pi agent（earendil-works/pi）与 Claude Code、Codex CLI 对比：开源 CLI 编码代理全景（2026）

‼️ 本笔记的”pi agent”特指 earendil-works/pi。

这是 Mario Zechner（GitHub @badlogic）创建、2026 年 4 月随他加入 Armin Ronacher（Flask 之父）的 Public Benefit Corp Earendil 后转入 earendil-works 组织的”AI agent toolkit”monorepo。它的 npm 旗舰包是 @earendil-works/pi-coding-agent。

**关于历史名 badlogic/pi-mono**：项目最早确实在 badlogic/pi-mono 仓库下开发，后整体迁移到 earendil-works/pi。同一份代码、同一作者、同一 license（MIT）；旧链接通常被 GitHub 自动重定向到新地址（截至 2026-06-05 实测 badlogic/pi-mono/blob/main/README.md 直接落到 earendil-works/pi）。本笔记以新仓库为唯一权威来源；上一版笔记错把项目当作两个独立仓库或者只引用旧名，本次重做修正。

参考：earendil-works/pi GitHub 主页、earendil-works 组织页、changchen.me 关于 Mario 加入 Earendil 的解读。

**‼️ 关于本笔记里的”Goose”：之前版本只引用 block/goose。截至 2026-06-05，Block 出品的 Goose 已经把规范仓库迁到 aaif-goose/goose**——治理转入 Linux Foundation 旗下 Agentic AI Foundation (AAIF)。两者不是 fork、不是巧合同名，而是同一项目同一份代码的”组织搬家”：block/goose 已通过 GitHub transfer 重定向到 aaif-goose/goose，README 顶部明写 *”goose has moved! This project has moved from block/goose to the Agentic AI Foundation (AAIF) at the Linux Foundation.”*。本笔记用 aaif-goose/goose 指当前版本，用 block/goose 指迁移前历史快照（v1.x 早期）。两条对比线在矩阵里同时保留，方便看治理变更前后差异。

‼️ 关于 OpenCode 与 Alma（本次新增）：

OpenCode 在前一版笔记里只是”同类清单”中的提及；本次升级为独立对比项，**唯一规范仓库是 sst/opencode**（SST/Serverless Stack 团队主导、TypeScript + Go、Bun runtime）。原 opencode-ai/opencode（Kujtim Hoxha 创建、Go-only）已基本停滞，npm 包名 opencode-ai 现指向 sst/opencode 代码——这是社区里最常被混淆的一对仓库，本笔记以 sst/opencode 为权威。上一版笔记把 OpenCode 写成”Zig + SolidJS”是错误，本次修正。

Alma 指 alma.now 桌面应用，作者 yetone（同 avante.nvim、fittencode.nvim 作者）。Alma 不是 CLI，而是桌面 GUI 客户端；源码未开源，yetone/alma-releases 仅是发布存档仓。本笔记把它纳入对比是因为它在中文 AI 用户群里能见度高、定位上和 Cursor / Claude Code 桌面版竞争，但本质属于”统一 AI provider 编排 GUI”而非纯 CLI agent，矩阵里相关行会用”GUI / 不适用”标注。

关于本次新增的 8 个对比对象（2026-06）
为体现 AI agent 生态的多元流派，本次新增 8 个高讨论度项目：Devin（Cognition）、Cursor Composer 2、Manus（Butterfly Effect）、Trae SOLO（字节）、Qoder（阿里）、Replit Agent 3、Jules（Google Labs）、CrewAI。它们分别代表”自治 SaaS agent”、”IDE-native 多 agent”、”通用自治 agent”、”AI-native IDE”、”企业 IDE”、”Web-IDE 长程自治”、”异步 GitHub-native agent”、”multi-agent 框架”五大流派——与 pi 的 “primitives, not products” 哲学形成正面对照。

摘要

2026 年的开源 CLI 编码代理生态已基本成型。以 earendil-works/pi 为代表的”极简内核 + 可组合扩展”流派，与 OpenHands、Aider、Cline、Goose（现 aaif-goose/goose）、Plandex、SWE-agent、OpenCode（sst/opencode）、Crush、Qwen Code、Gemini CLI、Kimi CLI 等不同设计取向并存；闭源侧由 Anthropic 的 Claude Code 与 OpenAI 的 Codex CLI 双寡头主导，桌面 GUI 阵营则有 yetone 的 Alma 这种”统一 provider 编排”产品。2026 年生态进一步外扩：自治 SaaS agent 流派以 Devin（Cognition + Windsurf）、Manus（Butterfly Effect）、Replit Agent 3、Jules（Google Labs） 为代表；IDE-native 多 agent 流派以 Cursor Composer 2、Trae SOLO（字节）、Qoder（阿里） 为代表；multi-agent 框架派的代表则是 CrewAI。本笔记的核心结论：**earendil-works/pi 与 Claude Code/Codex 的根本差异是产品形态——pi 是一个故意保持骨架级最小的 harness（”primitives not products”），把 MCP、subagent、plan mode、权限弹窗等几乎所有”成品功能”全部下放给用户用 TypeScript extension/skill/package 自行组合**；Claude Code 与 Codex 则代表”开箱即用、企业可签约”的成熟产品；sst/opencode 走”client-server + plan/build 双代理”路线，企图在终端里复刻 Cursor 体验；Alma 则把同一组 provider 装进 GUI、瞄准非终端用户；Devin / Manus / Replit / Jules 走”黑盒长程自治 SaaS”路线；Cursor / Trae / Qoder 把 multi-agent 做成 IDE 默认特性；CrewAI 则把 agent 编排彻底框架化、交给开发者用 Python 程序化组合。选型上，pi 适合愿意自定义 harness 的高级开发者与研究者；OpenHands 与 aaif-goose/goose 适合企业级自主代理与 MCP 生态（后者还有 Linux Foundation 中立治理加成）；sst/opencode 适合想要”开源 Cursor 替代”且偏终端的团队；Alma 适合不想离开桌面、要在多家订阅之间切换的个人/小团队；Claude Code / Codex 仍是”平均水平最高、上手最快”的默认选择；Devin / Jules 适合”丢 ticket 进去、回头看 PR”的异步派；Cursor / Trae / Qoder 适合”IDE 内多 agent 并行 worktree”的工程团队；Replit Agent 3 适合 Web-IDE 教学与原型；CrewAI 适合自建 multi-agent 工作流的研究/工程团队。

