记录技术和生活 Zola 2026-10-15T09:00:00+08:00 https://blog.bigfisharc.cn/tags/rpi/atom.xml 2026-10-15T09:00:00+08:00 2026-10-15T09:00:00+08:00 bigfish https://blog.bigfisharc.cn/blog/20261015-0900-rpicha-jian-abijia-zai-ji-zhi/

<p>很多人第一次看到 rpi 的 Rust 插件，会把它理解成“编译出一个动态库，然后让 rpi 找到它”。这句话方向没错，但省略了最关键的部分：动态库如何证明自己是一个 rpi 插件？注册的工具如何跨过 Rust 边界？一次调用结束后，插件里的内存由谁释放？源码目录里的 crate 又是怎样变成项目里的 package 的？</p> <p>这篇文章从 <code>examples/plugin-stub</code> 这样的最小 demo 开始。我们可以先从这个简单例子入手，再沿着 <code>rpi-plugin-sdk</code>、<code>rpi-extensions</code> 和 <code>rpi-cli</code> 的实现，解释这条链路：</p> <pre class="giallo z-l-code z-d-code" ><code data-lang="mermaid"><span class="giallo-l"><span class="z-l-13 z-d-8">flowchart</span><span class="z-l-9 z-d-6"> LR</span></span> <span class="giallo-l"><span class="z-l-3 z-d-10"> A</span><span class="z-l-13 z-d-8">[</span><span class="z-l-12 z-d-5">插件源码\nRust crate</span><span class="z-l-13 z-d-8">]</span><span class="z-l-13 z-d-8"> --&gt;</span><span class="z-l-3 z-d-10"> B</span><span class="z-l-13 z-d-8">[</span><span class="z-l-12 z-d-5">cdylib\n.dll / .so / .dylib</span><span class="z-l-13 z-d-8">]</span></span> <span class="giallo-l"><span class="z-l-3 z-d-10"> B </span><span class="z-l-13 z-d-8">--&gt;</span><span class="z-l-3 z-d-10"> C</span><span class="z-l-13 z-d-8">[</span><span class="z-l-12 z-d-5">rpi 加载器\nlibloading</span><span class="z-l-13 z-d-8">]</span></span> <span class="giallo-l"><span class="z-l-3 z-d-10"> C </span><span class="z-l-13 z-d-8">--&gt;</span><span class="z-l-3 z-d-10"> D</span><span class="z-l-13 z-d-8">[</span><span class="z-l-12 z-d-5">rpi_plugin_register</span><span class="z-l-13 z-d-8">]</span></span> <span class="giallo-l"><span class="z-l-3 z-d-10"> D </span><span class="z-l-13 z-d-8">--&gt;</span><span class="z-l-3 z-d-10"> E</span><span class="z-l-13 z-d-8">[</span><span class="z-l-12 z-d-5">HostApi + ExtensionRegistry</span><span class="z-l-13 z-d-8">]</span></span> <span class="giallo-l"><span class="z-l-3 z-d-10"> E </span><span class="z-l-13 z-d-8">--&gt;</span><span class="z-l-3 z-d-10"> F</span><span class="z-l-13 z-d-8">[</span><span class="z-l-12 z-d-5">RegistrySnapshot</span><span class="z-l-13 z-d-8">]</span></span> <span class="giallo-l"><span class="z-l-3 z-d-10"> F </span><span class="z-l-13 z-d-8">--&gt;</span><span class="z-l-3 z-d-10"> G</span><span class="z-l-13 z-d-8">[</span><span class="z-l-12 z-d-5">Agent 会话中的工具\n事件与其他扩展能力</span><span class="z-l-13 z-d-8">]</span></span></code></pre> <p>这里的“插件”指 rpi 的 Rust 原生 ABI 扩展，不是 MCP Server，也不是一个通过 HTTP 或 stdio 运行的外部进程。我们可以先把它看成宿主进程里的一段本机可信代码：它和宿主运行在同一个进程里，因此能力强、开销低，但也意味着 ABI、内存所有权和生命周期必须非常明确。</p> <p>本文讨论的是 rpi 的原生 ABI 插件机制。由于 ABI、loader 和 package 命令会随仓库版本变化，下面的文件名、符号名和命令都应与所读源码版本一起核对；代码块中明确标注为“示意”的部分，不等于可直接复制运行的最小插件。文章关注一条主线：插件如何从动态库进入注册表，再被会话驱动；不把它扩展成完整的 Rust FFI 教程。</p>

