Я виявив єдиного справжнього конкурента Cloud Code — і це не те, що ви думаєте. Кожен інженер обмежений інструментами, якими користується, тому що ці інструменти формують уявлення про те, що є можливим. Коли востаннє ви питали себе: «Чим мій агентний інструмент для кодування мене обмежує?» Якщо ви хочете вийти за рамки того, що роблять усі інші, ви опинилися за адресою. Вам потрібні нові інструменти, щоб розширити свої можливості.

Cloud Code змінив розробку програмного забезпечення. Я люблю Cloud Code. Я був одним із перших користувачів і зробив на нього ставку. Якщо ви теж — ви багато виграли. Але, як ви знаєте, у цій грі є свої рівні, і в кожного інструмента є обмеження. Будьмо відвертими: Cloud Code зазнав змін, що зменшують його привабливість для частини користувачів. Що я маю на увазі? Успішні продукти ростуть, щоб задовольнити нові бізнес-інтереси. Пам’ятайте: це комерційний інструмент — і це іноді означає, що пріоритети прибутку стоять вище за задоволення окремого користувача. Зі зростанням продукту він дедалі більше орієнтується на масову аудиторію, а не на початкову нішу. Для Cloud Code це означає нас — інженерів середнього та вищого рівня. Це видно місяць за місяцем. Anthropic — приватна компанія; вони можуть робити, що хочуть. Ми можемо лише скаржитися, або надягнути інженерську шапку і щось змінити.

У цьому тексті я хочу розповісти про інструмент, який інженери все частіше починають використовувати, щоб хеджувати ризики від Cloud Code та долати його поточні межі. Це — відкритий, ненав’язливий і настроюваний контрзахід проти Cloud Code. Назвемо його Pi Agent.

Є багато кодерських агентів, але цей — мій. Джерело гасла пояснює все. Дозвольте показати на конкретних прикладах, що я маю на увазі. Тут ви бачите неймовірне: це унікальні екземпляри Pi Agent, налаштовані під конкретні цілі та завдання. Один інструмент — багато версій. Почнемо з мінімальної «шара пирога» і поступово будемо нарощувати функціональність. До кінця ви знатимете, як налаштувати свій агент практично до деталей інтерфейсу. Чому я називаю Pi Agent єдиним конкурентом Cloud Code? Як це може бути? Це контрзахід проти Cloud Code із двома ключовими темами: відкритість коду (open-source) і можливість глибокого налаштування.

Нижче — огляд тем, про які піде мова. Якщо вас цікавлять такі ідеї, дочитайте до кінця. Ми порівняємо дизайн-підходи Cloud Code і Pi Agent, а потім розглянемо три рівні можливостей Pi Agent: базову підсистему агента (agent harness), оркестрацію агентів і, нарешті, мета-агенти. Розберемо очевидне, що потрібно знати, поговоримо про інструменти для контекстної промпт-інженерії, хуки і кінцеву стратегію того, як поєднувати ці інструменти не окремо, а разом. Світ інженерії занадто складний, щоб обирати одне універсальне рішення — треба робити хеджування.

Я написав тисячі промптів і створив тисячі агентів з Cloud Code. Це не про вибір одного «переможця», це про вибір найкращого інструмента для конкретного завдання. Якщо ці ідеї вам цікаві — лишайтеся далі.

Дизайн-філософія: Cloud Code проти Pi Agent

Cloud Code дає відмінний досвід «з коробки» для агентного кодування. Порог входу дуже низький: будь-який інженер, PM або дизайнер може почати і одразу отримати цінність. Pi Agent зовсім інший. Автор — Mario — підходить до створення інструмента по-особливому: якщо функція не потрібна — її не створюють. Уже тут бачимо контраст.

Безпека. Cloud Code має декілька режимів безпеки і багато підказок «підтвердіть дію», що робить його зручним стартом для агентного кодування. Pi Agent, натомість, вважає, що багато практик безпеки — радше шоу; за замовчуванням інструмент працює «повністю» з доступом до вашого пристрою, і режим безпеки слід додати очікувано самостійно. Це позиціює Pi Agent для інженерів, які знають, що роблять.

Системний промпт. Інженери Cloud Code напрацювали великі системні промпти з багатьма best practices — іноді це 10 000 токенів. Pi Agent ставить інший акцент: мінімальний системний промпт (приблизно 200 токенів) і дає моделей «варитися» і мислити самим — більше довіри до моделі.

Спостережуваність (observability). У Cloud Code багато абстракцій приховано від користувача; якщо не занурюватися в хук-інтерфейси, ви не бачите дрібниць. Pi Agent прагне показувати якомога більше — він відкритий і хоче, щоб ви бачили, що відбувається.

