我特意花了幾天時間研究Gemini CLI的源碼，想搞明白谷歌這個開源項目到底有什么不同?？赐曛螅l(fā)現(xiàn)確實有些門道。

說實話，剛開始我以為就是另一個命令行AI工具，畢竟OpenAI的Codex CLI、Anthropic的Claude Code都有類似功能。但深入看了源碼架構(gòu)后，才意識到谷歌在下一盤很大的棋。

今天我們就來拆解一下Gemini CLI的架構(gòu)設(shè)計，看看谷歌工程師是怎么思考這個問題的。

雙包架構(gòu)：分離關(guān)注點的設(shè)計智慧

打開Gemini CLI的源碼，最顯眼的就是它的雙包架構(gòu)設(shè)計。整個項目被分成了兩個核心包：

CLI Package + Core Package = 完整的Gemini CLI

這種設(shè)計乍一看很普通，但仔細(xì)想想，這其實解決了傳統(tǒng)AI工具的一個根本問題：耦合度過高。

CLI包專注用戶體驗：處理輸入輸出、管理歷史記錄、主題定制、界面渲染。它就像一個精心設(shè)計的"前臺接待員"，負(fù)責(zé)與用戶打交道。

Core包則是幕后大腦：API通信、工具調(diào)度、狀態(tài)管理、會話控制。它像一個"項目經(jīng)理"，協(xié)調(diào)各種資源來完成任務(wù)。

我查了下其他AI工具的架構(gòu)，大多數(shù)都是單體設(shè)計。而Gemini CLI這種分離，意味著什么？

想象一下，如果你要做一個Web版本的Gemini CLI，只需要重寫CLI包，Core包完全不用動?；蛘咭銎髽I(yè)定制，可以保持Core不變，只修改CLI的界面和交互邏輯。

工具系統(tǒng)：可擴展性的終極體現(xiàn)

更讓我印象深刻的是Gemini CLI的工具系統(tǒng)設(shè)計。它不是簡單地硬編碼幾個功能，而是構(gòu)建了一個完整的工具生態(tài)。

從源碼可以看到，工具系統(tǒng)是完全模塊化的設(shè)計：

? read-file.ts - 負(fù)責(zé)文件讀取操作

? write-file.ts - 處理文件寫入功能

? shell.ts - 執(zhí)行Shell命令

? web-fetch.ts - 獲取Web內(nèi)容

? web-search.ts - 進行網(wǎng)頁搜索

? mcp-client.ts - MCP協(xié)議客戶端

? tool-registry.ts - 統(tǒng)一的工具注冊管理

每個工具都是獨立的模塊，有自己的功能聲明、參數(shù)定義、執(zhí)行邏輯。這種設(shè)計讓我想起了現(xiàn)代微服務(wù)架構(gòu)的理念。

特別是MCP（Model Context Protocol）的集成，這可能是Gemini CLI最有野心的部分。

MCP協(xié)議：連接外部世界的橋梁

Model Context Protocol是Anthropic推出的標(biāo)準(zhǔn)協(xié)議，本質(zhì)上是讓AI模型能夠標(biāo)準(zhǔn)化地連接外部系統(tǒng)。

我仔細(xì)研究了Gemini CLI的MCP客戶端實現(xiàn)，發(fā)現(xiàn)谷歌在這個協(xié)議上做了不少功夫。從源碼來看，它支持三種連接方式：

? Stdio傳輸 - 通過標(biāo)準(zhǔn)輸入輸出與本地MCP服務(wù)器通信

? SSE傳輸 - 通過Server-Sent Events連接遠(yuǎn)程服務(wù)

? HTTP傳輸 - 支持流式HTTP協(xié)議

這意味著什么？Gemini CLI可以連接到任何實現(xiàn)了MCP協(xié)議的服務(wù)，無論是本地的數(shù)據(jù)庫、遠(yuǎn)程的API，還是企業(yè)內(nèi)部的系統(tǒng)。

