"：智能体完成时投递所有后续消息
  • "one-at-a-time"：每次智能体完成时投递一条后续消息（默认）

响应：

{"type": "response", "command": "set_follow_up_mode", "success": true}

上下文压缩

compact

手动压缩会话上下文，以减少 token 用量。

{"type": "compact"}

使用自定义指令：

{"type": "compact", "customInstructions": "Focus on code changes"}

响应：

{
  "type": "response",
  "command": "compact",
  "success": true,
  "data": {
    "summary": "Summary of conversation...",
    "firstKeptEntryId": "abc123",
    "tokensBefore": 150000,
    "estimatedTokensAfter": 32000,
    "usage": {
      "input": 32000,
      "output": 1200,
      "cacheRead": 0,
      "cacheWrite": 0,
      "totalTokens": 33200,
      "cost": {"input": 0.01, "output": 0.02, "cacheRead": 0, "cacheWrite": 0, "total": 0.03}
    },
    "details": {}
  }
}

estimatedTokensAfter 是对压缩后立即重建的消息上下文的启发式估算，并不是提供商给出的精确 token 计数。usage 报告的是生成摘要的那一次或多次 LLM 调用，自定义压缩处理器可能会省略该字段。

set_auto_compaction

在上下文即将占满时启用或禁用自动压缩。

{"type": "set_auto_compaction", "enabled": true}

响应：

{"type": "response", "command": "set_auto_compaction", "success": true}

重试

set_auto_retry

在出现瞬时错误（过载、限流、5xx）时启用或禁用自动重试。

{"type": "set_auto_retry", "enabled": true}

响应：

{"type": "response", "command": "set_auto_retry", "success": true}

abort_retry

中止正在进行的重试（取消等待并停止重试）。

{"type": "abort_retry"}

响应：

{"type": "response", "command": "abort_retry", "success": true}

Bash

bash

执行 shell 命令并把输出加入会话上下文。命令运行期间，输出以 bash_execution_update 事件流式输出；响应中包含最终结果。

{"id": "req-1", "type": "bash", "command": "ls -la"}

包含 id 可以把流式的 bash_execution_update 事件与该命令关联起来。

响应：

{
  "id": "req-1",
  "type": "response",
  "command": "bash",
  "success": true,
  "data": {
    "output": "total 48\ndrwxr-xr-x ...",
    "exitCode": 0,
    "cancelled": false,
    "truncated": false
  }
}

如果输出被截断，还会包含 fullOutputPath：

{
  "type": "response",
  "command": "bash",
  "success": true,
  "data": {
    "output": "truncated output...",
    "exitCode": 0,
    "cancelled": false,
    "truncated": true,
    "fullOutputPath": "/tmp/pi-bash-abc123.log"
  }
}

bash 结果如何进入 LLM：

bash 命令立即执行并返回一个 BashResult。在内部，会创建一个 BashExecutionMessage 并存入智能体的消息状态。

当下一个 prompt 命令发送时，所有消息（包括 BashExecutionMessage）都会在发送给 LLM 之前先被转换。BashExecutionMessage 会被转换成如下格式的 UserMessage：

Ran `ls -la`
```
total 48
drwxr-xr-x ...
```

这意味着：

  1. bash 输出在下一次 prompt 时才进入 LLM 上下文，而不是立即进入
  2. 在一次 prompt 之前可以执行多条 bash 命令；所有输出都会被包含

abort_bash

中止正在运行的 bash 命令。

{"type": "abort_bash"}

响应：

{"type": "response", "command": "abort_bash", "success": true}

会话

get_session_stats

获取 token 用量、成本统计以及当前上下文窗口的使用情况。

{"type": "get_session_stats"}

响应：

{
  "type": "response",
  "command": "get_session_stats",
  "success": true,
  "data": {
    "sessionFile": "/path/to/session.jsonl",
    "sessionId": "abc123",
    "userMessages": 5,
    "assistantMessages": 5,
    "toolCalls": 12,
    "toolResults": 12,
    "totalMessages": 22,
    "tokens": {
      "input": 50000,
      "output": 10000,
      "cacheRead": 40000,
      "cacheWrite": 5000,
      "total": 105000
    },
    "cost": 0.45,
    "contextUsage": {
      "tokens": 60000,
      "contextWindow": 200000,
      "percent": 30
    }
  }
}

tokens 和 cost 涵盖整个会话中的助手消息、工具报告的用量，以及压缩和分支摘要的生成。contextUsage 包含用于压缩和底部状态栏显示的实际当前上下文窗口估算。