Моделі. Cloud Code як продукт орієнтує користувача на хмарні моделі, які вони просувають. Pi Agent байдуже до того, яку модель ви використовуєте — ви самі вибираєте.

Підсумок: відкритий код + висока настроюваність

Ключові протилежності: закритий код vs open-source; opinionated defaults vs мінімалізм; «все вже налаштовано» vs «ми даємо платформу, яку ви конфігуруєте». Cloud Code — лідер у зручності «з коробки». Pi Agent — інструмент для просунутих інженерів, які потребують глибшого контролю та кастомізації. Open-source дає можливість або зафіксувати версію, або відкотити зміни — це суттєва перевага, коли продукт розвивається у напрямку, який вам не підходить.

Програмна підтримка й SDK

Обидва інструменти мають програмні інтерфейси. Вміння працювати з агентами програмно — ключове для масштабування агентного кодування (outloop agent coding). Pi Agent має TypeScript SDK для глибокої кастомізації; Cloud Code має потужну SDK-підтримку теж, і тут Cloud Code виграє в зручності SDK. Але Pi Agent дозволяє підключати практично будь-яку модель та будь-який спосіб авторизації (API-ключі, локальні підписки тощо).

Pi Agent — шар за шаром: приклади можливостей

Нижче наведено кілька прикладів, як можна налаштувати Pi Agent — від мінімального термінального інтерфейсу до потужних мультиагентних оркестрацій і мета-агентів.

Pi Agent v0 — версія за замовчуванням
Ви запускаєте pi і отримуєте термінальний інтерфейс із простим агентним циклом. Є видимість «думання» моделі та ряд стандартних команд (наприклад, /fork, /tree, /login, /start, /compact, /resume тощо). Це базовий функціонал — стандартні речі, але головне — можливість робити далі кастомні розширення.

Pi Agent v1 — Pure Focus
Копіюєте конфіг, додаєте розширення, щоб приховати все зайве і залишити лише стрічку стану: нічого зайвого на екрані — тільки ви і агент, без відволікань. Це приклад, як можна видалити з інтерфейсу всю зайву інформацію і зберегти «потік».

Pi Agent v2 — Minimal PI
Можна додати ще один блок: показ системної інформації та вікна контексту праворуч, налаштувати футер з назвою моделі та доступним контекстом. Розширення композиційні — їх можна насладувати, і кожне додає потрібну функціональність.

Pi Agent v3 — Cross Agent
Pi Agent може завантажувати команди, скіли та агенти з різних директорій; це дозволяє централізовано зберігати глобальні скіли й локальні агенти проєкту — усе це легко підхоплюється й стає частиною вашого середовища.

Pi Agent v4 — Purpose Gate
Ви можете додати виджет «purpose» — елемент інтерфейсу, що зберігається протягом сесії. Він підкреслює мету агента (наприклад, «дослідити і відкрити кодову базу»), додається до системного промпту, дає агенту глобальний напрямок і робить відповіді більш спрямованими. Розширення пишуться на TypeScript — пізніше в кодовій базі можна побачити приклади файлів розширень.

Pi Agent v5 — Tool Counter
Показує, які інструменти запускає агент. Ви можете відслідковувати виклики інструментів, токени, стан, і вести лічильник використаних інструментів у футері.

Pi Agent v6 — Tool Counter Widget
Комбінуючи кілька розширень, можна додати вікно для відображення історії виконаних інструментів і керування темами інтерфейсу.

Інтерфейс, теми й кастомізація
Pi Agent дозволяє створювати власні теми, переключатися між ними гарячими клавішами, кастомізувати футер, відображення токенів in/out — усе це не залежить від моделі і будується зверху на «agent harness».

Pi Agent v7 — Subagent (під-агенти)
За замовчуванням у Pi Agent немає вбудованої системи sub-agent; її потрібно побудувати самому — і це одночасно витрата зусиль і перевага, бо ви отримуєте повний контроль. Ви можете реалізувати під-агентів як окремі екземпляри агента, які виконують роботу паралельно або асинхронно, і відображати їх відповіді у UI.

Приклад: виклик /sub запустить під-агента з окремим промптом; відповідь під-агента зберігається в інтерфейсі й агрегується головним агентом. Ви можете запускати багато таких під-агентів, відслідковувати їхній стан і видаляти їх за потреби.