研究问题

earendil-works/pi 究竟是什么？它的归属、版本、活跃度、架构、提示词框架、工具系统、扩展性是什么样？
它和 badlogic/pi-mono 是不是同一个项目？两者的差别是什么？
同类开源 CLI agent（OpenHands、Aider、Cline、Goose（**aaif-goose/goose** vs 历史 block/goose）、SWE-agent、Plandex、OpenCode（sst/opencode vs opencode-ai/opencode）、Crush、Qwen Code、Gemini CLI、Kimi CLI 等）各自的定位、底座、社区活跃度如何？
aaif-goose/goose 与历史 block/goose 是 fork 还是组织迁移？AAIF 化之后治理 / 路线 / 安全模型有什么变化？
sst/opencode 与原始 opencode-ai/opencode 是什么关系？为什么 npm 包 opencode-ai 现在指向 SST 仓库？
Alma（yetone / alma.now）的定位与 CLI agent 的差异？它是开源还是闭源？放进对比矩阵的合理位置在哪？
闭源对照 Claude Code 与 OpenAI Codex CLI 的最新（2026）能力差异：模型可替换性、生态、权限/沙箱、上下文管理、企业可用性、价格模式？
本次新增 8 个对比对象：Devin（Cognition + Windsurf）、Cursor Composer 2、Manus（Butterfly Effect）、Trae SOLO（字节）、Qoder（阿里）、Replit Agent 3、Jules（Google Labs）、CrewAI——它们各自是什么定位、底座、形态？与 pi 的”primitives, not products”哲学如何对照？
横向比较哪些维度是真正的差异点？2026 年视角下风险与未来趋势是什么？

发现

一、earendil-works/pi 项目身份与活跃度

归属与许可证 — Owner：earendil-works 组织（Austria 注册的 PBC，”Bearer of Light” tagline，由 Armin Ronacher、Vegar Stikbakke、Colin Daymond 等任成员）。仓库 earendil-works/pi 是其旗舰开源项目，MIT License。来源
作者与历史 — 实际作者 Mario Zechner（@badlogic，libGDX 作者）2026 年 4 月加入 Earendil 时把原 badlogic/pi-mono 整个迁移过来。最新 commits 仍由 badlogic 主导，外加 xl0、Perlence、vegarsti 等社区贡献者；GitHub 已对旧 URL 做 transfer-redirect。来源
截至 2026-06-05 的状态 — 主语言 TypeScript（93.5%），≈59.8k stars / 7.2k forks，主分支 4427+ commits，226 个 release。最新版本 v0.78.1（2026-06-04），更新主要是提供商扩展（Ant Ling、NVIDIA NIM、MiniMax-M3）、HTML 导出 XSS 修复、扩展安装目录权限收紧等小步快跑式增量。来源
monorepo 四大包（与上一版笔记修正：是 4 个不是 3 个）：
- @earendil-works/pi-coding-agent — 交互式 CLI（旗舰）
- @earendil-works/pi-agent-core — agent 运行时（tool calling、状态管理）
- @earendil-works/pi-ai — 统一多 provider LLM API（OpenAI / Anthropic / Google / Bedrock / Vertex / Azure / Cloudflare / DeepSeek / xAI / Groq / Together / Hugging Face / OpenRouter / Mistral / Kimi / MiniMax / Xiaomi MiMo / Ollama 等 20+）
- @earendil-works/pi-tui — 差分渲染终端 UI 库
组织内还有 pi-chat（Slack/Discord/Telegram 集成）、pi-review（代码评审扩展）、pi-tutorial（教程模式）、gondolin（Linux microvm 沙箱）、absurd（Python durability 实验）等姊妹仓库。来源

二、设计哲学：”Primitives, not products”

极简内核 — 系统提示约 < 1000 token，只暴露四个原子工具：read、write、edit、bash（注意：是 bash 不是 shell，与上一版笔记修正）。文档原文：”Pi is aggressively extensible so it doesn’t have to dictate your workflow.” 复杂能力一律不进核心。来源
官方明确”不内置” — README/docs 直接列举：
- No MCP by default：要 MCP 自己装 extension/package
- No sub-agents baked in：要子代理自己 spawn pi.exec() 或写扩展（仓库内有 subagent.ts 示例）
- No permission popups：不做权限弹窗，建议跑容器或自己实现确认流
- No plan mode / built-in to-dos / background bash：交给 extension（仓库有 plan-mode/ 示例扩展）
  来源
三层 SDK API（@earendil-works/pi-agent-core）：
- createAgentSession — 高层工厂，单个 AgentSession
- Agent 类 — 直接管理 LLM 状态、history、thinking level、system prompt
- createAgentSessionRuntime — 多会话/切换/fork/clone 的运行时
  事件驱动 + 可订阅流式接口；中文社区把它解读为 agentLoop / Agent / AgentHarness 三层（来自 silenceper、CSDN 综述），但仓库 docs 自己没有用这个标签。来源、silenceper 综述

三、扩展系统的四个层次

Skills（on-demand capability）— 自包含目录 + SKILL.md，支持”progressive disclosure”：启动时只把名字 + 描述塞进 system prompt，匹配到任务时才完整加载。可以放在全局、项目内、package 内或 CLI 指定路径，也可以用 /skill:name 显式触发。遵循 Agent Skills 标准。来源
Prompt Templates（slash commands）— 可重用 prompt 模板，绑到 /cmd 命令上。
Extensions（TypeScript 模块）— 自动从 ~/.pi/agent/extensions/ 或 .pi/extensions/ 发现，能力包括：
- pi.registerTool() 注册新工具或覆盖内置工具
- 订阅生命周期事件：session_start/shutdown/before_switch/before_fork、before_agent_start、agent_start/end、turn_start/end、tool_call（可阻断）、tool_result（可改写）、tool_execution_start/end、model_select、thinking_level_select、input（可改写或拦截）
- 通过 ctx.ui 弹 select/confirm/input 与自定义 TUI 组件
- 注册 /commands 与键盘快捷键
- 用 pi.appendEntry() 持久化扩展自己的状态
  来源
Packages（组合 + 分发）— 用 package.json 里的 pi 字段或约定目录结构声明，能同时打包 extensions + skills + prompts + themes。安装来源三种：npm（~/.pi/agent/npm/）、git（.pi/git/）、local path。命令是 pi install / pi update。安全提示明确：”Pi packages run with full system access. Extensions execute arbitrary code, and skills can instruct the model to perform any action including running executables.” 责任推给用户审计。来源

四、Session = 树而非链

JSONL 树结构 — 每个 entry 有 id 与 parentId，”current position” 是活动叶子。/tree 交互式浏览历史、折叠、贴标签、跳转；选 user 消息进 editor 编辑、选 assistant 直接续写。/fork 在更早节点拆出新 session 文件；/clone 复制当前活跃分支。/share 上传成 GitHub gist + HTML 链接，/export 生成独立 HTML。Hugging Face 数据集 badlogicgames/pi-mono 用来发布作者本人的真实工作 session，作为非 toy benchmark 的训练材料。来源

