随着大语言模型与开发工具链的深度融合，命令行终端正被重塑为开发者的AI协作界面。本文以 Google gemini-cli 为范本，通过源码解构，系统性分析其 Agent 内核、ReAct 工作流、工具调用与上下文管理等核心模块的实现原理。为希望构建终端 Agent 的开发者，提供工程实现的系统化参考。
如果AI的终极使命是拓展人类认知的边界，那么“研究”——这项系统性探索未知的核心活动，无疑是其最重要的试金石。2024年，AI Agent技术迎来突破性进展，一个名为 Deep Research（深度研究） 的方向正以前所未有的速度站上风口，成为推动“AI应用元年”的真正引擎。
中国品牌出海赛道，又多了一笔分量十足的融资消息。中国品牌出海 AI Agent 解决方案企业 北京快牛智营（QuickCEP）宣布完成近亿元融资，本轮由啟赋资本领投，老股东复星锐正超额跟投。融资完成后，QuickCEP 将在巩固跨境电商业务优势的基础上，把服务边界从跨境电商，延展到海外物流、汽车出海、金融出海、游戏出海等更多行业场景，加速其在全球市场的收入增长。
Veza 的订阅软件帮助企业了解其员工以及自动化软件任务的 AI Agent对特定客户或公司数据的访问权限，以及他们能对这些数据做什么。ServiceNow 一直在加强其 AI Agent相关的产品，这些产品旨在自动化客户服务和响应IT 帮助台请求等任务。
作为连接 AI 模型与广阔数字生态的「神经中枢」，MCP 协议已然成为智能体（AI Agent）不可或缺的基础设施。然而，长期以来，MCP 的交互仅限于文本和结构化数据，这种「盲人摸象」般的体验限制了更复杂应用场景的落地。
最近半年，我阅读了业界关于 AI Agent 的工程实践：Anthropic 的 Context Engineering 论文、Manus 的工程分享、Cline 的 Memory Bank 设计等。同时自己也一直在做跟 AI Agent 相关的项目，如：Jta[1]（开源的翻译 Agent，基于 Agentic Workflow）。
真人外教会累、会忘、会不稳定，无法实现「千人千面」的颗粒度。这是 AI Agent 的机会。
AI Agent 在处理复杂任务时经常“掉链子”。你刚告诉它的信息，它很快就忘了。给它的工具越多，它反而越混乱。这不是个例。
2025 年，AI 产业正在经历一场关键转折。
这不，Flowith最近也搞了个新东西：FlowithOS，全球首款专为AI Agent打造的操作系统，重点是Windows用户也能用，终于不是Mac专属了：它的最大特点是：虽然长得像浏览器，但干的却是执行的事儿，能让Agent自己动鼠标、跑流程、干活。
