RPC 模式

RPC 模式通过 stdin/stdout 上的 JSON 协议，让编程 Agent 可以无头运行。这适合将 Agent 嵌入其他应用、IDE 或自定义 UI。

Node.js/TypeScript 用户注意：如果正在构建 Node.js 应用，优先考虑直接从 @earendil-works/pi-coding-agent 使用 AgentSession，而不是启动子进程。API 见 src/core/agent-session.ts。基于子进程的 TypeScript 客户端见 src/modes/rpc/rpc-client.ts。

pi --mode rpc [options]

常用选项：

• --provider <name>：设置 LLM Provider（anthropic、openai、google 等）
• --model <pattern>：模型匹配模式或 ID（支持 provider/id 和可选的 :<thinking>）
• --name <name> / -n <name>：设置启动时的会话显示名称
• --no-session：禁用会话持久化
• --session-dir <path>：自定义会话存储目录

• 命令：发送到 stdin 的 JSON 对象，每行一个
• 响应：JSON 对象，其中 type: "response" 指示命令成功/失败
• 事件：Agent 事件以 JSON 行形式流式输出到 stdout

所有命令都支持可选 id 字段，用于关联请求和响应。如果提供，响应会包含相同的 id。bash_execution_update 事件还会包含其来源 bash 命令的 id。

RPC 模式使用严格的 JSONL 语义，以 LF (\n) 作为唯一记录分隔符。

这对客户端很重要：

• 仅在 \n 上拆分记录
• 通过剥离尾随 \r 接受可选的 \r\n 输入
• 不要使用将 Unicode 分隔符视为换行符的通用行读取器

特别是，Node readline 不符合 RPC 模式协议，因为它也会在 U+2028 和 U+2029 上拆分，而这两个字符在 JSON 字符串内部是合法的。

向 Agent 发送用户 Prompt。Prompt 被接受、排队或处理后会发出命令响应；接受后事件会继续异步流式输出。

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

有图像：

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

流式传输期间：如果 Agent 已经在流式传输，必须指定 streamingBehavior 来将消息加入队列：

{"type": "prompt", "message": "New instruction", "streamingBehavior": "steer"}

• "steer"：Agent 运行时将消息加入队列。它会在当前助手轮次执行完工具调用后、下一次 LLM 调用前投递。
• "followUp"：等待 Agent 完成。只有在 Agent 停止后才投递消息。

如果 Agent 正在流式传输且未指定 streamingBehavior，该命令会返回错误。

扩展命令：如果消息是扩展命令（例如，/mycommand），则即使在流式传输期间也会立即执行。扩展命令通过 pi.sendMessage() 管理自己的 LLM 交互。

输入展开：Skill 命令（/skill:name）和 Prompt Templates（/template）会在发送/排队前展开。

回复：

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

success: true 表示提示已被接受、排队或立即处理。 success: false 表示提示在接受之前被拒绝。接受后的失败通过正常事件和消息流报告，而不是作为同一请求 ID 的第二个 response。

images 字段是可选的。每张图像都使用 ImageContent 格式：{"type": "image", "data": "base64-encoded-data", "mimeType": "image/png"}。

在 Agent 运行时排队一条 steering message。它会在当前助手轮次执行完工具调用后、下一次 LLM 调用前投递。Skill 命令和 Prompt Templates 会被展开。不允许使用扩展命令（请改用 prompt）。

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

有图像：

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

images 字段是可选的。每个图像都使用 ImageContent 格式（与 prompt 相同）。

回复：

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

请参阅set_steering_mode来控制如何处理转向消息。

将 follow-up message 加入队列，在 Agent 完成后处理。只有当 Agent 不再有工具调用或 steering message 时才会投递。Skill 命令和 Prompt Templates 会被展开。不允许使用扩展命令（请改用 prompt）。