当没有可用模型或上下文窗口时，contextUsage 会被省略。刚完成压缩后，直到新的压缩后助手响应提供有效用量数据之前，contextUsage.tokens 和 contextUsage.percent 均为 null。

export_html

将会话导出为 HTML 文件。

{"type": "export_html"}

使用自定义路径：

{"type": "export_html", "outputPath": "/tmp/session.html"}

响应：

{
  "type": "response",
  "command": "export_html",
  "success": true,
  "data": {"path": "/tmp/session.html"}
}

switch_session

加载另一个会话文件。该操作可以被 session_before_switch 扩展事件处理器取消。

{"type": "switch_session", "sessionPath": "/path/to/session.jsonl"}

响应：

{"type": "response", "command": "switch_session", "success": true, "data": {"cancelled": false}}

如果切换被扩展取消：

{"type": "response", "command": "switch_session", "success": true, "data": {"cancelled": true}}

fork

从活动分支上较早的某条用户消息处创建新的分叉。该操作可以被 session_before_fork 扩展事件处理器取消。返回作为分叉起点的那条消息的文本。

{"type": "fork", "entryId": "abc123"}

响应：

{
  "type": "response",
  "command": "fork",
  "success": true,
  "data": {"text": "The original prompt text...", "cancelled": false}
}

如果分叉被扩展取消：

{
  "type": "response",
  "command": "fork",
  "success": true,
  "data": {"text": "The original prompt text...", "cancelled": true}
}

clone

把当前活动分支在当前位置复制为一个新会话。该操作可以被 session_before_fork 扩展事件处理器取消。

{"type": "clone"}

响应：

{
  "type": "response",
  "command": "clone",
  "success": true,
  "data": {"cancelled": false}
}

如果克隆被扩展取消：

{
  "type": "response",
  "command": "clone",
  "success": true,
  "data": {"cancelled": true}
}

get_fork_messages

获取可用于分叉的用户消息。

{"type": "get_fork_messages"}

响应：

{
  "type": "response",
  "command": "get_fork_messages",
  "success": true,
  "data": {
    "messages": [
      {"entryId": "abc123", "text": "First prompt..."},
      {"entryId": "def456", "text": "Second prompt..."}
    ]
  }
}

get_entries

按追加顺序获取所有会话条目（不含会话头）。会话是一棵具有稳定 id 的只追加条目树，因此条目 id 可以充当持久游标：把你已见过的最后一个条目 id 作为 since 传入，即可只获取严格位于其后的条目，即使客户端重启也一样有效。与 get_messages 不同，它包含压缩前的历史和被放弃的分支。

{"type": "get_entries"}

使用游标：

{"type": "get_entries", "since": "abc123"}

响应：

{
  "type": "response",
  "command": "get_entries",
  "success": true,
  "data": {
    "entries": [
      {"type": "message", "id": "def456", "parentId": "abc123", "timestamp": "...", "message": {"role": "user", "...": "..."}}
    ],
    "leafId": "def456"
  }
}

leafId 是当前叶子条目的 id（空会话时为 null），客户端一次往返即可判断活动分支是否移动。如果 since 不匹配任何条目 id，响应为 success: false。

get_tree

以条目树的形式获取会话。每个节点为 {entry, children, label?, labelTimestamp?}。格式良好的会话只有一个根；孤儿条目（父链断裂的条目）也会作为根出现。

{"type": "get_tree"}

响应：

{
  "type": "response",
  "command": "get_tree",
  "success": true,
  "data": {
    "tree": [
      {
        "entry": {"type": "message", "id": "abc123", "parentId": null, "...": "..."},
        "children": [
          {"entry": {"type": "message", "id": "def456", "parentId": "abc123", "...": "..."}, "children": []}
        ]
      }
    ],
    "leafId": "def456"
  }
}

get_last_assistant_text

获取最后一条助手消息的文本内容。

{"type": "get_last_assistant_text"}

响应：

{
  "type": "response",
  "command": "get_last_assistant_text",
  "success": true,
  "data": {"text": "The assistant's response..."}
}

