PI-Desktop

本地跑的 AI 编程助手,代码不出机器还能自动改文件

开源 unknown 编程开发
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GitHub 星标 ★ 6628
维护状态 活跃
是否开源 是
定价模式 unknown

项目预览

项目数据

分类编程开发
开发团队vastsa
所属国家
定价模式unknown
价格说明定价信息待确认
访问状态
是否开源是
开源协议LGPL-3.0
主要语言TypeScript
技术栈/模型ai-agent,coding-agent,desktop-app,electron,global,i18n,local-first,mcp,pi,pi-agent,pi-desktop,plugins,react,rust,typescript
GitHub 星标★ 6628
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2023-03-22 00:00:00
代码更新—
仓库体积—
本站数据更新—
维护状态活跃
中文支持
访问方式
移动端支持
综合评分
收录时间2026-10-11
浏览次数0

项目介绍

PI-Desktop 是一款本地优先的 AI 编程智能体桌面应用,采用 Electron 前端、Rust 主机核心与 pi Agent Harness 三层架构。它要解决的是云端 AI 编程助手在隐私、延迟和可控性上的痛点:代码与上下文留在本机,不强制上传云端。核心能力包括:通过 pi Agent Harness 驱动多步推理与工具调用,直接读写本地文件、执行命令、运行 MCP 服务;支持用户自行安装插件扩展能力,可按需接入不同模型与工具链;内置国际化与全局配置,跨平台桌面运行。相比纯 CLI 智能体,它提供图形界面降低使用门槛,同时保留本地优先的隐私优势,适合希望把 AI 编程能力私有化部署、又不想牺牲交互体验的开发者。

Star 增长趋势

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技术标签

使用教程

—

难度:入门 约 10 分钟 部署方式:本地安装 6 步

⚠ 该项目 README 未提供完整安装说明,以下步骤为通用流程,请以官方文档为准。

环境要求

  • 操作系统:macOS / Windows / Linux 桌面环境
  • 从官方 Releases 页面获取最新安装包(0.18.x 早期预览版)
  • 如需源码运行,需按仓库 README 中 Development Setup 小节自行准备(节选未展开具体步骤)
  • 自备可用的模型服务,用于在应用内接入模型

安装与启动步骤

  1. 1打开下载页面

    访问项目 Releases 页面,确认最新版本为 0.18.x 早期预览版,选择与系统匹配的安装包。

  2. 2下载安装包

    下载对应平台的安装包,注意与 macOS / Windows / Linux 系统架构匹配,不要从第三方渠道获取。

  3. 3安装并启动

    运行安装程序完成安装,首次启动若系统提示安全拦截,需手动允许该应用运行。

  4. 4接入模型

    应用为模型无关设计,可在全局设置中接入自己的模型与工具链,具体字段以应用内界面为准。

  5. 5安装插件(可选)

    可从内置的 panel-basic、agent-tool-basic、skill-pack、full-demo 等模板创建插件,并作为开发插件加载。

  6. 6从源码运行(可选)

    README 提供 Run from source 的 Development Setup 小节,但节选未给出具体命令,请前往仓库查看完整步骤。

如何确认成功

应用能正常打开并进入工作区界面,可看到项目、会话、插件等入口且无报错提示。

常见问题

Q:代码会被上传到云端吗?

A:不会强制上传。PI-Desktop 是本地优先设计,代码与上下文保留在本机,模型可按需替换。

Q:支持哪些操作系统?

A:官方说明支持 macOS、Windows、Linux 三大桌面平台。

Q:怎么开发自己的插件?

A:参考仓库 docs/plugin-development.md,内置 panel-basic、agent-tool-basic、skill-pack、full-demo 等模板。

Q:这个版本稳定吗?

A:当前发布线为 0.18.x Early Preview 早期预览版,功能仍在演进,不建议用于关键生产环境。

注意事项

  • 当前为 0.18.x Early Preview 早期预览版,可能存在不稳定或界面变动
  • README 节选未给出源码构建的具体命令,需自行查阅仓库 Development Setup 部分
  • 优先从官方 GitHub Releases 下载,避免使用第三方打包版本
  • 插件创建与加载方式以官方插件开发文档为准

核心亮点

  • 本地优先架构,代码与上下文不上云,隐私可控
  • Rust 主机核心 + Electron 前端,性能与界面体验兼顾
  • 支持用户自装插件与 MCP,扩展性强,可接不同模型和工具

不足之处

  • Electron 打包体积较大,资源占用高于纯 CLI 方案
  • 插件生态与文档仍在早期,第三方扩展数量有限

适用场景

  • 在隐私敏感的内网环境里让 AI 读写本地代码库
  • 用图形界面驱动多步编程任务,替代纯命令行智能体
  • 通过自装插件把内部工具链接入 AI 工作流

替代项目

Cline、Aider、OpenHands

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