五、Provider 与认证

订阅级登录 — pi-ai 原生支持 ChatGPT Plus/Pro（Codex 通道）、Claude Pro/Max、GitHub Copilot 三种订阅 OAuth；token 存 ~/.pi/agent/auth.json 自动刷新。也兼容 API Key、自定义 provider、Azure / Bedrock / Vertex / Cloudflare AI Gateway 等云后端。来源

六、沙箱：三套官方推荐模式

OpenShell — 适合需要”policy-controlled sandbox with filesystem, process, network, credential, and inference controls”。NVIDIA OpenShell 的策略式沙箱，credential 与推理也在管控边界内。
Gondolin — earendil-works/gondolin 自家实验性 Linux microvm（QEMU/krun 后端）。”want pi on the host but all built-in tools routed into the VM”——auth 留在宿主、工具进 VM。支持可编程 HTTP/TLS 出站策略、密钥占位注入、JS 控制 VFS、SSH allowlist、磁盘 checkpoint、ingress gateway。
Plain Docker — 最简单的整进程容器化，但需要把 API key 带进容器。

docs 直接说：”OpenShell 与 Gondolin 提供凭据隔离，Docker 不行”——很难得地坦诚。来源

七、其他主流开源 CLI agent（更新版）

OpenHands（前 OpenDevin） — 多代理工作区（shell+browser+editor+planner），2026 引入 PLAN.md beta；每 session Docker 沙箱；SWE-bench Verified ~53%（Claude 3.5/4.5）；模型可换（Claude/GPT/Ollama）；强企业向，token 消耗较高。来源
Aider — 终端 + Git 原生 pair programmer，≈35–39k stars。亮点：基于 ctags 的 Repo Map、自动 commit message、linter 自动修复；100+ provider；无 shell/browser 自主执行——更安全但自主性弱；Polyglot benchmark 84.9%。来源
Cline（前 Claude Dev） — 主要是 VS Code/JetBrains 插件，不是纯 CLI；GUI human-in-the-loop；强 Anthropic 集成。来源
Goose（历史名 block/goose，现规范地址 aaif-goose/goose） — Block 出品的 Rust runtime，CLI / 桌面 / API 三入口；多 LLM；YAML Recipes workflow；3000+ MCP 扩展；隐私优先；架构三层（Interface / Agent Logic / Extensions）。**2025-12 起治理移交 Linux Foundation 旗下 Agentic AI Foundation (AAIF)**——README 顶部明写 “goose has moved from block/goose to the Agentic AI Foundation (AAIF) at the Linux Foundation.” block/goose 已 GitHub transfer 重定向到新仓库；不是 fork，是组织搬家。来源
aaif-goose/goose（AAIF 化后的 Goose） — 当前规范仓库地址（2026-06）；Apache-2.0；主语言 Rust（63.8%）+ TypeScript（29.4%）；≈46.5k stars / 4.9k forks / 137 个 release。最新版本 v1.37.0（2026-06-03），新增 xAI SuperGrok / 阿里 Qwen / NEAR AI Cloud / Scaleway / Atomic Chat 等 provider，强化 ACP（Agent Connection Protocol）会话级 system prompt 与 OAuth proactive refresh，引入 Hooks 系统与 /model、/goal 斜杠命令、goose://resume goose://new-session 深链、加密 Nostr session 共享、俄/土语本地化。AAIF 化最重要的实质变化在治理与安全：作为 AAIF 旗舰项目（与 MCP、AGENTS.md 并列），由 OpenAI / Anthropic / Block / Google / Microsoft / AWS 共同背书；红队反馈后 AAIF 引入 MCP 安全 profile 与 sandboxing API 草案（仍在演进，未在 main README 详细化），SECURITY.md 是漏洞披露入口。Block 内部公开数据：开源前每工程师每周净增 8–10 小时产出。来源、Campus Technology AAIF 报道
Plandex — 长程规划与大型 codebase 任务编排，多代理并行子任务、自我调试。来源
SWE-agent（Princeton NLP） — 学术起家，简化 ACI（Agent-Computer Interface），SWE-bench ~12.29% / 平均 93s；偏 agent ↔ repo 交互形式化研究。来源
OpenCode（sst/opencode，本次升级为独立项） — SST/Serverless Stack 团队主导的开源 AI 编码代理，MIT License，主语言 TypeScript（68.1%）+ Go（上一版笔记里写”Zig + SolidJS”是错误，本次修正）、Bun runtime + Turbo monorepo + SST 部署、Oxlint。截至 2026-06-05 ≈170k stars / 20.3k forks / 5000+ open issues，最新版本 v1.15.13（2026-05-30）——堪称 2026 年开源 CLI agent 新晋第一明星。核心特性：
- Plan / Build 双代理（Tab 键切换）：Plan 是只读探索模式，跑 bash 之前会要权限；Build 是全权限执行模式。等价于 Claude Code 的 plan mode + execute 一体化。
- General Subagent：处理复杂搜索、跨文件多步任务，是 sst/opencode 与原始 opencode-ai/opencode 最大的差异。
- Client-Server 架构：服务端可本地或远程部署，前端可以是 console、web UI、VS Code SDK、移动端（仓库内有 apps/mobile/ 等 package）；这是它”开源 Cursor”定位的基础。
- 75+ 模型：OpenAI / Anthropic / Google / Ollama / Llama 3 / Qwen / 本地模型；privacy-focused，明确强调 offline 能力。
- AGENTS.md 自动生成 + GitHub/GitLab 深度集成：PR comment /opencode 触发；auto PR review、issue triage、branch 创建。
- LSP 集成：在终端里得到接近 IDE 的补全 / 跳转能力。
- 历史与命名混淆：原项目 opencode-ai/opencode（Kujtim Hoxha、Go-only）已基本停滞；SST 团队接管/重写后改用 TS+Go 并保留 npm 包名 opencode-ai，导致 npm 包名与 GitHub 组织名不一致。**社区一致推荐 sst/opencode**。来源、2026 OpenCode 综述 - 2048ai.net
Crush / Kimi CLI / Qwen Code / Gemini CLI — Crush 内置 LSP 上下文与 MCP（≈14.4k stars）；Qwen Code 256K 原生上下文（可扩到 1M），中文场景优化；Gemini CLI 免费额度最大（1000 请求/日）；Kimi CLI 走 Moonshot 自家模型 + 国内生态。来源