如果没有助手消息，则返回 {"text": null}。

set_session_name

为当前会话设置显示名称。该名称会出现在会话列表中，便于识别会话。

{"type": "set_session_name", "name": "my-feature-work"}

响应：

{
  "type": "response",
  "command": "set_session_name",
  "success": true
}

当前会话名称可通过 get_state 的 sessionName 字段获取。要在启动 RPC 模式时设置初始名称，请为 pi --mode rpc 进程传入 --name <name> 或 -n <name>。

可用命令

get_commands

获取可用命令（扩展命令、提示词模板和技能）。这些命令可以通过 prompt 命令调用，只需加上 / 前缀。

{"type": "get_commands"}

响应：

{
  "type": "response",
  "command": "get_commands",
  "success": true,
  "data": {
    "commands": [
      {"name": "session-name", "description": "Set or clear session name", "source": "extension", "path": "/home/user/.pi/agent/extensions/session.ts"},
      {"name": "fix-tests", "description": "Fix failing tests", "source": "prompt", "location": "project", "path": "/home/user/myproject/.pi/agent/prompts/fix-tests.md"},
      {"name": "skill:brave-search", "description": "Web search via Brave API", "source": "skill", "location": "user", "path": "/home/user/.pi/agent/skills/brave-search/SKILL.md"}
    ]
  }
}

每条命令包含：

  • name：命令名（用 /name 调用）
  • description：人类可读的描述（扩展命令可选）
  • source：命令的种类：
    • "extension"：由扩展中的 pi.registerCommand() 注册
    • "prompt"：从提示词模板 .md 文件加载
    • "skill"：从技能目录加载（名称带 skill: 前缀）
  • location：加载来源（可选，扩展没有该字段）：
    • "user"：用户级（~/.pi/agent/）
    • "project"：项目级（./.pi/agent/）
    • "path"：通过 CLI 或设置显式指定的路径
  • path：命令源文件的绝对路径（可选）

注意：不包含内置 TUI 命令（/settings、/hotkeys 等）。它们只在交互模式下处理，如果通过 prompt 发送并不会执行。

事件

事件在智能体运行期间以 JSON 行的形式流式输出到 stdout。事件通常不包含 id 字段；当来源 bash 命令提供了 id 时，bash_execution_update 会包含该 id。

事件类型

事件说明
agent_start智能体开始处理
agent_end一次低层智能体运行完成（之后可能仍有重试、压缩或排队的延续）
agent_settled智能体运行已完全稳定；不再有自动重试、压缩重试或排队的延续
turn_start新回合开始
turn_end回合完成（包含助手消息和工具结果）
message_start消息开始
message_update流式更新（文本/思考/工具调用增量）
message_end消息完成
bash_execution_update直接 RPC bash 命令的输出块
tool_execution_start工具开始执行
tool_execution_update工具执行进度（流式输出）
tool_execution_end工具执行完成
queue_update待处理的转向/后续队列发生变化
compaction_start压缩开始
compaction_end压缩完成
auto_retry_start自动重试开始（发生在瞬时错误之后）
auto_retry_end自动重试结束（成功或最终失败）
summarization_retry_scheduled已为瞬时的压缩或分支摘要生成错误安排重试
summarization_retry_attempt_start重试的摘要生成请求开始
summarization_retry_finished摘要生成重试循环结束
extension_error扩展抛出了错误

agent_start

当智能体开始处理一条提示时发出。

{"type": "agent_start"}

agent_end

当一次低层智能体运行完成时发出。包含这次运行期间生成的所有消息。如果 willRetry 为 true，随后会进行自动重试。

{
  "type": "agent_end",
  "messages": [...],
  "willRetry": false
}

agent_settled

在完整的会话级运行稳定之后发出。此时，pi 不会再通过重试、压缩重试或排队的后续消息自动继续。

{"type": "agent_settled"}

turn_start / turn_end

一个回合（turn）由一次助手响应及其产生的工具调用和结果组成。

{"type": "turn_start"}
{
  "type": "turn_end",
  "message": {...},
  "toolResults": [...]
}

message_start / message_end

在消息开始和完成时发出。message 字段包含一个 AgentMessage。

{"type": "message_start", "message": {...}}
{"type": "message_end", "message": {...}}

message_update（流式）

在助手消息流式输出期间发出。包含一个增量（delta）事件，不含累积的消息快照。

{
  "type": "message_update",
  "usage": {
    "input": 100,
    "output": 1,
    "cacheRead": 0,
    "cacheWrite": 0,
    "totalTokens": 101,
    "cost": {"input": 0, "output": 0, "cacheRead": 0, "cacheWrite": 0, "total": 0}
  },
  "assistantMessageEvent": {
    "type": "text_delta",
    "contentIndex": 0,
    "delta": "Hello "
  }
}

assistantMessageEvent 字段包含以下增量类型之一：

类型说明
text_start文本内容块开始
text_delta文本内容块
text_end文本内容块结束
thinking_start思考块开始
thinking_delta思考内容块
thinking_end思考块结束
toolcall_start工具调用开始（包含 id 和 toolName）
toolcall_delta工具调用参数块
toolcall_end工具调用结束（包含完整的 toolCall 对象）

