Pi-Integrationsarchitektur

Dieses Dokument beschreibt, wie OpenClaw sich mit pi-coding-agent und den zugehörigen Paketen (pi-ai, pi-agent-core, pi-tui) integriert, um seine KI-Agent-Funktionen bereitzustellen.

Überblick

OpenClaw verwendet das Pi-SDK, um einen KI-Coding-Agent in seine Messaging-Gateway-Architektur einzubetten. Anstatt Pi als Subprozess zu starten oder den RPC-Modus zu verwenden, importiert und instanziiert OpenClaw direkt Pis AgentSession über createAgentSession(). Dieser eingebettete Ansatz bietet:

Volle Kontrolle über den Sitzungslebenszyklus und die Ereignisbehandlung
Benutzerdefinierte Tool-Injektion (Messaging, Sandbox, kanalspezifische Aktionen)
Anpassung des System-Prompts pro Kanal/Kontext
Sitzungspersistenz mit Unterstützung für Branching/Compaction
Rotation mehrerer Auth-Profile pro Konto mit Failover
Provider-agnostisches Umschalten von Modellen

Paketabhängigkeiten

{
  "@mariozechner/pi-agent-core": "0.68.1",
  "@mariozechner/pi-ai": "0.68.1",
  "@mariozechner/pi-coding-agent": "0.68.1",
  "@mariozechner/pi-tui": "0.68.1"
}

Paket	Zweck
`pi-ai`	Kernabstraktionen für LLMs: `Model`, `streamSimple`, Nachrichtentypen, Provider-APIs
`pi-agent-core`	Agent-Loop, Tool-Ausführung, Typen für `AgentMessage`
`pi-coding-agent`	Höherstufiges SDK: `createAgentSession`, `SessionManager`, `AuthStorage`, `ModelRegistry`, integrierte Tools
`pi-tui`	Komponenten für die Terminal-UI (werden im lokalen TUI-Modus von OpenClaw verwendet)