七·补、Alma：桌面 GUI 客户端（非 CLI 的对照项）

Alma（yetone 出品的桌面 AI 客户端） — 与本笔记其他对比对象不同，Alma 是桌面 GUI 应用而非 CLI，但因为它在中文 AI 用户群里能见度极高、定位上直接对标 Cursor / Claude Code 桌面体验，本次纳入对比矩阵作为参照。要点：
- 定位：作者自述 “A beautiful desktop application that unifies your AI experience”——把多家 AI provider 装进同一个 Mac/Win/Linux 桌面 App，重点是体验一致性与多模型编排，而非纯编码。
- 作者：yetone，国人开发者，同时也是 avante.nvim（Neovim 里最火的 AI 插件）和 fittencode.nvim 等工具的作者，在 AI / editor 工具圈有持续产品力。
- 开闭源：官方未开放源码。GitHub 上 yetone/alma-releases 仅是发布存档仓（README 明写 “This is just a repository for archiving”），截至 2026-06-05 已发布 732 个 release，最新 v0.0.812（2026-06-03）——更新极其频繁，每天近 1 个版本，但 LICENSE 与定价信息官方页面均未公开。
- 核心特性（来自 alma.now 官方页 + Xiaomai/CodeKey 第三方配置文档 + vibesparking 评测）：
  - 统一 provider：原生支持 OpenAI / Anthropic（Claude Sonnet/Opus）/ Google Gemini / DeepSeek / 自定义 base URL（XiaomaiAPI、CodeKey 等中转服务都有专门接入文档）。
  - 持久 Memory 系统：跨会话保留偏好与历史。
  - 集成开发工具：内置终端、可视化 Git 操作（中文综述提到使用 Git worktree 抽象做任务隔离，与 Claude Code 的 worktree 工作流思路一致）、内置浏览器查文档、代码生成与补全。
  - 企业能力：SSO 与访问控制（来自 vibesparking 评测，未在官方页直接列出）。
  - Web Search + Advanced Tool Use：标 “for complex tasks and data analysis”。
  - MCP 支持：官方页与归档仓 README 均未明确说明支持 MCP；本笔记保守标 “未确认”。
- 平台：macOS（Apple Silicon 主力）、Windows、Linux 均有构建。
- 典型用户：偏好桌面 GUI、不想留在终端、需要在 Claude/GPT/Gemini/DeepSeek 之间频繁切换且有自定义 base URL 中转需求的个人开发者与小团队；中文用户社区是其主要推广渠道。
- 与 pi / Claude Code / Codex 的关键差异：Alma 把 LLM provider 编排做成桌面 App 体验，目标用户与 CLI agent 不重叠；它不是 agentic harness（没有公开的 tool calling 框架、没有 subagent / plan mode 这种”让模型自主多步执行”的产品定位），更像”高级聊天 + 内置工具”的 client。所以放进矩阵时 plan mode、subagent、sandbox 等几列基本是 “GUI / 不适用”。来源、yetone/alma-releases、Vibesparking 评测、Xiaomai 接入文档、CodeKey 接入文档

八、闭源对照：Claude Code 与 Codex CLI

Claude Code（Anthropic 官方 CLI） — 2026 形态：Agent SDK（Python/TS）、Skills、Hooks（pre/post）、MCP（一等公民）、Subagents（角色委派 + 冲突仲裁）、Plan mode（目标分解 + 动态重规划 + 进度跟踪）；底座默认 Claude Sonnet 4.5；SWE-bench 72%+。订阅 $20–200/月；企业版有审计与 SSO。来源
OpenAI Codex CLI — 2025 中重写为 Rust 核心 + Node CLI 包装（codex-rs/、codex-cli/、mcp-server/），Tokio 异步 + Ratatui TUI；模型默认 GPT-5-Codex；MCP 同时做 client+server。来源
Codex 三档审批/沙箱 — Suggest / Auto-Edit / Full-Auto；权限策略 ReadOnly / WorkspaceWrite / DangerFullAccess；可 --dangerously-bypass-approvals-and-sandbox（仅推荐 VM/容器）。来源
Codex OS 级沙箱 — macOS Seatbelt（sandbox-exec）、Linux Landlock + seccomp（企业可叠 bubblewrap）、Windows 仅 WSL2 + Restricted Tokens。默认范围 $PWD 与 ~/.codex。来源
Codex 2025–2026 关键更新 — Session Resumption、VS Code 插件、ChatGPT 账号同步（Pro/Enterprise 自动配 key）、自定义 prompt 库、命令白名单（git/npm 等）。Apache-2.0。来源
价格与模型耦合 — Codex 与 ChatGPT 订阅捆绑、Claude Code 与 Anthropic 订阅捆绑；两者都允许 API key，但实际工具调用与提示词都是按自家模型调过的——把 Claude Code 接到 GPT 上，Plan mode/Subagents 稳定性会下降。来源

九、十维对比矩阵

矩阵结构：行是对比维度，列是对比对象。本次新增 / 升级两列：OpenCode（升级为 sst/opencode 权威数据） 与 Alma（新增桌面 GUI 对照）。Alma 在很多列上是”GUI / 不适用”——把它列出来是为了让”非 CLI 桌面客户端 vs CLI agent harness”的差异可视化，不是说它在 agent 能力上等价。

