Gemini CLI 核心

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

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

Gemini API 交互： 与 Google Gemini API 安全通信，发送用户提示并接收模型响应。
提示工程： 为 Gemini 模型构造有效的提示，可能包含对话历史、工具定义以及来自 GEMINI.md 文件的指导上下文。
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： 管理核心特定的配置，如 API 密钥访问、模型选择和工具设置。

核心在安全方面发挥重要作用：

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。
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）必须谨慎操作，通常涉及沙箱机制以防止意外修改。

为了确保长对话不会超过 Gemini 模型的令牌限制，核心包含聊天历史压缩功能。

当对话接近配置模型的令牌限制时，核心会在发送给模型之前自动压缩对话历史。这种压缩在传达的信息方面被设计为无损的，但它减少了使用的令牌总数。

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，它会自动切换到当前会话的"flash"模型。这允许您不间断地继续工作。

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。它被 @ 命令和其他需要访问文件的工具使用。

记忆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。它还会在子目录中搜索。

这允许您拥有全局、项目级和组件级上下文文件，这些文件都会被组合起来为模型提供最相关的信息。

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