Dateistruktur

src/agents/
├── pi-embedded-runner.ts          # Re-Exporte aus pi-embedded-runner/
├── pi-embedded-runner/
│   ├── run.ts                     # Haupteinstieg: runEmbeddedPiAgent()
│   ├── run/
│   │   ├── attempt.ts             # Logik für einen einzelnen Versuch mit Sitzungseinrichtung
│   │   ├── params.ts              # Typ RunEmbeddedPiAgentParams
│   │   ├── payloads.ts            # Antwort-Nutzlasten aus Laufergebnissen erstellen
│   │   ├── images.ts              # Bildinjektion für Vision-Modelle
│   │   └── types.ts               # EmbeddedRunAttemptResult
│   ├── abort.ts                   # Erkennung von Abbruchfehlern
│   ├── cache-ttl.ts               # Verfolgung von Cache-TTL für Context-Pruning
│   ├── compact.ts                 # Logik für manuelle/automatische Compaction
│   ├── extensions.ts              # Pi-Erweiterungen für eingebettete Läufe laden
│   ├── extra-params.ts            # Provider-spezifische Stream-Parameter
│   ├── google.ts                  # Korrekturen der Reihenfolge von Turns für Google/Gemini
│   ├── history.ts                 # Begrenzung des Verlaufs (DM vs. Gruppe)
│   ├── lanes.ts                   # Lanes für Sitzung/globale Befehle
│   ├── logger.ts                  # Logger des Subsystems
│   ├── model.ts                   # Modellauflösung über ModelRegistry
│   ├── runs.ts                    # Verfolgung aktiver Läufe, Abbruch, Warteschlange
│   ├── sandbox-info.ts            # Sandbox-Informationen für den System-Prompt
│   ├── session-manager-cache.ts   # Caching von SessionManager-Instanzen
│   ├── session-manager-init.ts    # Initialisierung von Sitzungsdateien
│   ├── system-prompt.ts           # Builder für den System-Prompt
│   ├── tool-split.ts              # Aufteilen von Tools in builtIn vs. custom
│   ├── types.ts                   # EmbeddedPiAgentMeta, EmbeddedPiRunResult
│   └── utils.ts                   # Mapping von ThinkLevel, Fehlerbeschreibung
├── pi-embedded-subscribe.ts       # Abonnement/Dispatch von Sitzungsereignissen
├── pi-embedded-subscribe.types.ts # SubscribeEmbeddedPiSessionParams
├── pi-embedded-subscribe.handlers.ts # Factory für Ereignis-Handler
├── pi-embedded-subscribe.handlers.lifecycle.ts
├── pi-embedded-subscribe.handlers.types.ts
├── pi-embedded-block-chunker.ts   # Chunking von Streaming-Blockantworten
├── pi-embedded-messaging.ts       # Verfolgung gesendeter Messaging-Tools
├── pi-embedded-helpers.ts         # Fehlerklassifizierung, Validierung von Turns
├── pi-embedded-helpers/           # Hilfsmodule
├── pi-embedded-utils.ts           # Formatierungs-Utilities
├── pi-tools.ts                    # createOpenClawCodingTools()
├── pi-tools.abort.ts              # AbortSignal-Wrapping für Tools
├── pi-tools.policy.ts             # Richtlinie für Tool-Allowlist/Denylist
├── pi-tools.read.ts               # Anpassungen des Read-Tools
├── pi-tools.schema.ts             # Normalisierung des Tool-Schemas
├── pi-tools.types.ts              # Typalias AnyAgentTool
├── pi-tool-definition-adapter.ts  # Adapter AgentTool -> ToolDefinition
├── pi-settings.ts                 # Settings-Overrides
├── pi-hooks/                      # Benutzerdefinierte Pi-Hooks
│   ├── compaction-safeguard.ts    # Safeguard-Erweiterung
│   ├── compaction-safeguard-runtime.ts
│   ├── context-pruning.ts         # Cache-TTL-Context-Pruning-Erweiterung
│   └── context-pruning/
├── model-auth.ts                  # Auflösung von Auth-Profilen
├── auth-profiles.ts               # Profilspeicher, Cooldown, Failover
├── model-selection.ts             # Auflösung des Standardmodells
├── models-config.ts               # Generierung von models.json
├── model-catalog.ts               # Cache für den Modellkatalog
├── context-window-guard.ts        # Validierung des Kontextfensters
├── failover-error.ts              # Klasse FailoverError
├── defaults.ts                    # DEFAULT_PROVIDER, DEFAULT_MODEL
├── system-prompt.ts               # buildAgentSystemPrompt()
├── system-prompt-params.ts        # Auflösung der Parameter des System-Prompts
├── system-prompt-report.ts        # Generierung von Debug-Berichten
├── tool-summaries.ts              # Zusammenfassungen von Tool-Beschreibungen
├── tool-policy.ts                 # Auflösung von Tool-Richtlinien
├── transcript-policy.ts           # Richtlinie zur Validierung von Transkripten
├── skills.ts                      # Snapshot-/Prompt-Erstellung für Skills
├── skills/                        # Skills-Subsystem
├── sandbox.ts                     # Auflösung des Sandbox-Kontexts
├── sandbox/                       # Sandbox-Subsystem
├── channel-tools.ts               # Kanalspezifische Tool-Injektion
├── openclaw-tools.ts              # OpenClaw-spezifische Tools
├── bash-tools.ts                  # exec-/process-Tools
├── apply-patch.ts                 # Tool apply_patch (OpenAI)
├── tools/                         # Einzelne Tool-Implementierungen
│   ├── browser-tool.ts
│   ├── canvas-tool.ts
│   ├── cron-tool.ts
│   ├── gateway-tool.ts
│   ├── image-tool.ts
│   ├── message-tool.ts
│   ├── nodes-tool.ts
│   ├── session*.ts
│   ├── web-*.ts
│   └── ...
└── ...