维度	earendil-works/pi	OpenHands	Aider	block/goose（迁移前快照）	aaif-goose/goose（当前规范）	Cline	OpenCode（`sst/opencode`）	Qwen Code	Alma（桌面 GUI）	Claude Code	Codex CLI
开源协议	MIT	MIT	Apache-2.0	Apache-2.0	Apache-2.0（AAIF 治理）	Apache-2.0	MIT	Apache-2.0	闭源（仅发布存档仓 `yetone/alma-releases`，无公开 LICENSE）	闭源（CLI 二进制）	Apache-2.0
底座模型耦合	解耦（pi-ai 抽 20+ provider，含 ChatGPT Pro/Claude Pro/Copilot OAuth）	解耦（Claude/GPT/Ollama）	解耦（100+ provider）	解耦（15+ LLM）	解耦（15+ LLM；v1.37 新增 xAI SuperGrok / Qwen / NEAR / Scaleway / Atomic Chat；ACP 走订阅）	偏向 Anthropic	解耦（75+ 模型；OpenAI/Anthropic/Google/Ollama/Llama 3/Qwen + 本地）	强耦合 Qwen	解耦（OpenAI / Anthropic / Gemini / DeepSeek / 自定义 base URL）	强耦合 Claude	强耦合 GPT-5-Codex
核心工具	4 个：`read/write/edit/bash`	shell + browser + editor + planner	edit + git + lint	shell + MCP	shell + MCP + Hooks + 深链（`goose://`）	IDE 内嵌	shell + LSP + Plan/Build 双代理 + General Subagent	shell + 大上下文检索	聊天 + 内置终端 + 可视化 Git（worktree 抽象）+ 内置浏览器 + Memory + Web Search（GUI 工具，无 agentic tool calling）	全套 + Skills/Hooks	shell + apply_patch
插件机制	TS extension + skill + package（无内置 MCP）	内建工具集 + MCP	内置工具集（Repo Map / linter / git）	MCP（3000+ 扩展）	MCP（3000+ 扩展）+ Hooks 系统 + Recipes（YAML）	VS Code 插件 + 工具	VS Code SDK + console / web / mobile 客户端 + AGENTS.md 自动生成	内置 + agent.md	未公开扩展 API（GUI App，Memory 与 provider 配置可定制）	Skills + Hooks + MCP（一等公民）	MCP client+server + 命令白名单
Subagent	无内置，有 `subagent.ts` 示例	多 agent 并行 + PLAN.md	单 agent	单 agent + Recipes	单 agent + Recipes（YAML workflow，多步任务编排）	单 agent	Plan / Build + General Subagent（处理复杂搜索与多步任务）	单 agent	GUI / 不适用	Subagents（角色 + 仲裁）	单 agent + 审批模式
Plan mode	无内置，有 `plan-mode/` 示例扩展	PLAN.md beta	无	Recipes（YAML）	Recipes + `/goal` 斜杠命令	无	Plan mode 内置（Tab 键切 Plan/Build；Plan 是只读探索）	无	GUI / 不适用	一等公民	无
Sandbox / 权限	无内置；推荐 OpenShell / Gondolin / Docker	每 session Docker	无 shell 自主执行（最安全的”无”)	本地执行 + 权限层	本地执行 + 权限层；AAIF 红队后引入 MCP 安全 profile + sandboxing API 草案（演进中）	IDE 内 human-in-loop	Plan 模式跑 bash 前请求权限 + Client-Server 隔离（远程部署天然分进程）	无	桌面 App 沙箱（macOS App sandbox / Windows AppContainer 等系统级隔离，未公开细节）	内置权限提示 + plan mode	Seatbelt / Landlock+seccomp / WSL2 三档
上下文/记忆	树状 session（JSONL）+ /tree + HTML 导出 + HF 分享	多代理工作区	Repo Map + git 历史	Recipes（YAML workflow）	Recipes + 加密 Nostr session 共享 + 深链恢复	IDE 上下文	AGENTS.md + LSP 索引 + 远程 server context（client/server 分离持久化）	256K → 1M 大上下文	持久 Memory 系统（跨会话保留偏好 / 历史）	Skills 持久化 + 文件级 memory	Session Resumption + prompt 库
IDE 集成	终端为主	Web IDE / GitHub 直连	终端 + 编辑器外挂	CLI / 桌面	CLI / 桌面 / API 三入口 + ACP	原生 VS Code/JetBrains	终端 TUI + Web UI + VS Code SDK + 移动端 client	终端	桌面 GUI App（macOS / Windows / Linux）	VS Code 扩展	VS Code 插件
企业部署	弱（需自建容器/审计）	强（Docker/K8s）	弱（个人开发者向）	强（Block 内部 + 私有 MCP）	强（Linux Foundation 中立治理 + 多家厂商背书：OpenAI/Anthropic/Block/Google/Microsoft/AWS）	中（IDE 部署）	强（Client-Server 架构 + privacy-focused，金融/医疗团队反馈在用 offline 部署）	中（阿里云生态）	中（vibesparking 评测提到 SSO + 访问控制，官方页未公开企业方案）	强（SSO、审计、合同）	强（ChatGPT Enterprise 同步）
社区规模 (2026-06)	≈59.8k stars / 7.2k forks / 4427+ commits	中-大（中文社区热门）	≈35–39k stars	迁移前 ≈45k+	≈46.5k stars / 4.9k forks / 137 release	中	≈170k stars / 20.3k forks / 5000+ open issues / v1.15.13（2026-05-30） — 2026 年增速最猛的开源 CLI agent	中	alma-releases 仓 732 个 release / v0.0.812（2026-06-03）；社区主要在中文圈与 yetone 个人粉丝群	≈48k stars（公开仓）	≈49.7k–54.5k stars

stars 数据来自各仓库截至 2026-05–06 的搜索快照，可能略有偏差。block/goose 的链接已 GitHub transfer 重定向到 aaif-goose/goose，所以两列其实指向同一份代码、同一段 git 历史，差别在治理 / 路线 / 安全 profile，对比矩阵把它们拆成两列只是为了凸显 AAIF 化前后的增量。OpenCode 列已升级到 sst/opencode 权威数据（上一版笔记记的 31.5k stars / Zig+SolidJS 是错误，实际是 TypeScript+Go / 170k stars）。Alma 列很多格用了 “GUI / 不适用”——它和 CLI agent 是不同形态产品，放在矩阵里只是为了让边界可见。

十、其他高讨论度 AI agent（2026 新增 8 个对比对象）

本节集中刻画 8 个 2026 年高讨论度但不属于纯 CLI agent赛道的项目——自治 SaaS、IDE-native 多 agent、Web-IDE 长程自治、multi-agent 框架，与 pi 的”primitives, not products”哲学形成正面对照。每个子节固定结构：定位 / 底座 / 形态 / 工具 / 典型用户 / vs pi / 引用。

10.1 Devin（Cognition + Windsurf）

定位：自治 SaaS agent，被设计成”AI 软件工程师”，可分配 ticket 后异步独立完成
底座：Cognition 自家模型 + 多家 LLM 编排
形态：SaaS（Web 控制台）+ 收购 Windsurf 后整合 IDE 端（2026 年 Cognition 收购 Windsurf）
工具：浏览器 / shell / 编辑器 / 自有 sandbox
典型用户：企业团队批量分配 PR / bug fix
vs pi：Devin 是产品，pi 是工具箱；Devin 长程自治，pi 单步原子操作
引用：devin.ai、Cognition acquires Windsurf 报道

10.2 Cursor Composer 2

定位：IDE-native AI 编辑器，Composer 2 引入 worktree 多 agent 并行
底座：Anthropic Claude / OpenAI GPT / Cursor 自训模型
形态：VS Code fork IDE
工具：内置 codebase indexing、agent loop、MCP
典型用户：日常 IDE 编码者
vs pi：Cursor 是 IDE 体验中心，pi 是 CLI；Cursor 多 agent 是产品默认，pi 靠 extension
引用：cursor.com

10.3 Manus（Butterfly Effect）

定位：通用自治 agent（”Multi-agent Universal Solver”），可执行长任务（写报告、订机票等）
底座：未公开（多 LLM）
形态：Web SaaS
典型用户：通用消费者 / 商务自动化
要点：2026 年 Meta 试图收购 Butterfly Effect 被中国监管否决（事实标注，后续产品方向待跟踪）
vs pi：Manus 是黑盒长程自治，pi 是透明工具箱
引用：manus.im

10.4 Trae SOLO（字节）

定位：字节跳动出品的 AI-native IDE，2026-03 推出独立 SOLO 模式（多 agent 并行）
底座：豆包 / Claude / GPT 多家
形态：独立 IDE（VS Code fork）
工具：MCP 兼容
典型用户：中国开发者 / 跨国团队
vs pi：Trae 是中国版 Cursor，pi 是 CLI primitives
引用：trae.ai

