Pi 1.0 공개: Codemode로 MCP·비LLM 모델 지원, 장기 실행용 Pi Durable도 실험 배포
- Earendil이 코딩 에이전트 하네스 Pi 1.0을 공개함. Codemode(MCP 네이티브 지원, Jev와 이미지 모델 같은 비LLM 모델), 가상 모델 확장, 지연 툴 로딩, Anthropic 모델 캐시 워밍, 대화 중간 시스템 메시지, 새 TUI 테마, 기본 전체화면 모드를 추가함
- Pi Durable을 실험 패키지로 함께 배포함. 오래 도는 에이전트 애플리케이션을 만드는 기반이며 npm으로 @earendil-works/pi-durable, pi-ai, chord를 설치하고, Pi와 Pi Durable 모두 MIT 라이선스임
- Pi는 매주 수십만 명이 쓰고 있고, 새 기능은 몇 달간 검토한 뒤 검증된 것만 채택하는 방침을 지킴. MCP는 2년 가까이 지난 뒤에야 Codemode로 들어옴
- 설치는 curl -fsSL https://pi.dev/install.sh | sh 또는 Windows용 powershell 명령으로 하고, 문서는 pi.dev, 코드는 github.com/earendil-works/pi에 있음
Hacker News 의견들
Pi를 사람들이 실제로 어떻게 쓰는지 궁금하네. 나는 터미널에서 Claude Code랑 Codex 굴리는 원시인인데.
나는 CI 리뷰용으로 헤드리스로 돌림. 터미널 안 열고 파이프라인에서 그냥 돌아감.
나는 다른 하네스 기반으로 직접 만들어 씀. 얼리어답터는 대부분 그럴 거고, 신규 유입엔 TUI가 불친절해서 GUI 래퍼를 따로 배포했음.
나도 팁이 필요함. 커스터마이즈가 된다는 건 알겠는데 첫 시작을 뭘로 해야 할지 모르겠더라. 온램프가 뭐임?
솔직히 그쪽이 더 생산적일 걸. 나도 20년 넘게 vim 쓰고 터미널에서 살았는데 지금은 GUI 에이전트 멀티플렉서로 갈아탐. 내 생산성이 더 중요해서.
배터리 포함 세팅은 oh-my-pi가 유명함. github.com/can1357/oh-my-pi.
나는 workmux에 pi 물리고 neovim 플러그인 몇 개 붙여서 씀.
가벼워서 로컬 모델 실험할 때 좋더라. OpenCode는 소비자용 하드웨어에서 도는 모델이랑은 잘 안 맞았음.
그냥 프롬프트에 pi 치면 끝임. 내가 설정한 건 기본 모델 하나뿐임.
바닐라 Pi가 좋음. 서브에이전트랑 Ralph 루프 확장 하나 직접 짜서 쓰고, 지금 75% pi, 20% autolith, 5% 내 하네스임.
나도 Claude Code랑 Codex를 원시인처럼 쓰는데 오픈 모델(deepseek 등) 시험할 때 pi를 씀. VPS에 띄워놓고 Django 앱이 호출하게 해서 왓츠앱 그룹에서 청구서를 찾고, OCR해서 금액과 마감일을 파싱해 DB에 넣음. 중복 병합도 프롬프트 한 줄임.
내가 주로 쓰는 건 샌드박싱 워크플로임. Pi 프로세스는 노트북에서 돌리고 기록은 한 곳에 모으면서 bash랑 파일 명령은 VM에 위임하는 확장을 직접 짬. 근데 서브에이전트나 웹 검색이 기본으로 없는 건 짜증남.
솔직히 별로 안 놓침. 나도 다 써봤는데 요즘은 그냥 Claude 씀. 차이는 토큰 사용량 조금인데 누가 신경 쓰나. 제품화할 때나 툴 사용 능력이 중요하지.
코드 작성보다는 에이전트 기반으로 Pi를 많이 씀. 에이전트 SDK보다 낫더라. 최소주의랑 확장성이 새 프로젝트 깔 때 좋음.
그건 vim이나 기계식 키보드 같은 거임. 그때도 중요하지 않았고 지금도 마찬가지. 그래도 담론은 무한히 나옴.
Pi 팀의 '검증됨' 기준이 이해가 안 감. Jev는 나온 지 한 달도 안 됐는데 MCP는 2년 가까이 됐고 이제야 지원함. 기준이 고르지 않음.
07-28 MCP 스펙이 이전이랑 꽤 달라져서 늦은 건 이해함. 그리고 MCP를 안 넣는 게 원래 Pi의 특징이었음. 플러그인으로 붙이게 해뒀었고.
Earendil의 Armin임. 모델이 뭘 하는지 보는데 Codex는 내부적으로 responses lite를 쓰고 병렬 툴 호출에 codemode를 씀. 그래서 codemode는 필수였음. pi-ai SDK는 이미지 생성과 분류 모델을 지원했지만 확장 없이는 쓸 방법이 없었고 codemode가 그 구멍을 메움.
분류 모델은 거의 한 세기 전부터 있었음. Jev가 흥미로운 건 범용 분류기라는 점임. 예전엔 문제마다 모델을 학습시켜야 했는데 지금은 기성 모델 쓰면 됨.