Kanalspezifische Laufzeitumgebungen für Nachrichtenaktionen liegen jetzt in den Plugin-eigenen Erweiterungsverzeichnissen statt unter src/agents/tools, zum Beispiel:

die Laufzeitdateien für Aktionsruntimes des Discord-Plugins
die Laufzeitdatei für Aktionen des Slack-Plugins
die Laufzeitdatei für Aktionen des Telegram-Plugins
die Laufzeitdatei für Aktionen des WhatsApp-Plugins

Zentraler Integrationsablauf

1. Einen eingebetteten Agenten ausführen

Der Haupteinstiegspunkt ist runEmbeddedPiAgent() in pi-embedded-runner/run.ts:

import { runEmbeddedPiAgent } from "./agents/pi-embedded-runner.js";

const result = await runEmbeddedPiAgent({
  sessionId: "user-123",
  sessionKey: "main:whatsapp:+1234567890",
  sessionFile: "/path/to/session.jsonl",
  workspaceDir: "/path/to/workspace",
  config: openclawConfig,
  prompt: "Hello, how are you?",
  provider: "anthropic",
  model: "claude-sonnet-4-6",
  timeoutMs: 120_000,
  runId: "run-abc",
  onBlockReply: async (payload) => {
    await sendToChannel(payload.text, payload.mediaUrls);
  },
});

2. Sitzungserstellung

Innerhalb von runEmbeddedAttempt() (aufgerufen von runEmbeddedPiAgent()) wird das Pi-SDK verwendet:

import {
  createAgentSession,
  DefaultResourceLoader,
  SessionManager,
  SettingsManager,
} from "@mariozechner/pi-coding-agent";

const resourceLoader = new DefaultResourceLoader({
  cwd: resolvedWorkspace,
  agentDir,
  settingsManager,
  additionalExtensionPaths,
});
await resourceLoader.reload();

const { session } = await createAgentSession({
  cwd: resolvedWorkspace,
  agentDir,
  authStorage: params.authStorage,
  modelRegistry: params.modelRegistry,
  model: params.model,
  thinkingLevel: mapThinkingLevel(params.thinkLevel),
  tools: builtInTools,
  customTools: allCustomTools,
  sessionManager,
  settingsManager,
  resourceLoader,
});

applySystemPromptOverrideToSession(session, systemPromptOverride);

3. Ereignisabonnement

subscribeEmbeddedPiSession() abonniert die AgentSession-Ereignisse von Pi:

const subscription = subscribeEmbeddedPiSession({
  session: activeSession,
  runId: params.runId,
  verboseLevel: params.verboseLevel,
  reasoningMode: params.reasoningLevel,
  toolResultFormat: params.toolResultFormat,
  onToolResult: params.onToolResult,
  onReasoningStream: params.onReasoningStream,
  onBlockReply: params.onBlockReply,
  onPartialReply: params.onPartialReply,
  onAgentEvent: params.onAgentEvent,
});

Zu den behandelten Ereignissen gehören:

message_start / message_end / message_update (Streaming von Text/Denken)
tool_execution_start / tool_execution_update / tool_execution_end
turn_start / turn_end
agent_start / agent_end
compaction_start / compaction_end

4. Prompting

Nach der Einrichtung wird die Sitzung gepromptet:

await session.prompt(effectivePrompt, { images: imageResult.images });

Das SDK verarbeitet den vollständigen Agent-Loop: an das LLM senden, Tool-Aufrufe ausführen, Antworten streamen. Die Bildinjektion ist promptlokal: OpenClaw lädt Bildreferenzen aus dem aktuellen Prompt und übergibt sie über images nur für diesen Turn. Es durchsucht nicht erneut ältere Verlaufsturns, um Bild-Nutzlasten erneut zu injizieren.

Tool-Architektur

Tool-Pipeline

Basis-Tools: Pis codingTools (read, bash, edit, write)
Benutzerdefinierte Ersetzungen: OpenClaw ersetzt bash durch exec/process, passt read/edit/write für die Sandbox an
OpenClaw-Tools: Messaging, Browser, Canvas, Sitzungen, Cron, Gateway usw.
Kanal-Tools: Aktions-Tools speziell für Discord/Telegram/Slack/WhatsApp
Richtlinienfilterung: Tools werden nach Profil-, Provider-, Agent-, Gruppen- und Sandbox-Richtlinien gefiltert
Schema-Normalisierung: Schemata werden für Besonderheiten von Gemini/OpenAI bereinigt
AbortSignal-Wrapping: Tools werden so umschlossen, dass sie Abort-Signale beachten