10.5 Qoder（阿里）

定位：阿里出品的企业级 AI IDE，2026-05-15 GA 1.0，主打 Quest 模式（任务驱动）
底座：通义千问 + 多家 LLM
形态：独立 IDE
工具：MCP、Quest 模式、企业 SSO
典型用户：阿里云 / 国央企
vs pi：Qoder 是企业产品，pi 是个人工具箱
引用：qoder.com

10.6 Replit Agent 3

定位：Web-IDE + 长程自治（最长 200 分钟单任务），可在线部署
底座：Anthropic Claude + OpenAI
形态：Web IDE + cloud sandbox
典型用户：原型开发 / 教育
vs pi：Replit 是云端一体化，pi 是本地 CLI
引用：replit.com

10.7 Jules（Google Labs）

定位：异步 GitHub-native agent，可在 GitHub PR/issue 上挂载，自动开 PR 修复
底座：Gemini 3.1 Pro
形态：GitHub App + Web 控制台
典型用户：GitHub 重度团队
vs pi：Jules 是 GitHub 集成 SaaS，pi 是本地 CLI
引用：jules.google

10.8 CrewAI

定位：Python multi-agent 框架，让开发者编排多个 agent 协作（角色分工 + 任务流）
底座：与任意 LLM provider 配合（OpenAI / Anthropic / 本地模型）
形态：Python library
典型用户：研究者 / 自建 agent 系统的工程团队
当前版本：1.14.4（2026-06）
vs pi：CrewAI 是框架（程序化编排），pi 是 CLI 产品；定位完全不同流派
引用：github.com/crewAIInc/crewAI

10.9 8 个新增对象的浓缩对比小矩阵

为避免与第九节的主矩阵列数过宽，本小节单独列出 8 个新增对象。列是 10 维（与主矩阵共享术语），行是 8 个项目。GUI/SaaS 不适用列标 “—“ 或 “SaaS/IDE”。

项目	开源协议	底座耦合	核心工具	插件机制	Subagent	Plan mode	Sandbox/权限	上下文/记忆	IDE 集成	企业部署
Devin	闭源 SaaS	Cognition 自家 + 多 LLM	浏览器/shell/编辑器 + 自有 sandbox	SaaS API	内置长程自治	任务分解 + 异步执行	自有云端 sandbox	跨 ticket 持久	Web 控制台 + Windsurf IDE	强（企业 SaaS 合同）
Cursor Composer 2	闭源（VS Code fork）	多家（Claude/GPT/自训）	codebase indexing + agent loop + MCP	MCP + IDE 扩展	多 agent worktree 并行	内置 plan	IDE 进程 + 用户审批	索引 + 长上下文	自身就是 IDE	强（Cursor for Business）
Manus	闭源 SaaS	未公开（多 LLM 编排）	通用浏览器 + 文件 + 工具调用	SaaS（无插件 API）	多 agent 黑盒	长程任务自动分解	云端 sandbox（黑盒）	长程会话	—	中（C 端 + 商务 SaaS）
Trae SOLO	闭源（VS Code fork）	豆包 + Claude + GPT	IDE 工具集 + MCP + SOLO 多 agent	MCP 兼容	SOLO 多 agent 并行	内置	IDE 进程	IDE 索引	自身就是 IDE	中（字节生态）
Qoder	闭源（独立 IDE）	通义千问 + 多家 LLM	Quest 模式 + MCP + 企业 SSO	MCP	Quest 模式任务驱动	Quest 模式	IDE 进程 + 企业策略	项目级索引	自身就是 IDE	强（阿里云 / 国央企）
Replit Agent 3	闭源（Web IDE）	Claude + OpenAI	Web IDE + cloud sandbox + 在线部署	Replit 平台	长程自治（≤200 分钟）	任务自动分解	Cloud sandbox	项目持久	自身就是 Web IDE	中（教育 / 原型）
Jules	闭源（Google Labs）	Gemini 3.1 Pro	GitHub PR/issue 挂载 + Web 控制台	GitHub App	异步独立开 PR	异步任务规划	Google 云端 sandbox	PR/issue 上下文	GitHub 原生	中（GitHub 团队）
CrewAI	MIT	任意 LLM provider	Python 框架（无内置 CLI）	Python library 程序化编排	多 agent 角色 + 任务流（核心卖点）	由用户代码编排	由用户实现	由用户实现	无（库）	中（自建 agent 系统）

对比与判断

1. 真正的差异点：完成度 vs 可塑性

Claude Code、Codex CLI：MCP、Sandbox、Subagent/Plan、企业权限做成默认开。代价是行为被官方调教过，深度自定义要走 Skills / Hooks / AGENTS.md，且模型替换会显著降级。
earendil-works/pi：故意把这些全部下放到 extension / skill / package。短期上手更难；长期可以让一个团队真正拥有自己的 harness（公司专属 review skill / 项目模板 / 评审 SOP）。它给出的不是产品，而是写产品需要的零件。
**OpenHands、aaif-goose/goose**：两端折中——aaif-goose/goose 借 MCP + Hooks + AAIF 中立治理做生态、OpenHands 借 Docker 做企业级隔离。
**sst/opencode**：是开源侧”完成度最高”的代表——把 Claude Code 的 plan/build 模式 + Cursor 的 client-server 架构 + AGENTS.md 全部内置成默认开，但代码完全开源、模型完全解耦。它和 pi 是开源 CLI agent 谱系两端：pi 极简、sst/opencode 极全。
Alma：不在”agent harness”赛道里，是”统一桌面 AI 客户端”赛道；要把它和 Claude Code 比，更合适的对照是 Cursor / Claude Desktop 而不是 CLI agent。本笔记列出来主要是因为用户社区会拿它和 Claude Code 桌面体验直接对比。

2. 模型耦合度的”隐性”差异

表面上 Claude Code 和 Codex 都”支持自定义 API key”，但工具调用与提示词都是按自家模型调过的。pi / Aider / aaif-goose/goose / sst/opencode / Alma 在这点上都是真正模型无关的，是它们存在的核心理由之一。pi-ai 把 20+ provider 都抽象在同一接口下，并直接支持 ChatGPT Pro / Claude Pro / Copilot 三种订阅级 OAuth——这意味着 pi 的用户可以用同一个 harness 在三家订阅之间切换底座，这是 Claude Code 与 Codex 都做不到的。aaif-goose/goose 走的是另一条路线：通过 ACP（Agent Connection Protocol）让自己挂上各家订阅，覆盖面相似但实现不同。sst/opencode 直接挂 75+ 模型且强调本地/offline 能力。Alma 因为是闭源 GUI，多 provider 编排做得很顺（XiaomaiAPI / CodeKey 之类的中转 base URL 都有专门接入指南），但代价是 prompt / tool calling 框架不可审计、不可替换。

3. 沙箱：从”可选”变成”产品级护城河”

