多 CLI 架构设计

HagiCode 的核心优势之一，就是通过统一的抽象层支持多种不同的 AI 编程 CLI 工具。这种设计的好处，说穿了也就那么回事：新东西能进来，旧东西能留下，代码还不乱。毕竟，谁都希望生活能这样吧？

AIProviderType 枚举

平台通过 AIProviderType 枚举定义了支持的 CLI 提供商类型：

public enum AIProviderType

{

ClaudeCodeCli = 0, // Claude Code CLI

CodexCli = 1, // GitHub Copilot Codex

GitHubCopilot = 2, // GitHub Copilot

CodebuddyCli = 3, // Codebuddy CLI

OpenCodeCli = 4, // OpenCode CLI

IFlowCli = 5, // IFlow CLI

HermesCli = 6, // Hermes CLI

QoderCli = 7, // Qoder CLI

KiroCli = 8, // Kiro CLI

KimiCli = 9, // Kimi CLI

GeminiCli = 10, // Gemini CLI (新增)

}

可以看到，Gemini CLI 作为第十个成员加入了这个大家庭。每个 CLI 都有独特的特点和适用场景，用户可以根据自己的需求灵活选择。毕竟，条条大路通罗马，只是有的路好走一点，有的路稍微曲折一点罢了。

Provider 架构

HagiCode.Libs.Providers 提供了统一的 Provider 接口，让每个 CLI 的集成变得规范而简洁。以 Gemini CLI 为例：

public class GeminiProvider : ICliProvider<GeminiOptions>

{

private static readonly string[] DefaultExecutableCandidates = ["gemini", "gemini-cli"];

private const string ManagedBootstrapArgument = "--acp";

public string Name => "gemini";

public bool IsAvailable => _executableResolver.ResolveFirstAvailablePath(DefaultExecutableCandidates) is not null;

}

这种设计的好处是：

• 新 CLI 的集成只需要实现一个 Provider 类
• 统一的生命周期管理和会话池化
• 自动化的别名解析和可执行文件查找

说穿了，这种设计其实就是把复杂的事情简单化，让生活更轻松一点罢了。

Provider Registry

Provider Registry 自动处理别名映射和注册：

if (provider is GeminiProvider)

{

registry.Register(provider.Name, provider, ["gemini-cli"]);

continue;

}

这意味着用户可以使用 gemini 或 gemini-cli 两种方式来调用 Gemini CLI，系统会自动识别。这就像你朋友多，有的叫大名，有的叫小名，反正都是他，怎么叫都行。

GLM-5.1 模型支持

GLM-5.1 是智谱 AI 的最新旗舰模型，HagiCode 已完成对其的全面支持。

Secondary Professions Catalog

HagiCode 通过 Secondary Professions Catalog 管理所有支持的模型。以下是 GLM 系列的配置：

Model ID	Name	SupportsImage	Compatible CLI Families
glm-4.7	GLM 4.7	-	claude, codebuddy, hermes, qoder, kiro
glm-5	GLM 5	-	claude, codebuddy, hermes, qoder, kiro
glm-5-turbo	GLM 5 Turbo	-	claude, codebuddy, hermes, qoder, kiro
glm-5.0	GLM 5.0 (Legacy)	-	claude, codebuddy, hermes, qoder, kiro
glm-5.1	GLM 5.1	true	claude, codebuddy, hermes, qoder, kiro

GLM-5.1 的关键特性可以总结为：

• 独立的版本标识，没有 legacy 包袱
• 首个支持图片输入的 GLM 模型
• 更强的推理能力和代码理解
• 广泛的多 CLI 兼容性

GLM-5.1 vs GLM-5.0

从代码层面来看，GLM-5.1 与 GLM-5.0 的关键区别：

// GLM-5.0 (Legacy) - 有特殊保留逻辑

private const string Glm50CodebuddySecondaryProfessionId = "secondary-glm-5-codebuddy";

private const string Glm50CodebuddyModelValue = "glm-5.0";

// GLM-5.1 - 独立的新模型标识

private const string Glm51SecondaryProfessionId = "secondary-glm-5-1";

private const string Glm51ModelValue = "glm-5.1";

GLM-5.0 带有 "Legacy" 标记，是为了向后兼容而保留的旧版本标识。而 GLM-5.1 是一个全新的独立版本，没有任何历史包袱。这就像有些人，总是活在过去；而有些人，轻装上阵，走得更快罢了。

配置 GLM-5.1

在 HagiCode 中使用 GLM-5.1 的配置示例：

{

"primaryProfessionId": "profession-claude-code",

"secondaryProfessionId": "secondary-glm-5-1",

"model": "glm-5.1",

"reasoning": "high"

}

图片上传功能

HagiCode 的图片支持是通过 SecondaryProfession 的 SupportsImage 属性实现的：

public class HeroSecondaryProfessionSettingDto

{

public bool SupportsImage { get; set; }

}

在 Secondary Professions Catalog 中，GLM-5.1 的配置如下：

{

"id": "secondary-glm-5-1",

"supportsImage": true

}

这意味着用户可以直接上传截图让 AI 分析，比如：

• 错误信息的截图
• UI 界面的问题
• 数据可视化图表
• 代码运行结果

不用再手动描述问题了，直接截图就行——这个功能的便利性用过就知道了。毕竟，有些事情，说再多不如看一眼。

Gemini CLI 集成

Gemini CLI 作为第十个 Agent CLI，通过标准的 Provider 架构集成到 HagiCode 中。

配置选项

Gemini CLI 支持丰富的配置选项：

public class GeminiOptions

{

public string? ExecutablePath { get; set; }

public string? WorkingDirectory { get; set; }

public string? SessionId { get; set; }

public string? Model { get; set; }

public string? AuthenticationMethod { get; set; }

public string? AuthenticationToken { get; set; }

public Dictionary<string, string?> AuthenticationInfo { get; set; }

public Dictionary<string, string?> EnvironmentVariables { get; set; }

public string[] ExtraArguments { get; set; }

public TimeSpan? StartupTimeout { get; set; }

public CliPoolSettings? PoolSettings { get; set; }

}

这些选项覆盖了从基本配置到高级特性的方方面面，用户可以根据自己的需求进行灵活配置。毕竟，每个人的需求都不一样，能灵活一点总是好的。

ACP 通信协议

Gemini CLI 支持 ACP (Agent Communication Protocol) 通信协议，这是 HagiCode 统一的 CLI 通信标准。通过 ACP，不同的 CLI 可以以一致的方式与平台交互，大大简化了集成工作。说穿了，就是把复杂的事情统一化，让大家都能轻松一点罢了。

环境配置

使用智谱 AI 的模型，需要配置相应的环境变量。

智谱 AI ZAI 平台

export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN="your-zai-api-key"

export ANTHROPIC_BASE_URL="https://open.bigmodel.cn/api/anthropic"

阿里云 DashScope

export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN="your-aliyun-api-key"

export ANTHROPIC_BASE_URL="https://coding.dashscope.aliyuncs.com/apps/anthropic"

配置完成后，HagiCode 就可以正常调用 GLM-5.1 模型了。这事儿说难也不难，说简单也不简单，反正照着做就是了。