流式输出文本响应的示例：

{"type":"message_update","usage":{...},"assistantMessageEvent":{"type":"text_start","contentIndex":0}}
{"type":"message_update","usage":{...},"assistantMessageEvent":{"type":"text_delta","contentIndex":0,"delta":"Hello"}}
{"type":"message_update","usage":{...},"assistantMessageEvent":{"type":"text_delta","contentIndex":0,"delta":" world"}}
{"type":"message_update","usage":{...},"assistantMessageEvent":{"type":"text_end","contentIndex":0,"content":"Hello world"}}

顶层的 usage 字段包含提供商报告的最新累计用量。如果提供商在流式输出期间不报告用量，该字段可能一直为零，直到完成。

启动工具调用的示例：

{"type":"message_update","usage":{...},"assistantMessageEvent":{"type":"toolcall_start","contentIndex":1,"id":"call_abc123","toolName":"write"}}

message_update 有意省略了以往的累积 message 字段和 assistantMessageEvent.partial。需要实时部分消息的客户端必须利用 contentIndex，从 message_start 及后续事件自行组装。应以 message_end.message 为准。对于工具调用，toolcall_start 会提供调用 id 和 toolName；请为参数缓冲 toolcall_delta.delta。toolcall_end.toolCall 包含已完成的调用。

bash_execution_update

直接 bash 命令的每个输出块发出一次。id 与命令的 id 匹配，客户端可据此将输出关联到正确的命令。

命令运行期间，事件会流式输出全部输出，即使最终 bash 响应的 output 被截断。

{
  "type": "bash_execution_update",
  "id": "req-1",
  "delta": "total 48\n"
}

tool_execution_start / tool_execution_update / tool_execution_end

在工具开始执行、流式输出进度以及执行完成时发出。

{
  "type": "tool_execution_start",
  "toolCallId": "call_abc123",
  "toolName": "bash",
  "args": {"command": "ls -la"}
}

执行期间，tool_execution_update 事件会流式输出部分结果（例如随到随发的 bash 输出）：

{
  "type": "tool_execution_update",
  "toolCallId": "call_abc123",
  "toolName": "bash",
  "args": {"command": "ls -la"},
  "partialResult": {
    "content": [{"type": "text", "text": "partial output so far..."}],
    "details": {"truncation": null, "fullOutputPath": null}
  }
}

完成时：

{
  "type": "tool_execution_end",
  "toolCallId": "call_abc123",
  "toolName": "bash",
  "result": {
    "content": [{"type": "text", "text": "total 48\n..."}],
    "details": {...}
  },
  "isError": false
}

使用 toolCallId 关联事件。tool_execution_update 中的 partialResult 包含到目前为止累积的输出（而不只是增量），客户端可以在每次更新时直接替换自己的显示。

queue_update

每当待处理的转向或后续队列发生变化时发出。

{
  "type": "queue_update",
  "steering": ["Focus on error handling"],
  "followUp": ["After that, summarize the result"]
}

compaction_start / compaction_end

在压缩运行时发出，无论是手动还是自动。

{"type": "compaction_start", "reason": "threshold"}

reason 字段为 "manual"、"threshold" 或 "overflow"。

{
  "type": "compaction_end",
  "reason": "threshold",
  "result": {
    "summary": "Summary of conversation...",
    "firstKeptEntryId": "abc123",
    "tokensBefore": 150000,
    "estimatedTokensAfter": 32000,
    "usage": {
      "input": 32000,
      "output": 1200,
      "cacheRead": 0,
      "cacheWrite": 0,
      "totalTokens": 33200,
      "cost": {"input": 0.01, "output": 0.02, "cacheRead": 0, "cacheWrite": 0, "total": 0.03}
    },
    "details": {}
  },
  "aborted": false,
  "willRetry": false
}