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

有图像：

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

images 字段是可选的。每个图像都使用 ImageContent 格式（与 prompt 相同）。

回复：

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

请参阅set_follow_up_mode以控制如何处理后续消息。

中止当前代理操作。

{"type": "abort"}

回复：

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

开始新的会话。可以通过 session_before_switch 扩展事件处理程序取消。

{"type": "new_session"}

使用可选的父会话跟踪：

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

回复：

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

如果延期取消：

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

获取当前会话状态。

{"type": "get_state"}

回复：

{
  "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，如果未设置则省略。

获取对话中的所有消息。

{"type": "get_messages"}

回复：

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

消息是 AgentMessage 对象（参见 Message Types）。

切换到指定模型。

{"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": {...}
}

循环到下一个可用模型。如果只有一种模型可用，则返回 null 数据。

{"type": "cycle_model"}

回复：

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

model 字段是一个完整的 Model 对象。

列出所有已配置模型。

{"type": "get_available_models"}

响应包含完整的 Model 对象数组：

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

为支持的模型设置 reasoning/thinking level。

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

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

只有当所选模型支持时，才会暴露 "xhigh" 和 "max"。包括 GPT-5.6 在内的某些模型会同时暴露两者。

回复：

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

在可用 thinking level 之间循环。如果模型不支持 thinking，则返回 null 数据。

{"type": "cycle_thinking_level"}

回复：

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

列出当前模型支持的 thinking level。对于不支持 reasoning 的模型，返回 ["off"]。

{"type": "get_available_thinking_levels"}

回复：

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

控制如何投递 steering message（来自 steer）。

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

模式：

• "all"：在当前助手轮次执行完工具调用后投递所有 steering message
• "one-at-a-time"：每完成一个助手轮次投递一条 steering message（默认）

回复：

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

控制 follow-up message（来自 follow_up）的投递方式。

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

模式：

• "all"：Agent 完成后投递所有 follow-up message
• "one-at-a-time"：每次 Agent 完成后投递一条 follow-up message（默认）

回复：

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

手动压缩对话上下文以减少 token 使用量。

{"type": "compact"}

带有自定义说明：

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

回复：

{
  "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，不是 Provider 精确 token 计数。usage 报告生成摘要的 LLM 调用；自定义压缩处理器可能会省略它。

当上下文快满时启用或禁用自动压缩。

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

回复：

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

启用或禁用瞬态错误（过载、速率限制、5xx）时的自动重试。

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

回复：

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

中止正在进行的重试（取消延迟并停止重试）。

{"type": "abort_retry"}

回复：

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

执行 Shell 命令并将输出添加到对话上下文。命令运行时会以 bash_execution_update 事件流式输出；响应包含最终结果。

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

包含一个 id 将流式传输的 bash_execution_update 事件与此命令相关联。

回复：

{
  "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，则包括 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 命令会立即执行并返回 BashResult。内部会创建一个 BashExecutionMessage，并将其存储到 Agent 的消息状态中。

发送下一个 prompt 命令时，所有消息（包括 BashExecutionMessage）都会在发送给 LLM 前转换。BashExecutionMessage 会转换为如下格式的 UserMessage：

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

这意味着：

1. Bash 输出会在下一个 Prompt 中进入 LLM 上下文，而不是立即进入
2. 可以在一个 Prompt 前执行多个 Bash 命令；所有输出都会被包含

中止正在运行的 Bash 命令。

{"type": "abort_bash"}

回复：

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

获取 token 使用情况、成本统计信息和当前上下文窗口使用情况。

{"type": "get_session_stats"}

回复：

{
  "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 包含整个会话中的助手消息、工具报告的 usage，以及压缩/分支摘要生成。contextUsage 包含用于压缩和页脚显示的实际当前上下文窗口估算。

当没有模型或上下文窗口可用时，contextUsage 被省略。压缩后，contextUsage.tokens 和 contextUsage.percent 立即变为 null，直到新的压缩后助理响应提供有效的使用数据。

将会话导出到 HTML 文件。

{"type": "export_html"}

使用自定义路径：

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

回复：

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

加载不同的会话文件。可以通过 session_before_switch 扩展事件处理程序取消。

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

回复：

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

如果扩展取消了切换：

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

基于当前分支上较早的用户消息创建新分叉。可以通过 session_before_fork 扩展事件处理器取消。返回被分叉消息的文本。

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

回复：

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

如果扩展取消了分叉：

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

将当前分支复制到当前位置的新会话中。可以通过 session_before_fork 扩展事件处理器取消。

{"type": "clone"}

回复：

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

如果扩展取消了克隆：

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

获取可用于分叉的用户消息。

{"type": "get_fork_messages"}

回复：

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

按追加顺序获取所有会话条目（不包括会话头信息）。会话是具有稳定 id 的仅追加条目树，因此条目 id 可以作为持久游标：将看到的最后一个条目 id 作为 since 传入，即使客户端重启，也只会获取严格位于其后的条目。与 get_messages 不同，这会包含压缩前历史和已放弃的分支。

{"type": "get_entries"}

使用光标：

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

回复：

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

leafId 是当前叶条目的 id（空会话时为 null），因此客户端可以在一次往返中判断当前分支是否移动。如果 since 不匹配任何条目 id，则响应为 success: false。