這不再是一個簡單的AI聊天工具，而是一個可以連接整個數(shù)字世界的AI代理平臺。

安全機制：谷歌式的謹(jǐn)慎設(shè)計

作為谷歌的產(chǎn)品，安全性當(dāng)然是重中之重。我注意到Gemini CLI在工具執(zhí)行上有一套完整的確認(rèn)機制。

從架構(gòu)文檔可以看到，任何可能修改文件系統(tǒng)或執(zhí)行系統(tǒng)命令的操作，都需要用戶明確確認(rèn)。而只讀操作（比如讀取文件）則可以直接執(zhí)行。

更有意思的是，它還支持多層沙箱機制：

? macOS Seatbelt沙箱 - 限制寫入項目文件夾外的操作

? Docker/Podman容器 - 完全隔離的運行環(huán)境

? 代理網(wǎng)絡(luò)流量 - 所有網(wǎng)絡(luò)請求都可以通過代理檢查

這種多層防護思路，體現(xiàn)了谷歌對企業(yè)級應(yīng)用的理解。

與傳統(tǒng)IDE插件的根本性差異

用了幾天Gemini CLI之后，我發(fā)現(xiàn)它與傳統(tǒng)的IDE插件模式有本質(zhì)區(qū)別。

傳統(tǒng)的AI插件通常是"被動響應(yīng)"模式：你問一個問題，它給一個答案。但Gemini CLI是"主動協(xié)作"模式：它可以主動調(diào)用工具、執(zhí)行命令、修改文件，然后基于結(jié)果繼續(xù)思考和行動。

從代碼架構(gòu)上看，這種差異體現(xiàn)在多輪對話管理和工具鏈調(diào)度上。Gemini CLI的Core包實現(xiàn)了完整的對話狀態(tài)機，可以在一次交互中執(zhí)行多個工具，形成復(fù)雜的工作流。

技術(shù)哲學(xué)：開放性與標(biāo)準(zhǔn)化并重

研究完整個架構(gòu)，我覺得Gemini CLI體現(xiàn)了谷歌的一個技術(shù)哲學(xué)：通過開放和標(biāo)準(zhǔn)化來建立生態(tài)優(yōu)勢。

開源Apache 2.0許可證、支持MCP標(biāo)準(zhǔn)協(xié)議、模塊化的工具系統(tǒng)、分離的架構(gòu)設(shè)計，這些都指向一個目標(biāo)：讓更多開發(fā)者能夠參與和擴展這個平臺。

對比OpenAI和Anthropic的相對封閉路線，谷歌這種開放策略挺有意思的。它似乎不是想壟斷AI工具市場，而是想制定游戲規(guī)則。

控制標(biāo)準(zhǔn)，比控制產(chǎn)品更重要。

未來想象空間

基于這個架構(gòu)設(shè)計，我能想象到一些有趣的可能性：

企業(yè)可以開發(fā)自定義的MCP服務(wù)器，讓Gemini CLI直接訪問內(nèi)部系統(tǒng)。開發(fā)者可以構(gòu)建專門的工具包，然后通過MCP協(xié)議分享給社區(qū)。甚至可能出現(xiàn)"AI工具商店"，各種專業(yè)能力通過標(biāo)準(zhǔn)化接口接入。

這種擴展性，讓Gemini CLI不只是一個工具，更像是一個平臺基礎(chǔ)設(shè)施。

一些思考

當(dāng)然，這種復(fù)雜的架構(gòu)也帶來了一些問題。學(xué)習(xí)成本比較高，部署配置也相對繁瑣。對于只想要簡單AI助手的用戶來說，可能會覺得過于復(fù)雜。

但從長遠(yuǎn)看，這種設(shè)計思路可能更符合AI工具的發(fā)展趨勢。隨著AI能力越來越強，我們需要的不再是單一功能的工具，而是能夠連接和整合各種資源的智能平臺。

谷歌這一步，走得還挺有前瞻性的。