Adapter für Tool-Definitionen

AgentTool aus pi-agent-core hat eine andere execute-Signatur als ToolDefinition aus pi-coding-agent. Der Adapter in pi-tool-definition-adapter.ts überbrückt dies:

export function toToolDefinitions(tools: AnyAgentTool[]): ToolDefinition[] {
  return tools.map((tool) => ({
    name: tool.name,
    label: tool.label ?? name,
    description: tool.description ?? "",
    parameters: tool.parameters,
    execute: async (toolCallId, params, onUpdate, _ctx, signal) => {
      // Die Signatur von pi-coding-agent unterscheidet sich von pi-agent-core
      return await tool.execute(toolCallId, params, signal, onUpdate);
    },
  }));
}

Strategie zur Aufteilung von Tools

splitSdkTools() übergibt alle Tools über customTools:

export function splitSdkTools(options: { tools: AnyAgentTool[]; sandboxEnabled: boolean }) {
  return {
    builtInTools: [], // Leer. Wir überschreiben alles
    customTools: toToolDefinitions(options.tools),
  };
}

Dies stellt sicher, dass die Richtlinienfilterung, Sandbox-Integration und der erweiterte Tool-Satz von OpenClaw providerübergreifend konsistent bleiben.

Aufbau des System-Prompts

Der System-Prompt wird in buildAgentSystemPrompt() (system-prompt.ts) erstellt. Er setzt einen vollständigen Prompt mit Abschnitten zusammen, darunter Tooling, Tool-Aufrufstil, Safety-Leitplanken, OpenClaw-CLI-Referenz, Skills, Dokumentation, Workspace, Sandbox, Messaging, Antwort-Tags, Voice, stille Antworten, Heartbeat, Laufzeitmetadaten sowie Memory und Reactions, wenn aktiviert, und optionalen Kontextdateien und zusätzlichem System-Prompt-Inhalt. Für den minimalen Prompt-Modus, der von Subagenten verwendet wird, werden Abschnitte gekürzt. Der Prompt wird nach der Sitzungserstellung über applySystemPromptOverrideToSession() angewendet:

const systemPromptOverride = createSystemPromptOverride(appendPrompt);
applySystemPromptOverrideToSession(session, systemPromptOverride);

Sitzungsverwaltung

Sitzungsdateien

Sitzungen sind JSONL-Dateien mit Baumstruktur (Verknüpfung über id/parentId). Pis SessionManager übernimmt die Persistenz:

const sessionManager = SessionManager.open(params.sessionFile);

OpenClaw umschließt dies mit guardSessionManager() für die Sicherheit von Tool-Ergebnissen.

Sitzungs-Caching

session-manager-cache.ts cached SessionManager-Instanzen, um wiederholtes Parsen von Dateien zu vermeiden:

await prewarmSessionFile(params.sessionFile);
sessionManager = SessionManager.open(params.sessionFile);
trackSessionManagerAccess(params.sessionFile);

Begrenzung des Verlaufs

limitHistoryTurns() kürzt den Gesprächsverlauf basierend auf dem Kanaltyp (DM vs. Gruppe).

Compaction

Automatische Compaction wird bei Kontextüberlauf ausgelöst. Häufige Überlauf-Signaturen sind request_too_large, context length exceeded, input exceeds the maximum number of tokens, input token count exceeds the maximum number of input tokens, input is too long for the model und ollama error: context length exceeded. compactEmbeddedPiSessionDirect() behandelt die manuelle Compaction:

const compactResult = await compactEmbeddedPiSessionDirect({
  sessionId, sessionFile, provider, model, ...
});

Authentifizierung und Modellauflösung

Auth-Profile

OpenClaw verwaltet einen Speicher für Auth-Profile mit mehreren API-Schlüsseln pro Provider:

const authStore = ensureAuthProfileStore(agentDir, { allowKeychainPrompt: false });
const profileOrder = resolveAuthProfileOrder({ cfg, store: authStore, provider, preferredProfile });

Profile rotieren bei Fehlern mit Cooldown-Tracking:

await markAuthProfileFailure({ store, profileId, reason, cfg, agentDir });
const rotated = await advanceAuthProfile();

Modellauflösung

import { resolveModel } from "./pi-embedded-runner/model.js";

const { model, error, authStorage, modelRegistry } = resolveModel(
  provider,
  modelId,
  agentDir,
  config,
);

// Verwendet Pis ModelRegistry und AuthStorage
authStorage.setRuntimeApiKey(model.provider, apiKeyInfo.apiKey);