Pi Agent v8 — Till Done
Режим «поки не завершено». Ви блокуєте певні дії агента через хуки: наприклад, агент не може запускати ls, доки не додасть задачу в список і не помітить її як виконану. Це дозволяє впровадити детермінізм у агентні цикли: агент має створювати завдання, працювати над ними, відмічати як «виконано» — і лише після цього виконувати заблоковані команди. Дуже корисно для внутрішніх agent loops: ви примушуєте агента дотримуватися певного workflow і затребувати дозволу оператора перед очищенням списку завдань.

Перевага — ви керуєте життєвим циклом агента через хуки (on input, on agent end, on tool call, on session, тощо). Всі ці хуки доступні в Pi Agent, і їх можна використати для побудови складних поведінок.

Pi Agent — базовий рівень (tier 1)

У цій частині ми підсумували, що Pi Agent — це мінімалістичний, настроюваний та відкритий agent harness. За замовчуванням у нього обмежений набір інструментів (наприклад: read, write, edit, bash), та багато точок підключення. Це дає вам простір для побудови власної системи управління завданнями, UI-виджетів і життєвих циклів. На відміну від Cloud Code, у Pi Agent за замовчуванням немає «режимів безпеки» — ви додаєте їх самі.

Порівняння з Cloud Code (резюме):

• Open-source vs закритий код.
• Мінімальний, кастомізований підхід (Pi Agent) vs сильні opinionated defaults (Cloud Code).
• Більш низький набір інструментів за замовчуванням у Pi Agent, але повна свобода налаштувань.
• Більше точок підключення (хуків, подій) у Pi Agent.
• Pi Agent дозволяє використовувати будь-яку модель і різні варіанти авторизації (API-ключі, локальні плани тощо).

Pi Agent — рівень 2: оркестрація агентів

На цьому рівні ви будуєте мультиагентні сценарії: команда агентів, де кожен виконує свою роль — скаут, планувальник, будівник, рецензент, документатор, red team тощо. Ви конфігуруєте команду агентів у YAML-файлі або через інший конфіг, а оркестратор (головний агент) диспатчить завдання команді.

Приклад: запускається скаут, який знаходить усі .ts-файли; потім dispatch запускає builder для модифікацій; planner складає план, reviewer перевіряє; результати агрегуються в tree.md. Це приклад «агентної команди», де головний агент не виконує всю роботу сам — він координує інших.

Pi Agent дозволяє визначати набори агентів (teams) у простих конфіг-файлах і викликати їх як єдиний робочий процес. Хоча Cloud Code має вбудовані механізми multi-agent, Pi Agent дає повну ручну кастомізацію — ви самі пишете, як агенти взаємодіють між собою, передають повідомлення, обмінюються контекстом.

Pi Agent v9 — Agent Team
Ви можете обрати команду агентів (наприклад, scout, planner, builder, reviewer), запустити її і спостерігати, як кожен агент робить свою частину роботи. Це проста, але потужна демонстрація multi-agent orchestration, з повним контролем над тим, як формуються промпти і як передається контекст між агентами.

Pi Agent v10 — System Select
Дозволяє обирати системний промпт для кожного агента, роблячи їх спеціалізованими. Ви можете тимчасово «стати» будь-яким з ваших агентів — наприклад, браузерним агентом, який використовує Playwright CLI для автоматизації браузера і добування інформації. Це показує, наскільки гнучко можна змінювати ролі та контекст агента на льоту.

Контроль шкідливих або небажаних дій — Damage Control

Під час роботи з відкритою системою важливо мати механізми блокування або захисту. У Pi Agent ви можете писати розширення, які блокують певні команди або встановлюють правила (наприклад, заборонити rm -rf). Це реалізується через хуки і дає можливість запобігати катастрофічним діям агентів.

Pi Agent v11 — Damage Control
Через хуки ви можете відловлювати виклики команд і забороняти ті, що небезпечні. Також можна створювати політики, які вимагають підтвердження від людини для критичних дій.

Pi Agent v12 — Agent Chain (ланцюги агентів)
Ланцюги агентів — це послідовні виконання кількох агента, де вихід одного слугує входом для наступного. Це дозволяє створювати пайплайни, наприклад кілька скаутів підряд, які послідовно аналізують результати попередника. Такі ланцюги дають потужний механізм для побудови повторюваних агентних workflows.

Творці та спільнота

Pi Agent створив Mario Zechner — активний інженер, чиї напрацювання можна знайти на GitHub. Це проєкт одного автора з відкритим кодом, який розвивається у спільноті. Він дає вам свободу — форкуйте, фіксуйте версії, кастомізуйте.

