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做了个 Pi-Work:让 AI 真正操作工具,并把整个工作环境打包带走

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  •   pphboy · 3h 25m ago · 221 views

    大家好,我是 pphboy https://github.com/pphboy, 一名独立开发者,之前主要做 NAS 、Linux Infra 相关的开发。

    这段时间一直在做一个自己的项目:Pi-Work。目前 MVP 已经跑通,也录制了 Demo ,今天第一次在 V2EX 分享,希望能找到第一批愿意尝试的用户。

    本人录制的使用 Demo

    https://www.bilibili.com/video/BV1Uxx16VEYR/?spm_id_from=333.1387.homepage.video_card.click

    官网目前的 Demos: https://pphboy.github.io/piwork/demos/

    为什么做 Pi-Work ?

    现在 AI 已经能够写代码、执行命令、调用各种工具了。

    但我一直在思考一个问题:

    如果 AI 不只是一个聊天窗口,而是真正拥有一套可以操作、保存、迁移和分享的工作环境,会怎么样?

    目前很多 AI Agent 依然依赖宿主机的运行环境。换一台电脑,可能又要重新安装依赖、配置工具、处理环境问题。

    我希望把这些复杂性尽可能隐藏起来。

    Pi-Work 是什么?

    Pi-Work 是一个基于 MicroVM 的 AI 工作环境。

    它不是单纯给大模型套一个聊天界面,而是尝试把 AI 的工具执行能力与独立的工作环境结合起来。

    目前主要实现了几个方向:

    • 独立运行环境:通过 MicroVM 为 AI 提供可以实际执行命令、操作文件和使用工具的环境。
    • AI 直接操作工具:用户通过自然语言提出需求,由 AI 在工作环境中执行任务。
    • 工作环境打包与迁移:支持将工作环境导出为 .work 文件,在其他机器上导入和继续使用。
    • 降低使用门槛:提供 GUI 和一键安装流程,尽可能减少用户手动配置虚拟机、依赖和开发环境的成本。

    我希望未来用户不需要懂 Docker 、Linux 或各种复杂的环境配置,也能直接使用 AI 完成实际工作。

    技术实现

    底层使用 QEMU MicroVM ,主要围绕 KVM / WHPX 等虚拟化能力构建。

    选择 MicroVM ,是希望在环境隔离、运行效率和可迁移性之间取得平衡。

    当前主要面向 x86-64 环境,后续也考虑支持 macOS / Apple Silicon 。

    当前进度

    目前已经完成了核心 MVP ,包括 AI 操作环境、运行环境管理以及跨机器导入导出的基本闭环。

    不过产品还处于早期,UI 、兼容性和使用体验都有需要继续完善的地方。

    我不打算等所有功能都完美之后再发布,而是希望开始公开构建,让真实用户的反馈推动后续迭代。

    项目地址

    https://pphboy.github.io/piwork/

    最后

    Pi-Work 的长期目标,是让 AI 不仅能够回答问题,还能真正使用工具完成工作,并且让这些工作环境可以被重复使用和分享。

    我个人非常看好 AI Agent ,但也觉得在 Agent 之外,运行环境、工具管理、环境迁移等基础设施同样值得投入。

    这也是我选择做 Pi-Work 的原因。

    目前最想听到大家的反馈:

    1. 你有没有遇到过 AI Agent 环境配置、迁移、复用方面的问题?
    2. 你认为这种可以打包分享的 AI 工作环境,有哪些实际使用场景?
    3. 如果你愿意尝试 Pi-Work ,目前有哪些问题会阻碍你使用?

    欢迎大家提建议,也欢迎直接指出产品设计和技术方案中的问题。

    我会继续独立开发、公开构建这个项目。

    Just for fun.

    2 replies  •  2026-11-04 22:02:07 +08:00
    hadesy
    hadesy
    3h 23m ago
    1
    这跟把一个开发环境直接打包成 docker + skill 的分发方式有什么区别,docker 不同镜像还可以复用文件层,这个不是重复造轮子么
    pphboy
    pphboy
    OP
    3h 12m ago
    2
    @hadesy

    谢谢您的回复。
    piwork 是一个可以持续迭代的工作空间。
    假设我要搭建一个工作流( AI Native),然后可以一键导出给其他用户使用,其他用户不需要任何配置就能直接定制自己的工作流。
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