2026 年最显著的变化：Codex 把 Seatbelt / Landlock+seccomp 做成产品默认；Claude Code 强化 Plan/审批；OpenHands 以 Docker-per-session 出名；**aaif-goose/goose 在 AAIF 化后由基金会推动 MCP 安全 profile 与 sandboxing API 草案——治理中立化让它可以更容易被多家厂商共同 review，但具体落地仍在演进。sst/opencode 借 client-server 架构天然把执行体与终端 UI 分开，远程部署时是天然进程隔离；Plan 模式跑 bash 前会要权限。pi 在这条线上明显落后——文档明说自己”没有权限系统”，企业落地需要团队自建容器化 wrapper（Earendil 自家的 gondolin 是当前最完整的方案，但仍是”实验性”标签）。这既是它的设计选择，也是潜在风险。Alma 作为桌面 App**，依赖 OS 级 App sandbox（macOS App Sandbox / Windows AppContainer 等），但官方未公开沙箱细节，企业落地需要单独 audit。

4. 按流派归纳（2026-06 更新）

为了让上面 19 个对比对象不至于在矩阵里散成一团，可以按”产品形态/工作流”归到 5 个流派：

CLI primitives 派（pi）— 最小内核 + 用户组装。极致可塑、上手陡峭、企业落地需自补沙箱。
CLI 成品派（Claude Code / Codex / sst/opencode / aaif-goose / Cline / Aider）— 工具箱 + 默认 agent loop。开箱可用、生态成熟、深度定制要走 Skills/Hooks/AGENTS.md。
IDE-native 派（Cursor / Trae / Qoder）— 编辑器为中心，多 agent 是 IDE 特性。worktree 并行是 2026 年这条线最显眼的工程模式。
自治 SaaS 派（Devin / Manus / Replit Agent 3 / Jules）— 黑盒长程自治。”丢任务进去、回头看 PR/报告”是产品形态共识；可审计性 / 数据隔离仍是企业落地最大不确定性。
Multi-agent 框架派（CrewAI / OpenHands 部分）— 程序化编排。把 agent 协作做成 Python library 或 Web/Docker workspace，让开发者用代码定义角色分工与任务流。

pi 与 CrewAI 实际是两端：pi 把 “harness 层” 做成最小内核给用户填扩展，CrewAI 把 “编排层” 做成 Python 框架给用户写多 agent；中间的 CLI 成品派 / IDE-native 派 / 自治 SaaS 派则各自把 “体验完整度” 做到不同位置。

5. 选型建议

场景	推荐
想最快出活、团队预算够、用得起 Claude/GPT 订阅	Claude Code（Skills/Subagents/Plan 最成熟）或 Codex CLI（沙箱最严格）
已经付了 ChatGPT 订阅、严格沙箱、Rust/Tokio 偏好	Codex CLI
想完全控制 prompt/工具/会话树、做 agent 研究或定制 harness、要在多家订阅间切换	earendil-works/pi
要中立治理（不想被任何一家 AI 厂商绑定）、隐私优先、本地执行、要 MCP 生态接 Jira/AWS	`aaif-goose/goose`（Linux Foundation / AAIF 治理是这条路线的最大卖点）
大型 monorepo、企业自主代理、可接受 Docker 隔离与高 token	OpenHands
增量重构、Git 工作流、想要最稳的”半自动” pair programmer	Aider
要”开源 Cursor”、终端 + Web/移动端 client、Plan/Build 双代理、本地或远程部署都行、最热的开源生态	`sst/opencode`
中文场景、本地大上下文（≥1M）	Qwen Code
免费额度最大（个人开发者起步）	Gemini CLI
不想离开桌面 GUI、要在 Claude/GPT/Gemini/DeepSeek 之间频繁切换且接受闭源 + 自定义 base URL 中转	Alma（注意：不是 agentic harness，更接近”高级 AI 客户端 + 内置工具”）
异步派 ticket 自治执行、想让 agent 直接接 PR/issue	Devin（企业 SaaS 长程自治）或 Jules（Google Labs，GitHub-native 异步）
IDE 多 agent 并行 worktree、希望 agent 是编辑器原生特性	Cursor Composer 2（西方主流）或 Trae SOLO（字节，中国/跨国）
企业 IDE + 中国云生态、需要通义千问 + 企业 SSO	Qoder（阿里 1.0 GA）
Web-IDE 教学/原型、要云端 sandbox + 在线部署一体化	Replit Agent 3（最长 200 分钟单任务）
自建 multi-agent 工作流、要 Python 程序化编排角色 + 任务流	CrewAI

6. 2026 H2 趋势

Subagent / Plan / Skills 标准化 — Claude Code 把它们变成默认；Codex 跟进；开源侧 OpenHands / aaif-goose/goose / sst/opencode 各自实现。pi 是”明确不做、交给社区”的特立独行派。
Sandbox 进入产品默认值 — Codex 把 OS-level sandbox 做成不可绕过；OpenHands 把 Docker 当默认；AAIF 在推 MCP 安全 profile + sandboxing API；sst/opencode 借 client-server 自带进程隔离。pi + gondolin 组合可能是开源侧最干净的”非容器即 microvm”方案，但还需要时间成熟。
MCP 生态分化 — aaif-goose/goose 已 3000+ MCP；Codex 双向 MCP；Claude Code 一等公民；pi 故意不内置但可用 extension 桥接；sst/opencode 当前 MCP 接入主要走 SDK；Alma 至今官方未明确表态。社区里一旦出现”事实标准 pi-mcp-bridge“，分化就会被弥合。AAIF 把 MCP（Anthropic）+ Goose（Block）+ AGENTS.md（OpenAI）放到同一治理下，2026 H2 之后可能会出现”AAIF 标准 agent runtime profile”，这会是开源 CLI agent 生态最值得跟踪的事件。
订阅级 OAuth 成为新底线 — pi-ai 同时挂 ChatGPT Pro / Claude Pro / Copilot 三种订阅，是 2026 年开源 CLI 难得做完整的实践，未来可能成为社区基线；aaif-goose/goose 的 ACP 是另一种实现路线；sst/opencode 的 75+ 模型 + 自定义 base URL 也走类似方向。
桌面 GUI 与 CLI 双轨并行 — Cursor / Alma / Claude Desktop 等桌面客户端在中文用户群里增长很快；CLI agent 仍是工程深度用户与 CI/CD 场景的默认。两条赛道短期内不会合流，但 client-server 架构（sst/opencode、aaif-goose/goose）正在让”同一个 backend、CLI/Web/桌面三种前端”成为可能。
新增（2026-06）：自治 agent 商业化加速 + IDE-native 多 agent worktree 范式 + 中国 IDE 厂商崛起 — 自治 agent 商业化加速（Devin / Manus 走向 SaaS、Jules 走 GitHub-native、Replit Agent 3 走 Web-IDE 一体化）+ IDE-native 多 agent worktree 范式（Cursor Composer 2 引领，VS Code fork 派全部跟进）+ 中国 IDE 厂商崛起（Trae（字节）/ Qoder（阿里） 各自占位）。这三条线 2026 H2 大概率会进一步分化——CLI 派强调可审计性与可移植，自治 SaaS 派强调”丢进去、回来取”，IDE-native 派强调编辑器内多 agent 并行，三派短期内难以合流。

