基于 pi-mono（⭐45k+）构建的农业领域 AI 智能体。
文献检索、BibTeX 管理、领域综述——一个 pi install 搞定。
pi-mono 是当前最活跃的 AI agent 工具包之一，RICEMIND 完全基于其扩展体系构建。
纯 Extension + Skill + Theme 扩展，零核心代码修改。
Semantic Scholar、CrossRef、arXiv 同时检索，支持合并去重。自然语言驱动的搜索体验。
自动生成 citation key、DOI 去重、LaTeX 特殊字符转义。直接输出可用的 .bib 文件。
精准农业、作物模型、遥感、病虫害、IoT、大模型等预定义调研模板，一键启动领域综述。
51 个 TUI 色彩 token 全覆盖，#4CAF50 主色调。热重载——改文件即刻生效。
自动注入农业科研身份与原则：数据真实性、可溯源性、严谨性、可复现性。
符合 pi manifest 规范，一行安装。可与任意其他 pi extension/skill 组合。
从底层 LLM API 到上层应用，pi-mono 生态的分层架构。
| 包 | 职责 |
|---|---|
pi-ai | 统一 LLM API，多 provider 抽象 |
pi-agent-core | Agent 框架（tool loop、session、compaction） |
pi-coding-agent | 编码 agent CLI + 内置 tools |
pi-tui | 终端 UI 组件库 |
pi-web-ui | Web UI 组件库 |
| 层 | 机制 | 改代码？ |
|---|---|---|
| 1 | AGENTS.md / SYSTEM.md | ❌ |
| 2 | Prompt Templates | ❌ |
| 3 | Skills | ❌ |
| 4 | Themes | ❌ |
| 5 | Extensions | ❌ |
| 6 | Packages (打包分发) | ❌ |
谁在用 pi-mono 构建产品？
OpenClaw 是目前 GitHub 上最活跃的个人 AI 助手项目。它直接依赖 pi-mono 的全部核心包：
// OpenClaw 直接使用 pi-mono 的核心引擎 "dependencies": { "@mariozechner/pi-agent-core": "0.73.0", // Agent 框架 "@mariozechner/pi-ai": "0.73.0", // 统一 LLM API "@mariozechner/pi-coding-agent": "0.73.0", // 编码 agent "@mariozechner/pi-tui": "0.73.0", // 终端 UI }
OpenClaw 的做法：基于 pi-agent-core 的 Agent 循环 + pi-ai 的统一 provider 层，
构建 30+ 渠道（WhatsApp / Telegram / Discord / 微信 / Slack / Signal ...）的个人助手。
它证明了 pi-mono 的架构足以支撑百万级用户的产品。
与 OpenClaw 不同，RICEMIND 走的是纯 Extension + Skill + Theme路线——不写一行核心代码。
// RICEMIND 零核心代码修改 { "name": "ricemind", "keywords": ["pi-package"], "pi": { "extensions": ["./extensions"], // 3 tools + 3 commands "skills": ["./skills"], // 文献收集 skill "prompts": ["./prompts"], // /review 模板 "themes": ["./themes"] // 农业绿主题 } }
一行 pi install 即可将通用 coding agent 变成农业科研助手。
这是 pi-mono 设计哲学的最佳实践：Adapt pi to your workflows, not the other way around.
5 分钟从安装到文献搜索。
# 安装 pi（全局） $ npm install -g @mariozechner/pi-coding-agent # 设置 API key（任选一个 provider） $ export ZAI_API_KEY="your-zhipu-key" # 或 anthropic / openai / deepseek / gemini ... 30+ providers # 安装 RICEMIND $ pi install git:github.com/YuanyuanMa03/ricemind
$ pi 🌾 RICEMIND · 禾智 v0.2.0 Agricultural AI Research Assistant Theme: ricemind | Model: glm-5.1 ────────────────────────────────── > 帮我在 CrossRef 上搜 precision agriculture UAV 的文献 📚 Found 10 papers from crossref: 1. Precision agriculture using UAV-based remote sensing (2024) 2. UAV-based phenotyping for crop improvement (2023) ... > 导出 BibTeX @article{zhang_2024_precision, author = {Zhang, Wei and Li, Ming}, title = {Precision agriculture using UAV-based remote sensing}, year = {2024}, doi = {10.1234/pa-uav-2024}, }
# 文献搜索 > /literature "crop yield deep learning" crossref 10 # 领域调研 > /survey agri-llm 5 # 文献综述 > /review precision agriculture # 品牌信息 > /ricemind
10 个预定义农业研究模板，覆盖主要研究方向。
| 模板 ID | 领域 | 搜索关键词 |
|---|---|---|
precision-ag | 精准农业与智能种植 | precision agriculture, smart farming, variable rate |
crop-yield | 作物产量预测 | crop yield prediction, machine learning |
remote-sensing | 遥感（UAV/卫星） | remote sensing, UAV, satellite agriculture |
disease-det | 病虫害检测 | plant disease detection, computer vision |
crop-model | 作物模型 | WOFOST, DSSAT, crop simulation model |
iot-farm | IoT 与传感器 | IoT agriculture, sensor network, smart irrigation |
agri-llm | 农业大模型 | large language model agriculture, foundation model |
climate-ag | 气候与农业 | climate change agriculture, crop adaptation |
soil-health | 土壤健康 | soil health, soil organic carbon, precision |
weed-det | 杂草检测 | weed detection, deep learning, herbicide |
基于 pi-mono 构建应用的三种方式。
| 方式 | 代表 | 深度 | 门槛 | 适用 |
|---|---|---|---|---|
| SDK 嵌入 | OpenClaw | 完全控制 | 高 | 独立产品 |
| pi Package | RICEMIND 🌾 | Extension + Skill | 低 | 领域定制 |
| 直接使用 | npx pi |
默认工具 | 零 | 通用编码 |
同一个人，同一个功能，两种方式——差距有多大？
# 一行安装 $ pi install git:github.com/YuanyuanMa03/ricemind # 直接用 $ pi 🌾 RICEMIND · 禾智 v0.2.0 > 搜 precision agriculture 文献
# 安装依赖 $ npm install # 运行 $ tsx ricemind-sdk.ts "搜文献" 🌾 RICEMIND · 禾智 v0.2.0 (SDK) 我是 RICEMIND（禾智）...
差距不在“好坏”，在定位不同：
| 你想做什么 | 推荐 | 原因 |
|---|---|---|
| 给 pi 加领域能力 | pi package | 一行安装，生态复用 |
| 个人定制 pi | pi package | 随时开关，不影响升级 |
| 独立 AI 产品 | SDK Embedding | 完全控制，自有 UI |
| 多渠道 AI 助手 | SDK Embedding | 需要 WebSocket/REST |
| 学术研究工具 | pi package | 够用，维护成本低 |
| 商业 SaaS | SDK Embedding | 需要完整用户/认证体系 |
OpenClaw（⭐368k）选择 SDK Embedding——因为它要做 30+ 渠道的个人助手。
RICEMIND 选择 pi package——因为我们只是农业领域增强工具。