Failover

FailoverError löst einen Modell-Fallback aus, wenn er konfiguriert ist:

if (fallbackConfigured && isFailoverErrorMessage(errorText)) {
  throw new FailoverError(errorText, {
    reason: promptFailoverReason ?? "unknown",
    provider,
    model: modelId,
    profileId,
    status: resolveFailoverStatus(promptFailoverReason),
  });
}

Pi-Erweiterungen

OpenClaw lädt benutzerdefinierte Pi-Erweiterungen für spezialisiertes Verhalten:

Compaction-Safeguard

src/agents/pi-hooks/compaction-safeguard.ts fügt Compaction Leitplanken hinzu, einschließlich adaptiver Token-Budgetierung sowie Zusammenfassungen von Tool-Fehlern und Dateivorgängen:

if (resolveCompactionMode(params.cfg) === "safeguard") {
  setCompactionSafeguardRuntime(params.sessionManager, { maxHistoryShare });
  paths.push(resolvePiExtensionPath("compaction-safeguard"));
}

Context-Pruning

src/agents/pi-hooks/context-pruning.ts implementiert Cache-TTL-basiertes Context-Pruning:

if (cfg?.agents?.defaults?.contextPruning?.mode === "cache-ttl") {
  setContextPruningRuntime(params.sessionManager, {
    settings,
    contextWindowTokens,
    isToolPrunable,
    lastCacheTouchAt,
  });
  paths.push(resolvePiExtensionPath("context-pruning"));
}

Streaming und Blockantworten

Block-Chunking

EmbeddedBlockChunker verwaltet Streaming-Text in diskrete Antwortblöcke:

const blockChunker = blockChunking ? new EmbeddedBlockChunker(blockChunking) : null;

Entfernen von Thinking-/Final-Tags

Die Streaming-Ausgabe wird verarbeitet, um <think>-/<thinking>-Blöcke zu entfernen und <final>-Inhalt zu extrahieren:

const stripBlockTags = (text: string, state: { thinking: boolean; final: boolean }) => {
  // Inhalt von <think>...</think> entfernen
  // Wenn enforceFinalTag gesetzt ist, nur Inhalt von <final>...</final> zurückgeben
};

Antwortdirektiven

Antwortdirektiven wie [[media:url]], [[voice]], [[reply:id]] werden geparst und extrahiert:

const { text: cleanedText, mediaUrls, audioAsVoice, replyToId } = consumeReplyDirectives(chunk);

Fehlerbehandlung

Fehlerklassifizierung

pi-embedded-helpers.ts klassifiziert Fehler für eine angemessene Behandlung:

isContextOverflowError(errorText)     // Kontext zu groß
isCompactionFailureError(errorText)   // Compaction fehlgeschlagen
isAuthAssistantError(lastAssistant)   // Auth-Fehler
isRateLimitAssistantError(...)        // Rate-Limit erreicht
isFailoverAssistantError(...)         // Sollte auf Failover umschalten
classifyFailoverReason(errorText)     // "auth" | "rate_limit" | "quota" | "timeout" | ...

Fallback für Thinking-Level

Wenn ein Thinking-Level nicht unterstützt wird, wird auf einen Fallback zurückgegriffen:

const fallbackThinking = pickFallbackThinkingLevel({
  message: errorText,
  attempted: attemptedThinking,
});
if (fallbackThinking) {
  thinkLevel = fallbackThinking;
  continue;
}

Sandbox-Integration

Wenn der Sandbox-Modus aktiviert ist, werden Tools und Pfade eingeschränkt:

const sandbox = await resolveSandboxContext({
  config: params.config,
  sessionKey: sandboxSessionKey,
  workspaceDir: resolvedWorkspace,
});

if (sandboxRoot) {
  // Sandboxed read/edit/write-Tools verwenden
  // Exec läuft im Container
  // Browser verwendet Bridge-URL
}

Provider-spezifische Behandlung

Anthropic

Bereinigung des Magic Strings für Verweigerungen
Validierung von Turns für aufeinanderfolgende Rollen
Strikte vorgelagerte Pi-Validierung von Tool-Parametern

Google/Gemini

Plugin-eigene Bereinigung des Tool-Schemas

OpenAI

Tool apply_patch für Codex-Modelle
Behandlung der Herabstufung von Thinking-Leveln

TUI-Integration

OpenClaw hat außerdem einen lokalen TUI-Modus, der Komponenten von pi-tui direkt verwendet:

// src/tui/tui.ts
import { ... } from "@mariozechner/pi-tui";

Dies bietet die interaktive Terminal-Erfahrung ähnlich zu Pis nativem Modus.