如果 reason 为 "overflow" 且压缩成功，则 willRetry 为 true，智能体会自动重试该提示。

如果压缩被中止，result 为 null 且 aborted 为 true。

如果压缩失败（例如 API 配额超限），result 为 null、aborted 为 false，errorMessage 包含错误描述。

auto_retry_start / auto_retry_end

在瞬时错误（过载、限流、5xx）之后触发自动重试时发出。

{
  "type": "auto_retry_start",
  "attempt": 1,
  "maxAttempts": 3,
  "delayMs": 2000,
  "errorMessage": "529 {\"type\":\"error\",\"error\":{\"type\":\"overloaded_error\",\"message\":\"Overloaded\"}}"
}
{
  "type": "auto_retry_end",
  "success": true,
  "attempt": 2
}

最终失败（超过最大重试次数）时：

{
  "type": "auto_retry_end",
  "success": false,
  "attempt": 3,
  "finalError": "529 overloaded_error: Overloaded"
}

summarization_retry_scheduled / summarization_retry_attempt_start / summarization_retry_finished

当压缩或分支摘要生成在瞬时提供商错误后重试时发出。这些事件使用与助手回合自动重试相同的重试设置。

{
  "type": "summarization_retry_scheduled",
  "attempt": 1,
  "maxAttempts": 3,
  "delayMs": 2000,
  "errorMessage": "terminated"
}
{
  "type": "summarization_retry_attempt_start",
  "source": "compaction",
  "reason": "threshold"
}

对于分支摘要，source 为 "branchSummary"，且没有 reason 字段。

{
  "type": "summarization_retry_finished"
}

extension_error

当扩展抛出错误时发出。

{
  "type": "extension_error",
  "extensionPath": "/path/to/extension.ts",
  "event": "tool_call",
  "error": "Error message..."
}

扩展 UI 协议

扩展可以通过 ctx.ui.select()、ctx.ui.confirm() 等方法请求用户交互。在 RPC 模式中，这些调用会被转换为一个构建在基础命令/事件流之上的请求/响应子协议。

扩展 UI 方法分为两类：

  • 对话框方法（select、confirm、input、editor）：在 stdout 上发出一个 extension_ui_request，并阻塞等待客户端在 stdin 上发回带有匹配 id 的 extension_ui_response。
  • 即发即弃方法（notify、setStatus、setWidget、setTitle、set_editor_text）：在 stdout 上发出 extension_ui_request，但不期待响应。客户端可以显示这些信息，也可以忽略。

如果对话框方法带有 timeout 字段，超时到期时智能体一侧会自动以默认值解决该请求。客户端不需要跟踪超时。

一些 ExtensionUIContext 方法在 RPC 模式中不受支持或被降级，因为它们需要直接访问 TUI：

  • custom() 返回 undefined
  • setWorkingMessage()、setWorkingIndicator()、setFooter()、setHeader()、setEditorComponent()、setToolsExpanded() 是空操作
  • getEditorText() 返回 ""
  • getToolsExpanded() 返回 false
  • pasteToEditor() 委托给 setEditorText()（不做粘贴/收起处理）
  • getAllThemes() 返回 []
  • getTheme() 返回 undefined
  • setTheme() 返回 { success: false, error: "..." }

注意：RPC 模式下 ctx.mode 为 "rpc"，且 ctx.hasUI 为 true，因为对话框方法和即发即弃方法都能通过扩展 UI 子协议正常工作。要保护 custom() 这类需要真实终端的 TUI 专属功能，请使用 ctx.mode === "tui" 判断。

扩展 UI 请求（stdout）

所有请求都带有 type: "extension_ui_request"、唯一的 id 和 method 字段。

select

提示用户从列表中选择。带 timeout 字段的对话框方法会包含以毫秒为单位的超时值；如果客户端没有及时响应，智能体会自动以 undefined 作为结果。

{
  "type": "extension_ui_request",
  "id": "uuid-1",
  "method": "select",
  "title": "Allow dangerous command?",
  "options": ["Allow", "Block"],
  "timeout": 10000
}

预期响应：带有 value（选中的选项字符串）或 cancelled: true 的 extension_ui_response。

confirm

提示用户进行是/否确认。

{
  "type": "extension_ui_request",
  "id": "uuid-2",
  "method": "confirm",
  "title": "Clear session?",
  "message": "All messages will be lost.",
  "timeout": 5000
}