Технічні моменти: інструменти, сервери, MCP
Pi Agent не має окремої підтримки MCP; замість цього багато скілів реалізовано як скрипти/CLI. Ідея така: якщо інструмент можна викликати через CLI чи скрипт — це вже достатньо для багатьох інтеграцій. Ви можете перевизначати дефолтні інструменти (edit, write, bash тощо) і додавати власні. Обидва інструменти мають можливість спостереження за викликами інструментів.

Хуки та події
Pi Agent має великий набір хуків (onInput, onAgentEnd, onToolCall, onSession тощо), які дозволяють вам інтегрувати логіку на будь-якому етапі життєвого циклу агента. Це суттєво розширює можливості щодо контролю та автоматизації.

Резюме порівняння (ключові пункти)

• Системний промпт: обидва інструменти дозволяють кастомізувати системний промпт; Pi Agent робить це максимально відкрито.
• Хуки: Pi Agent має більше точок підключення для глибокого контролю.
• Навички/команди: обидва підтримують скіли, але місця, де скіли зберігаються і як вони підхоплюються, можуть відрізнятися.
• Subagents і multi-agent: Cloud Code має вбудовані механізми, Pi Agent — дає платформу для створення власних рішень.
• Моделі: Pi Agent дозволяє використовувати будь-які доступні моделі; Cloud Code орієнтований на свої хмарні моделі.
• Програмна підтримка: обидва мають SDK/програмний доступ; Cloud Code має більш «великі» enterprise SDK, Pi Agent — TypeScript SDK для кастомізації.
• Ліцензія/вартість: Pi Agent — open-source (bring your own model/ключі), Cloud Code — пропрієтарний з підписками.

Pi Agent — рівень 3: мета-агенти

Наступний крок — будувати агентів, які створюють агентів. Мета-агенти можуть координувати експертів у піддомені, збирати їхні відповіді паралельно й комбінувати результати. Це піднімає рівень до справжньої агентної інженерії: ви створюєте збірку спеціалізованих агентів, кожен з яких виконує вузьку задачу, а оркестратор агрегує результати.

Pi Agent v13 — Meta PI
Створюючи мета-агента, ви делегуєте різні аспекти створення нового агента окремим агентам-експертам. Потім головний агент збирає їхні відповіді і робить потрібні правки у кодовій базі. Це дозволяє генерувати налаштовані агенти «під ключ» швидко і повторювано.

Практична порада: знайте, що робить ваш агент
Основна ідея: агентна інженерія — це інженерія. Якщо ви не знаєте, що робить ваш агент — ви займаєтеся «vibe coding» (випадковою експлуатацією без контролю). Агентна інженерія означає розуміти, що саме ви доручаєте агенту, як він це робить і як відслідковувати результати. Pi Agent дає вам інструменти для цього; не використовуйте його бездумно.

Коли обирати Cloud Code, а коли — Pi Agent?

Cloud Code — відмінний вибір для масового користувача, команд і підприємств: стабільність, платформи для enterprise, багатий набір «з коробки» фіч. Pi Agent — чудовий вибір, якщо ви хочете повний контроль над agent harness, системними промптами, хуками, подіями і моделями; якщо вам потрібна глибока кастомізація і ви готові збудувати частину функціоналу самі або додати його через розширення.

Стратегія автора: «Bet on the leader, hedge with open-source»
Я використовую обидва: великий акцент на Cloud Code (80%) заради надійності і швидкості, але 20% — на Pi Agent як на експериментальну платформу для глибокої кастомізації і тестування нових архітектур агентних команд. Це дозволяє швидко прототипувати і отримувати ROI від побудови спеціалізованих команд агентів.

Шлях розробки агентів (high-level)

1. Почати з базового агента.
2. Поліпшити його промпти і контекстну інженерію.
3. Кастомізувати агента й створити спеціалізовані версії.
4. Додати оркестратора, який CRUD-ить (створює/читає/оновлює/видаляє) спеціалізовані агенти.
5. Масштабувати шляхом створення команд агента і пайплайнів.

Висновки

• Pi Agent — це потужна платформа для інженерів, які хочуть глибокої кастомізації: можна змінювати системні промпти, використовувати багато хуків, налаштовувати футер, тему, модель і ключі CLI.
• Cloud Code — найкращий вибір для зручності «з коробки», стабільності і enterprise-використання.
• Не обирайте один інструмент назавжди — використовуйте правильний інструмент для конкретного завдання і хеджуйте ризики, тримаючи відкриті альтернативи.

Якщо хочете, я можу зберегти цей переклад у файл поруч з оригіналом або підготувати коротке резюме українською. Що зробити далі?