不确定性

badlogic/pi-mono → earendil-works/pi 的迁移时间点没有官方公告原文，我是从 GitHub 的 transfer-redirect 行为 + changchen.me 等中文博客交叉确认，时间窗大约在 2026-04 前后。如果用户能找到官方 announcement，应替换本笔记里”4 月”一节。
GitHub stars 数据：59.8k stars 来自搜索快照与仓库主页，但同一时段不同来源给到 46.8k–60k，相差较大。落地决策建议直接看 GitHub 实时数据。
“Subagent / Plan mode 仅是示例扩展”是否准确：packages/coding-agent/examples/ 与 extensions.md 都把 plan-mode/ 与 subagent.ts 列为示例，但是否有”官方推荐 + 内嵌”版本未完全确认。建议从 pi 内 /help + 实际 pi install 看清楚。
三层 SDK 的中文叫法（agentLoop / Agent / AgentHarness）来自第三方综述（silenceper、CSDN），仓库 docs 自己没用这套术语，技术博客和官方文档之间可能存在用词漂移。
企业级落地路径：当前没有看到”earendil 官方提供的 SaaS 或托管沙箱”产品，企业用 pi 仍需自己负责 audit / SSO / 容器化。
**aaif-goose/goose 的”组织搬家而非 fork”：README 顶部明写 “moved from block/goose“，GitHub transfer 重定向也支持这一说法；但是否有”独立维护人 fork 出去”的旁支（例如某个早期 tag 被分叉）暂未在 release/contributors 列表里看到——结论是目前唯一规范仓库就是 aaif-goose/goose**，但用户如遇到第三方 fork 应单独审计。
AAIF 化的实质变化深度：搜索结果提到”红队反馈后 AAIF 引入 MCP 安全 profile 与 sandboxing API”，但官方仓库 main README 并未把这部分细节展开，可能仍是治理路线图而非已落地特性。生产落地前建议直接查 AAIF 官网与 SECURITY.md 的具体 commit。
aaif-goose/goose 与 Block Goose 老文档站的同步状态：block.github.io/goose 老站点是否完全废弃、是否会迁到 AAIF 域名暂不明确；本笔记引用的中文综述 (oao.tw 等) 仍以 block/goose 为基准。
sst/opencode 与 opencode-ai/opencode 的法律/治理关系：搜索结果一致认为是 SST 团队”接管/重写”，但没有找到官方说明是否经过原作者 Kujtim Hoxha 同意——npm 包 opencode-ai 现在指向 SST 代码这一点可能涉及命名权争议。落地前建议直接读两个仓库 README + LICENSE + 任何 NOTICE 文件。
sst/opencode 的 stars 数据：搜索结果给到 ~94k–170k 不等区间（94k 来自 2026-02 快照、170k 来自 2026-05 快照），增速极快但难以精确锁定。
Alma 的开源/闭源状态：yetone/alma-releases README 明写”仅是发布存档”，未找到任何源码仓库或 LICENSE，目前判断为闭源；但作者 yetone 同时维护多个开源项目（avante.nvim 等），未来是否开源不可预测。如果用户给出 Alma 的实际源码仓库链接，本笔记应立即更新。
Alma 的 MCP / agent 能力：官方页与归档仓 README 均未提到 MCP；中文综述提到 “Git worktree 抽象”与 “Memory” 等，但没有任何”agentic tool calling / subagent”语义证据。把它在矩阵里标 “GUI / 不适用” 是保守做法，可能低估了它实际具备的 agent 能力——建议用户实际跑一遍验证。
Alma 的定价 / 企业方案：alma.now 官方页未公开任何定价，vibesparking 评测提到 “SSO + 访问控制”但没有报价；本笔记的”中”档企业部署评分基于二手信息，需要原厂确认。
Cognition 收购 Windsurf 后的产品整合细节：Cascade IDE 是否会作为独立产品保留？Devin Web 控制台与 Windsurf IDE 的 agent 是同一份 backend 还是两套？官方未有明确说明。
Manus 因 Meta 收购被中国监管否决后的产品方向：是否会调整服务区域 / 改组治理结构 / 接入特定云厂商，目前仅有外部报道、官方未表态。
Qoder 1.0 GA 的国际可用性：是否仅在阿里云中国区可用？海外节点何时上线？官方页未给明确回答；国际客户落地前需要单独和阿里云商务确认。
Trae SOLO 是否仍在 beta / 是否对国际用户开放：2026-03 推出后官方文档语义模糊（”SOLO 模式”在不同页面分别被描述为 beta / GA），且海外可访问性受字节产品出海策略影响，需要直接以官网当前状态为准。

后续行动

在本仓库实操：用 @earendil-works/pi-coding-agent 与 claude 同时跑同一中等仓库的修改任务，记录 token 消耗、首次成功率、最终 PR 质量。
追加：把 sst/opencode 与 Alma 也加进同一 benchmark，对照”开源 Cursor”与”桌面统一客户端”两种产品形态在真实开发流程中的取舍。
调研 pi 与 aaif-goose/goose 之间是否已经有社区版 pi-mcp-bridge extension；同时跟踪 AAIF “agent runtime profile” 草案是否被 pi / OpenHands / Codex / sst/opencode 共同实现。
把 earendil-works/gondolin 真正在本机搭一次，验证 microvm 隔离的实用强度。
跟踪 Codex CLI 的 Linux Landlock + seccomp 配置实践，对照 pi + gondolin 与 aaif-goose/goose + AAIF sandboxing API 做沙箱评测。
关注 2026 H2 是否会出现”agent harness 标准”，尤其 ACP（Agent Communication Protocol）能否中立化生态——AAIF 把 MCP + Goose + AGENTS.md 放到一起，是目前最可能产出标准的渠道。
单独跟踪：Alma 是否会公开源码、是否会接入 MCP——这两点决定它能不能从”AI 客户端”跨到”CLI agent”赛道。
新增（2026-06）跟踪项：Cognition + Windsurf 收购整合落地（Cascade 是否独立保留）、Manus 在中国监管否决 Meta 收购后产品方向、Qoder 1.0 GA 国际节点排期、Trae SOLO 国际开放状态、Cursor Composer 2 与 Trae SOLO 在 worktree 多 agent 上的实测对照、CrewAI 在企业自建 agent 系统中的真实采纳率。