Gemini CLI 核心

Gemini CLI 的核心包 (packages/core) 是 Gemini CLI 的后端部分，负责与 Gemini API 通信、管理工具以及处理从 packages/cli 发送的请求。有关 Gemini CLI 的一般概述，请参阅主文档页面。

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虽然 Gemini CLI 的 packages/cli 部分提供了用户界面，但 packages/core 负责：

Gemini API 交互： 安全地与 Google Gemini API 通信，发送用户提示并接收模型响应。
提示工程： 为 Gemini 模型构建有效的提示，可能包含对话历史记录、工具定义和来自 GEMINI.md 文件的指令上下文。
工具管理和编排：
- 注册可用工具（例如，文件系统工具、shell 命令执行）。
- 解释来自 Gemini 模型的工具使用请求。
- 使用提供的参数执行请求的工具。
- 将工具执行结果返回给 Gemini 模型以进行进一步处理。
会话和状态管理： 跟踪对话状态，包括历史记录和连贯交互所需的任何相关上下文。
配置： 管理核心特定配置，例如 API 密钥访问、模型选择和工具设置。

核心在安全性方面发挥着至关重要的作用：

API 密钥管理： 它处理 GEMINI_API_KEY 并确保在与 Gemini API 通信时安全使用它。
工具执行： 当工具与本地系统交互时（例如，run_shell_command），核心（及其底层工具实现）必须谨慎行事，通常涉及沙盒机制以防止意外修改。

为了确保长时间对话不会超过 Gemini 模型的令牌限制，核心包含一个聊天历史压缩功能。

当对话接近配置模型的令牌限制时，核心会在将其发送到模型之前自动压缩对话历史记录。这种压缩旨在在所传达的信息方面是无损的，但它会减少使用的总令牌数。

您可以在 Google AI 文档中找到每个模型的令牌限制。

Gemini CLI 包含一个模型回退机制，以确保即使默认的“pro”模型受到速率限制，您也可以继续使用 CLI。

如果您正在使用默认的“pro”模型，并且 CLI 检测到您受到速率限制，它会自动切换到“flash”模型以进行当前会话。这使您可以继续工作而不会中断。

文件发现服务负责在项目中查找与当前上下文相关的文件。它由 @ 命令和需要访问文件的其他工具使用。

内存发现服务负责查找和加载为模型提供上下文的 GEMINI.md 文件。它以分层方式搜索这些文件，从当前工作目录开始，向上移动到项目根目录和用户的主目录。它还在子目录中搜索。

这允许您拥有全局、项目级别和组件级别的上下文文件，所有这些文件都组合在一起，为模型提供最相关的信息。

您可以使用 /memory 命令来 show、add 和 refresh 已加载 GEMINI.md 文件的内容。