以条目树的形式获取会话。每个节点都是 {entry, children, label?, labelTimestamp?}。一个格式良好的会话有一个根；孤立条目（断开的父链）也显示为根。

{"type": "get_tree"}

回复：

{
  "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"
  }
}

获取最后一条助理消息的文本内容。

{"type": "get_last_assistant_text"}

回复：

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

如果不存在 assistant 消息，则返回 {"text": null}。

设置当前会话的显示名称。该名称出现在会话列表中并有助于识别会话。

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

回复：

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

当前会话名称可通过 sessionName 字段中的 get_state 获得。要在启动 RPC 模式时设置初始名称，请将 --name <name> 或 -n <name> 传递给 pi --mode rpc 进程。

获取可用命令（扩展命令、Prompt Templates 和技能）。这些可以通过 prompt 命令通过前缀 / 来调用。

{"type": "get_commands"}

回复：

{
  "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"}
    ]
  }
}

每个命令都有：

• name：命令名称（使用 /name 调用）
• description：人类可读的描述（扩展命令可选）
• source：什么样的命令：
  • "extension"：通过扩展中的 pi.registerCommand() 注册
  • "prompt"：从提示模板 .md 文件加载
  • "skill"：从技能目录加载（名称以 skill: 为前缀）
• location：从哪里加载（可选，对于扩展不存在）：
  • "user"：用户级别（~/.pi/agent/）
  • "project"：项目级别 (./.pi/agent/)
  • "path"：通过 CLI 或设置的显式路径
• path：命令源的绝对文件路径（可选）

注意：不包括内置 TUI 命令（/settings、/hotkeys 等）。它们仅在交互模式下处理，如果通过 prompt 发送，则不会执行。

Agent 运行期间，事件会以 JSON 行形式流式输出到 stdout。事件通常不包含 id 字段；如果来源 bash 命令提供了 id，bash_execution_update 会包含该 id。

事件	描述
agent_start	Agent 开始处理
agent_end	一次底层 Agent 运行完成（之后可能仍有重试、压缩或排队续写）
agent_settled	Agent 运行已完全稳定；没有剩余的自动重试、压缩重试或排队续写
turn_start	新轮次开始
turn_end	轮次完成（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 命令输出 chunk
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	工具完成
queue_update	待处理 steering/follow-up 队列已变化
compaction_start	压缩开始
compaction_end	压缩完成
auto_retry_start	自动重试开始（瞬时错误后）
auto_retry_end	自动重试完成（成功或最终失败）
summarization_retry_scheduled	为瞬时压缩或分支摘要错误安排重试
summarization_retry_attempt_start	重试摘要请求开始
summarization_retry_finished	摘要重试循环完成
extension_error	扩展引发错误

当 Agent 开始处理 Prompt 时发出。

{"type": "agent_start"}

当一次底层 Agent 运行完成时发出。包含本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
}

完整的会话级运行稳定后发出。此时 Pi 不会再通过重试、压缩重试或排队 follow-up message 自动继续。

{"type": "agent_settled"}

一个轮次由一条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": [...]
}

当消息开始和完成时发出。 message 字段包含 AgentMessage。

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

在传输助理消息期间发出。包含增量事件，但没有累积消息快照。

{
  "type": "message_update",
  "assistantMessageEvent": {
    "type": "text_delta",
    "contentIndex": 0,
    "delta": "Hello "
  }
}

assistantMessageEvent 字段包含以下增量类型之一：

类型	描述
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	thinking block 开始
thinking_delta	thinking 内容块
thinking_end	thinking block 结束
toolcall_start	工具调用开始
toolcall_delta	工具调用参数块
toolcall_end	工具调用结束（包括完整的 toolCall 对象）

流式传输文本响应的示例：

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

message_update 故意省略了前面的累计 message 字段并且 assistantMessageEvent.partial。需要实时部分消息的客户端必须组装它 来自 message_start 以及使用 contentIndex 的后续事件。对待 message_end.message 作为权威。对于工具调用，缓冲区 toolcall_delta.delta； toolcall_end.toolCall 包含已完成的调用。

从直接 bash 命令中为每个输出块发出一次。 id 与命令的 id 匹配，允许客户端将输出与正确的命令相关联。

命令运行时事件会传输所有输出，即使最终 bash 响应的 output 被截断。

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

当工具启动、传输进度并完成执行时发出。

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

在执行期间，tool_execution_update 事件会传输部分结果（例如，bash 到达时输出）：

{
  "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}
  }
}

完成后：

{
  "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 包含迄今为止累积的输出（不仅仅是增量），允许客户端在每次更新时简单地替换其显示。

