会话感知的 Agent 友好型代码编辑器

开发者越来越多地在编辑器中使用 coding agent 辅助编程，但主流编辑器“不会自动检测正在活跃工作的 AI 会话”（“automatically detected the AI session that's actively working” 成为用户转投新工具的理由）。同时，agent 工具与编辑器的适配散落且不完整：有用户直接请求“支持 pi-agent，因为它是我大多数场景的首选工具”（"Would love to have support for pi-agent, as is my go-to for most uses I have."）。

已把 coding agent 纳入日常工作流的开发者，尤其是 macOS 上以 pi-agent 等工具为主力的用户。市场正在形成但信号中样本极小（两条 HN 评论），规模与付费意愿均未验证。

• 自动检测本机正在运行的 coding agent 会话（进程/会话协议探测）
• 对主流 agent（pi-agent 等）的开箱即用集成
• 会话状态内嵌到编辑器界面：agent 正在改哪个文件、等待什么输入一目了然
• 快速启动、低延迟的轻量编辑器内核
• AI 角色：被集成与被感知的对象，编辑器侧做协议适配与状态可视化

信号显示 coding agent 已进入开发者的日常工作流（用户称 pi-agent 是 "my go-to for most uses"），而编辑器尚未原生适配这一工作方式——用户开始因为“能自动检测 AI 会话”而更换编辑器，说明工具层正在追赶 agent 工作流的普及。

第一版只做一件事：识别本机正在运行的 coding agent（如 pi-agent）并展示其状态、提供基础交互。不做：多 agent 编排、完整编辑器功能、云端同步。

• 证据极薄：仅两条 Show HN 评论，痛感评级均为 2/5，且均针对 Rhun 这一具体产品，不一定是普遍需求。
• 平台依赖：编辑器赛道由 VS Code/Zed 等巨头主导，独立编辑器获客成本极高。
• 技术风险：自动检测各类 agent 会话需要逐一适配各 agent 的接口，长期维护成本高。
• 无付费证据，商业化路径完全未验证。