Codemode меняет работу ИИ-агентов с MCP: инструменты больше не забивают контекст

Pi, это обвязка (harness), то есть программа вокруг языковой модели, которая даёт ей инструменты и следит за их выполнением. MCP, это стандарт подключения внешних сервисов к ИИ-агентам. Один из разработчиков Pi в своём материале объяснил, почему раньше выступал за скрипты вместо MCP и что изменилось с Codemode.

Для русскоязычной аудитории тема почти не описана. При этом выбор «грузить инструменты в контекст или обходиться скриптами» напрямую влияет на расход токенов (токен, это кусочек текста, за который платят при работе с моделью) и на итоговый счёт.

Что не так с MCP и почему спасали скрипты?

Когда обвязка даёт модели инструменты, она передаёт их описания, и каждое занимает место в контексте, то есть в рабочей памяти модели на время диалога. Будет ли модель охотно вызывать инструмент, зависит от того, как её обучали с подкреплением (обучение через поощрение удачных действий).

Поэтому автор предпочитал CLI и bash, то есть командную строку: команды легко комбинировать, а устройство файловой системы модель усвоила ещё при обучении. Выполнив echo foo > /tmp/test.txt, она понимает, что в каталоге /tmp появился файл test.txt.

Слабое место bash в том, что он комбинирует только исполняемые программы. Чтение картинки мультимодальной моделью (модель, понимающая и текст, и изображения) или запуск субагентов (вспомогательных агентов) через командную строку не сделать: эти функции встроены прямо в обвязку.

Codemode выполняет код на стороне «мозга», а не «рук»

Автор делит систему на две части. «Мозг», это обвязка, доверенная часть на отдельной машине. «Руки», это среда выполнения, где запускается bash и работают инструменты, например внутри песочницы Gondolin.

Codemode позволяет модели описывать сложные операции кодом на JavaScript и выполнять их в обвязке. Название придумали в Cloudflare. В Pi код работает в QuickJS внутри WASM (изолированной среды для запуска кода) с ограничениями:

• нет доступа к сети и файловой системе;
• нет таймеров;
• объём памяти ограничен.

С внешним миром такой код общается только через вызовы других инструментов. Разница заметна на выводе: обычный вызов bash отдаёт в контекст последние 2000 строк, а через Codemode агент получает более объёмный результат в структурированном виде.

Что понадобится, чтобы попробовать Codemode?

• Pi версии 1.0.
• Подключённые MCP-серверы, если они у вас есть.
• Доступ к файлу настроек Pi.

Как включить Codemode в Pi за три шага?

1. Если вы подключаете MCP, ничего делать не нужно: по умолчанию Codemode в Pi включается вместе с MCP.
2. Чтобы включить его без MCP, добавьте в настройки строку:

"defaultTools": ["+codemode"]

1. Либо просто попросите Pi сделать это за вас. Дальше агент сам выбирает Codemode, если задача к этому подталкивает, или когда вы прямо об этом просите.

Через Codemode в Pi доступны и вызовы, которые плохо вписываются в обычный набор инструментов: генерация изображений и классификация текста одним обращением к модели-классификатору. Оформленные как отдельные инструменты, они, по словам автора, зря занимали бы место в контексте.

Что делать с этим прямо сейчас, по ролям

Автору Дзена: если вы пользуетесь агентом для подготовки материалов, просите его не гонять каждый шаг через диалог, а писать короткий скрипт на пакет задач. Так длинные выгрузки не обрезаются.

Маркетологу: обработку больших списков (отзывы, выдачи, таблицы) выгоднее делать пакетом. Меньше текста в контексте, значит меньше токенов в счёте.

Предпринимателю РФ и СНГ: о доступности Pi в России источник не сообщает. Из доступных в РФ моделей стоит смотреть на YandexGPT и GigaChat, но сам подход «код вместо списка инструментов» зависит от обвязки, а не только от модели.

Как Codemode меняет работу ИИ-агентов с инструментами и что не так с MCP, ответ один: инструменты никуда не делись, просто модель перестала таскать их все в памяти. Я бы проверил свою схему работы с агентом уже на этой неделе и посчитал, сколько токенов уходит впустую.