Wichtige Unterschiede zur Pi-CLI

Aspekt	Pi CLI	OpenClaw Embedded
Aufruf	`pi`-Befehl / RPC	SDK über `createAgentSession()`
Tools	Standard-Coding-Tools	Benutzerdefinierte OpenClaw-Tool-Suite
System-Prompt	AGENTS.md + Prompts	Dynamisch pro Kanal/Kontext
Sitzungsspeicher	`~/.pi/agent/sessions/`	`~/.openclaw/agents/<agentId>/sessions/` (oder `$OPENCLAW_STATE_DIR/agents/<agentId>/sessions/`)
Auth	Einzelne Anmeldedaten	Mehrere Profile mit Rotation
Erweiterungen	Von der Festplatte geladen	Programmatisch + Festplattenpfade
Ereignisbehandlung	TUI-Rendering	Callback-basiert (`onBlockReply` usw.)

Zukünftige Überlegungen

Bereiche für mögliche Überarbeitungen:

Abgleich der Tool-Signaturen: Derzeit Anpassung zwischen den Signaturen von pi-agent-core und pi-coding-agent
Umschließen des Session Managers: guardSessionManager erhöht die Sicherheit, aber auch die Komplexität
Laden von Erweiterungen: Könnte Pis ResourceLoader direkter verwenden
Komplexität des Streaming-Handlers: subscribeEmbeddedPiSession ist umfangreich geworden
Provider-Besonderheiten: Viele provider-spezifische Codepfade, die Pi möglicherweise selbst behandeln könnte

Tests

Die Abdeckung der Pi-Integration umfasst diese Suites:

src/agents/pi-*.test.ts
src/agents/pi-auth-json.test.ts
src/agents/pi-embedded-*.test.ts
src/agents/pi-embedded-helpers*.test.ts
src/agents/pi-embedded-runner*.test.ts
src/agents/pi-embedded-runner/**/*.test.ts
src/agents/pi-embedded-subscribe*.test.ts
src/agents/pi-tools*.test.ts
src/agents/pi-tool-definition-adapter*.test.ts
src/agents/pi-settings.test.ts
src/agents/pi-hooks/**/*.test.ts

Live/Opt-in:

src/agents/pi-embedded-runner-extraparams.live.test.ts (OPENCLAW_LIVE_TEST=1 aktivieren)

Für aktuelle Ausführungsbefehle siehe Pi Development Workflow.

CLI commands

RPC and API

Templates

Technical reference

Concept internals

Project

Release policy

​Pi-Integrationsarchitektur

​Überblick

​Paketabhängigkeiten

​Dateistruktur

​Zentraler Integrationsablauf

​1. Einen eingebetteten Agenten ausführen

​2. Sitzungserstellung

​3. Ereignisabonnement

​4. Prompting

​Tool-Architektur

​Tool-Pipeline

​Adapter für Tool-Definitionen

​Strategie zur Aufteilung von Tools

​Aufbau des System-Prompts

​Sitzungsverwaltung

​Sitzungsdateien

​Sitzungs-Caching

​Begrenzung des Verlaufs

​Compaction

​Authentifizierung und Modellauflösung

​Auth-Profile

​Modellauflösung

​Failover

​Pi-Erweiterungen

​Compaction-Safeguard

​Context-Pruning

​Streaming und Blockantworten

​Block-Chunking

​Entfernen von Thinking-/Final-Tags

​Antwortdirektiven

​Fehlerbehandlung

​Fehlerklassifizierung

​Fallback für Thinking-Level

​Sandbox-Integration

​Provider-spezifische Behandlung

​Anthropic

​Google/Gemini

​OpenAI

​TUI-Integration

​Wichtige Unterschiede zur Pi-CLI

​Zukünftige Überlegungen

​Tests