预期响应：带有 confirmed: true/false 或 cancelled: true 的 extension_ui_response。

input

提示用户输入自由格式的文本。

{
  "type": "extension_ui_request",
  "id": "uuid-3",
  "method": "input",
  "title": "Enter a value",
  "placeholder": "type something..."
}

预期响应：带有 value（输入的文本）或 cancelled: true 的 extension_ui_response。

editor

打开一个多行文本编辑器，可选预填内容。

{
  "type": "extension_ui_request",
  "id": "uuid-4",
  "method": "editor",
  "title": "Edit some text",
  "prefill": "Line 1\nLine 2\nLine 3"
}

预期响应：带有 value（编辑后的文本）或 cancelled: true 的 extension_ui_response。

notify

显示一条通知。即发即弃，不期待响应。

{
  "type": "extension_ui_request",
  "id": "uuid-5",
  "method": "notify",
  "message": "Command blocked by user",
  "notifyType": "warning"
}

notifyType 字段为 "info"、"warning" 或 "error"。省略时默认为 "info"。

setStatus

在底部/状态栏中设置或清除一个状态项。即发即弃。

{
  "type": "extension_ui_request",
  "id": "uuid-6",
  "method": "setStatus",
  "statusKey": "my-ext",
  "statusText": "Turn 3 running..."
}

发送 statusText: undefined（或省略该字段）即可清除该键的状态项。

setWidget

设置或清除显示在编辑器上方或下方的小组件（widget，多行文本块）。即发即弃。

{
  "type": "extension_ui_request",
  "id": "uuid-7",
  "method": "setWidget",
  "widgetKey": "my-ext",
  "widgetLines": ["--- My Widget ---", "Line 1", "Line 2"],
  "widgetPlacement": "aboveEditor"
}

发送 widgetLines: undefined（或省略该字段）即可清除小组件。widgetPlacement 字段为 "aboveEditor"（默认）或 "belowEditor"。RPC 模式只支持字符串数组；组件工厂会被忽略。

setTitle

设置终端窗口/标签页标题。即发即弃。

{
  "type": "extension_ui_request",
  "id": "uuid-8",
  "method": "setTitle",
  "title": "pi - my project"
}

set_editor_text

在输入编辑器中设置文本。即发即弃。

{
  "type": "extension_ui_request",
  "id": "uuid-9",
  "method": "set_editor_text",
  "text": "prefilled text for the user"
}

扩展 UI 响应（stdin）

只有对话框方法（select、confirm、input、editor）需要发送响应。id 必须与请求匹配。

值响应（select、input、editor）

{"type": "extension_ui_response", "id": "uuid-1", "value": "Allow"}

确认响应（confirm）

{"type": "extension_ui_response", "id": "uuid-2", "confirmed": true}

取消响应（任意对话框）

关闭任意对话框方法。扩展会收到 undefined（select/input/editor）或 false（confirm）。

{"type": "extension_ui_response", "id": "uuid-3", "cancelled": true}

错误处理

失败的命令会返回 success: false 的响应：

{
  "type": "response",
  "command": "set_model",
  "success": false,
  "error": "Model not found: invalid/model"
}

解析错误：

{
  "type": "response",
  "command": "parse",
  "success": false,
  "error": "Failed to parse command: Unexpected token..."
}

类型

源码文件：

Model

{
  "id": "claude-sonnet-4-20250514",
  "name": "Claude Sonnet 4",
  "api": "anthropic-messages",
  "provider": "anthropic",
  "baseUrl": "https://api.anthropic.com",
  "reasoning": true,
  "input": ["text", "image"],
  "contextWindow": 200000,
  "maxTokens": 16384,
  "cost": {
    "input": 3.0,
    "output": 15.0,
    "cacheRead": 0.3,
    "cacheWrite": 3.75
  }
}

UserMessage

{
  "role": "user",
  "content": "Hello!",
  "timestamp": 1733234567890,
  "attachments": []
}

content 字段可以是字符串，也可以是 TextContent/ImageContent 块的数组。

AssistantMessage

{
  "role": "assistant",
  "content": [
    {"type": "text", "text": "Hello! How can I help?"},
    {"type": "thinking", "thinking": "User is greeting me..."},
    {"type": "toolCall", "id": "call_123", "name": "bash", "arguments": {"command": "ls"}}
  ],
  "api": "anthropic-messages",
  "provider": "anthropic",
  "model": "claude-sonnet-4-20250514",
  "usage": {
    "input": 100,
    "output": 50,
    "cacheRead": 0,
    "cacheWrite": 0,
    "cost": {"input": 0.0003, "output": 0.00075, "cacheRead": 0, "cacheWrite": 0, "total": 0.00105}
  },
  "stopReason": "stop",
  "timestamp": 1733234567890
}