2026-10-14T00:04:00+08:00 2026-10-14T00:04:00+08:00 bigfish https://blog.bigfisharc.cn/blog/20261014-0004-acpshi-shen-me/

<p>在 <code>rpi-package</code> 的 <code>rpi-acp</code> 中，ACP 指的是 <strong>Agent Client Protocol</strong>。这个 package 的实际用途很具体：让 Zed 这样的 ACP Client 通过标准输入输出启动 rpi，并把 rpi 当作一个可以发送 prompt、接收流式更新和处理权限请求的外部 Agent。</p> <p>本文以 Zed 作为具体客户端，因为仓库提供了完整的 Zed 注册、配置和排错路径；但 <code>rpi-acp</code> 并不是 Zed 专用实现。只要其他客户端支持 ACP v1、JSON-RPC 2.0 和 stdio，并能处理本文介绍的会话与更新方法，同样可以通过 <code>rpi-acp-bridge</code> 启动 rpi。</p> <p>本文对应 <code>rpi-packages</code> 中的 <code>rpi-acp</code> <strong>0.1.3</strong>，主要源码如下：</p> <pre class="giallo z-l-code z-d-code" ><code data-lang="plain"><span class="giallo-l"><span>packages/rpi-acp/</span></span> <span class="giallo-l"><span>├── src/lib.rs 插件生命周期、ownsStdio、启动服务</span></span> <span class="giallo-l"><span>├── src/main.rs 独立 rpi-acp-bridge 二进制</span></span> <span class="giallo-l"><span>├── src/protocol.rs ACP v1 JSON-RPC 服务与请求分发</span></span> <span class="giallo-l"><span>├── src/session.rs 每个 ACP session 对应的 rpi RPC 子进程</span></span> <span class="giallo-l"><span>├── src/history.rs session 历史保存与回放</span></span> <span class="giallo-l"><span>└── src/zed.rs Zed settings.json 注册</span></span></code></pre> <p>源码仓库：<a rel="noopener noreferrer external" target="_blank" href="https://github.com/pi-rust/rpi-package/tree/master/packages/rpi-acp">https://github.com/pi-rust/rpi-package/tree/master/packages/rpi-acp</a></p>

2026-10-14T00:04:00+08:00 2026-10-14T00:04:00+08:00 bigfish https://blog.bigfisharc.cn/blog/20261014-0004-mcpshi-shen-me/

<p>很多 MCP 文章讲的是“Host、Client、Server”三个概念，但真正接入一个 MCP Server 时，代码要处理的事情远不止发一条 JSON-RPC：配置如何解析？本地进程如何启动？远程 HTTP 会话如何保存？超时后能不能安全退出？工具列表变化后是否重新发现？</p> <p>这篇文章不再从 MCP 规范泛讲，而是直接阅读 <code>rpi-mcp-adapter</code> 的代码，回答一个具体问题：<strong>rpi 是如何把外部 MCP Server 接进自己的工具循环的？</strong></p> <p>本文对应 <code>rpi-packages</code> 中的 <code>rpi-mcp-adapter</code> <strong>0.2.1</strong>，源码范围主要是：</p> <pre class="giallo z-l-code z-d-code" ><code data-lang="plain"><span class="giallo-l"><span>packages/rpi-mcp-adapter/</span></span> <span class="giallo-l"><span>├── src/lib.rs 插件入口和三个宿主工具</span></span> <span class="giallo-l"><span>├── src/config.rs mcpServers 配置解析</span></span> <span class="giallo-l"><span>├── src/connection.rs MCP 初始化与 tools 请求构造</span></span> <span class="giallo-l"><span>├── src/runtime.rs 连接缓存、发现、调用和关闭</span></span> <span class="giallo-l"><span>├── src/transport.rs stdio 子进程传输</span></span> <span class="giallo-l"><span>└── src/http.rs Streamable HTTP 传输</span></span></code></pre> <p>源码仓库：<a rel="noopener noreferrer external" target="_blank" href="https://github.com/pi-rust/rpi-package/tree/master/packages/rpi-mcp-adapter">https://github.com/pi-rust/rpi-package/tree/master/packages/rpi-mcp-adapter</a></p>

2026-10-12T23:30:00+08:00 2026-10-12T23:30:00+08:00 bigfish https://blog.bigfisharc.cn/blog/20261012-rpi-runtime/