每当待处理的转向或后续队列发生更改时发出。

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

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" 并且压缩成功，则 willRetry 为 true，代理将自动重试提示。

如果压缩被中止，result 是 null，aborted 是 true。

如果压缩失败（例如超过 API 配额），则 result 为 null，aborted 为 false，errorMessage 包含错误描述。

当发生瞬时错误（过载、速率限制、5xx）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
}

最终失败时（超出最大重试次数）：

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

当压缩或分支摘要汇总在暂时 Provider 错误后重试时发出。这些事件使用与自动助理轮次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 是 "branchSummary"，并且不存在 reason。

{
  "type": "summarization_retry_finished"
}

当扩展抛出错误时发出。

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

Extensions 可以通过 ctx.ui.select()、ctx.ui.confirm() 等请求用户交互。在 RPC 模式下，这些被转换为基本命令/事件流之上的请求/响应子协议。

扩展 UI 方法有两类：

• 对话框方法 (select、confirm、input、editor)：在 stdout 上发出 extension_ui_request 并阻塞，直到客户端在 stdin 上发回与匹配的 id 相匹配的 extension_ui_response。
• 即发即忘方法（notify、setStatus、setWidget、setTitle、set_editor_text）：在 stdout 上发出 extension_ui_request，但不期望得到响应。客户端可以显示该信息或忽略它。

如果对话方法包含 timeout 字段，则代理端将在超时到期时使用默认值自动解析。客户端不需要跟踪超时。

某些 ExtensionUIContext 方法在 RPC 模式下不受支持或降级，因为它们需要直接 TUI 访问：

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

注意：在 RPC 模式下，ctx.mode 为 "rpc"，ctx.hasUI 为 true，因为对话框和即发即弃方法通过扩展 UI 子协议发挥作用。使用 ctx.mode === "tui" 来保护 TUI 特定功能，例如需要真实终端的 custom()。

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

提示用户从列表中进行选择。带有 timeout 字段的对话框方法包括以毫秒为单位的超时；如果客户端没有及时响应，代理会自动解决 undefined。

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

预期响应：extension_ui_response 与 value（所选选项字符串）或 cancelled: true。

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：extension_ui_response 与 confirmed: true/false 或 cancelled: true。

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：extension_ui_response 和 value（输入的文本）或 cancelled: true。

打开带有可选预填充内容的多行文本编辑器。

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

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

显示通知。即发即弃，预计不会有任何回应。

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

notifyType 字段为 "info"、"warning" 或 "error"。如果省略，则默认为 "info"。

设置或清除页脚/状态栏中的状态条目。该请求是 fire-and-forget，不会等待响应。

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

发送 statusText: undefined（或省略）以清除该键的状态条目。

设置或清除显示在编辑器上方或下方的 widget（文本行块）。该请求是 fire-and-forget，不会等待响应。

{
  "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）以清除 widget。widgetPlacement 字段为 "aboveEditor"（默认）或 "belowEditor"。RPC 模式仅支持字符串数组；组件工厂会被忽略。

设置终端窗口/标签页标题。该请求是 fire-and-forget，不会等待响应。

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

在输入编辑器中设置文本。该请求是 fire-and-forget，不会等待响应。

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

仅针对对话方法发送响应（select、confirm、input、editor）。 id 必须符合请求。

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

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

关闭任何对话框方法。扩展接收 undefined（用于选择/输入/编辑器）或 false（用于确认）。

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

失败的命令返回带有 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..."
}

源文件：

• packages/ai/src/types.ts - Model, UserMessage, AssistantMessage, ToolResultMessage
• packages/agent/src/types.ts - AgentMessage, AgentEvent
• src/core/messages.ts - BashExecutionMessage
• src/modes/json-event.ts - JsonAgentSessionEvent
• src/modes/rpc/rpc-types.ts - RPC 命令/响应类型，扩展 UI 请求/响应类型

{
  "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
  }
}

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

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

{
  "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"

{
  "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 是可选的，用于报告该工具执行的嵌套 LLM 工作。如果存在，它会计入会话 token 和成本总计。

由 bash RPC 命令创建（不是由 LLM 工具调用）：

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

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

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

有关完整的交互式示例，请参阅 test/rpc-example.ts，或有关类型化客户端实现的 src/modes/rpc/rpc-client.ts。

有关处理扩展 UI 协议的完整示例，请参阅与 examples/extensions/rpc-demo.ts 扩展配对的 examples/rpc-extension-ui.ts。

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");
});