停止原因："stop"、"length"、"toolUse"、"error"、"aborted"

ToolResultMessage

{
  "role": "toolResult",
  "toolCallId": "call_123",
  "toolName": "bash",
  "content": [{"type": "text", "text": "total 48\ndrwxr-xr-x ..."}],
  "usage": {
    "input": 100,
    "output": 50,
    "cacheRead": 0,
    "cacheWrite": 0,
    "totalTokens": 150,
    "cost": {"input": 0.0003, "output": 0.00075, "cacheRead": 0, "cacheWrite": 0, "total": 0.00105}
  },
  "isError": false,
  "timestamp": 1733234567890
}

usage 为可选字段，报告由工具执行的嵌套 LLM 工作。存在时，它会计入会话的 token 和成本总计。

BashExecutionMessage

由 bash RPC 命令创建（而不是由 LLM 工具调用创建）：

{
  "role": "bashExecution",
  "command": "ls -la",
  "output": "total 48\ndrwxr-xr-x ...",
  "exitCode": 0,
  "cancelled": false,
  "truncated": false,
  "fullOutputPath": null,
  "timestamp": 1733234567890
}

Attachment

{
  "id": "img1",
  "type": "image",
  "fileName": "photo.jpg",
  "mimeType": "image/jpeg",
  "size": 102400,
  "content": "base64-encoded-data...",
  "extractedText": null,
  "preview": null
}

示例：基础客户端（Python）

import subprocess
import json

proc = subprocess.Popen(
    ["pi", "--mode", "rpc", "--no-session"],
    stdin=subprocess.PIPE,
    stdout=subprocess.PIPE,
    text=True
)

def send(cmd):
    proc.stdin.write(json.dumps(cmd) + "\n")
    proc.stdin.flush()

def read_events():
    for line in proc.stdout:
        yield json.loads(line)

# Send prompt
send({"type": "prompt", "message": "Hello!"})

# Process events
for event in read_events():
    if event.get("type") == "message_update":
        delta = event.get("assistantMessageEvent", {})
        if delta.get("type") == "text_delta":
            print(delta["delta"], end="", flush=True)
    
    if event.get("type") == "agent_end":
        print()
        break

示例：交互式客户端（Node.js）

完整的交互式示例参见 test/rpc-example.ts，类型化客户端实现参见 src/modes/rpc/rpc-client.ts。

处理扩展 UI 协议的完整示例参见 examples/rpc-extension-ui.ts，它与扩展 examples/extensions/rpc-demo.ts 配套使用。

const { spawn } = require("child_process");
const { StringDecoder } = require("string_decoder");

const agent = spawn("pi", ["--mode", "rpc", "--no-session"]);

function attachJsonlReader(stream, onLine) {
    const decoder = new StringDecoder("utf8");
    let buffer = "";

    stream.on("data", (chunk) => {
        buffer += typeof chunk === "string" ? chunk : decoder.write(chunk);

        while (true) {
            const newlineIndex = buffer.indexOf("\n");
            if (newlineIndex === -1) break;

            let line = buffer.slice(0, newlineIndex);
            buffer = buffer.slice(newlineIndex + 1);
            if (line.endsWith("\r")) line = line.slice(0, -1);
            onLine(line);
        }
    });

    stream.on("end", () => {
        buffer += decoder.end();
        if (buffer.length > 0) {
            onLine(buffer.endsWith("\r") ? buffer.slice(0, -1) : buffer);
        }
    });
}

attachJsonlReader(agent.stdout, (line) => {
    const event = JSON.parse(line);

    if (event.type === "message_update") {
        const { assistantMessageEvent } = event;
        if (assistantMessageEvent.type === "text_delta") {
            process.stdout.write(assistantMessageEvent.delta);
        }
    }
});

// Send prompt
agent.stdin.write(JSON.stringify({ type: "prompt", message: "Hello" }) + "\n");

// Abort on Ctrl+C
process.on("SIGINT", () => {
    agent.stdin.write(JSON.stringify({ type: "abort" }) + "\n");
});
最后修改 2026-10-16