<p>如果你只是想找一个好用的 coding agent，直接安装一个现成产品通常是最省事的选择。</p> <p>但如果你要把 Agent 放进自己的产品、服务或开发工具里，问题就变了：你需要的可能不是一个只能通过命令行使用的工具，而是一套<strong>自己能够拥有和控制的 Agent runtime</strong>。</p> <p>这正是 rpi 的定位。</p>

2026-10-11T09:03:00+08:00 2026-10-11T09:03:00+08:00 bigfish https://blog.bigfisharc.cn/blog/20261011-0903-rpigong-ju-di-tu/

<p>rpi 已经有一批常见的原生 Rust 插件。数量上还没有成熟生态那么多，但任务规划、代码分析、网络访问、运行观测、消息渠道和语音交互等日常场景，基本都已经有对应能力可以使用。</p> <p>如果只看包名，<code>rpi-packages</code> 很容易变成一张“功能名词表”：<code>todo</code>、<code>goal</code>、<code>lens</code>、<code>MCP</code>、<code>Langfuse</code>、<code>voice</code>……每个词都认识，真正要装哪个却不容易判断。</p> <p>这篇文章先把目前已有的扩展整体展示出来，再按使用场景说明它们分别解决什么问题。你可以把它当成一张选型地图：先从任务找到需要的能力，再决定安装哪些包，而不是把整个扩展目录全部装上。后续如果你正在使用其他原生 Rust 插件，也欢迎补充。</p>

2026-10-08T00:00:00+00:00 2026-10-08T00:00:00+00:00 bigfish https://blog.bigfisharc.cn/blog/20261008-100xing-dai-ma-yong-rpifu-ke-hermeshe-xin-zhi-neng-ti/

<p>很多人看到 Hermes Agent 的体验，第一反应是：</p> <blockquote> <p>我也要把自己的 Agent 接进飞书。</p> </blockquote> <p>然后就开始设计 Webhook、消息签名、事件回调、会话表、流式输出和重试队列。还没让 Agent 回第一句话，网关已经先写了一半。</p> <p><strong>其实，最简单的方式不是再造一个飞书机器人服务，而是直接让 rpi 接管这条长连接。</strong></p> <p>rpi 的 <code>rpi-im-message</code> 扩展已经把飞书接入层包起来：飞书消息通过官方 Rust SDK 的 WebSocket 长连接进入 rpi，rpi 负责调用 Agent，模型的最终回复再发回原来的会话。你需要配置飞书应用和模型，不需要从零实现一套消息网关。</p> <p>这篇文章会分成两层：先用约 100 行代码把 Hermes 式 Agent 的核心循环讲清楚，再告诉你真正接入飞书时为什么不必自己写网关。<strong>代码用来理解原理，扩展用来减少接入成本。</strong></p>

2026-10-05T13:28:00+08:00 2026-10-05T13:28:00+08:00 bigfish https://blog.bigfisharc.cn/blog/20261005-1328-langfusebao-wen-jie-xi/

<p>假设你让一个编码 Agent“读一下配置文件，再把超时时间改成 30 秒”。它最后回复“已经改好了”，但你打开文件，发现内容没变。</p> <p>问题出在哪一步？模型理解错了要求，工具读错了文件，还是写入失败了？如果只保存用户输入和最终回答，这几个原因很难分辨。</p> <p>给 Agent 做可观测，就是把中间过程也记录下来：每次模型收到了什么、返回了什么，每次工具用了什么参数、执行结果如何，以及每一步花了多长时间。这样出了问题，就能沿着同一次任务往回查，而不是从一堆日志里猜。</p>

2026-10-01T23:11:04+08:00 2026-10-01T23:11:04+08:00 bigfish https://blog.bigfisharc.cn/blog/20261006-2311-pide-rustshi-xian-lai-liao-rpi-bu-zhi-yi-ge-zhong-duan-agent/

<p>如果你熟悉 Pi，rpi 可以理解为它的 Rust 实现：同样能在终端里读文件、改代码、执行命令，也能作为库嵌入自己的程序。</p> <p><strong>rpi 用 Rust 重新实现 Pi SDK，并在这套运行时之上提供终端 CLI 和原生扩展。</strong> 想直接使用编码助手，可以安装后运行；想构建自己的 Agent，则可以选择需要的模型接入、工具循环和会话管理组件。</p>