手搓龙虾 (3): 将微信连接到 CLI 原生内核

Tue, 24 Mar 2026 12:45:00 +0800

继我们之前讨论过的 RoleEngine 核心之后，是时候填补原生 CLI “大脑”与现实世界通信平台——微信之间的鸿沟了。

在 VisAgent 中，我们不迷信臃肿的重量级框架。相反，我们采用 CLI 原生桥接 (CLI-Native Bridge) 模式。本文将探讨我们如何将 “Clawbot”（我们的微信接口）连接到手搓的 Gemini CLI 内核。

请求流：从聊天到 CLI

该架构是一系列专用工具组成的链条，每个工具只做一件事并做到极致。以下是消息如何从手机传递到 AI 的过程：

sequenceDiagram
    participant User as 📱 微信用户
    participant Daemon as ⚙️ WeClaw (Go)
    participant Bridge as 🌉 visagent_invoke.py
    participant Engine as 🧠 RoleEngine (Python)
    participant CLI as 🐚 Gemini CLI (Binary)

    User->>Daemon: 发送消息
    Daemon->>Bridge: 生成进程 (JSON)
    Bridge->>Engine: 初始化角色
    Engine->>CLI: subprocess.run(stdin=prompt)
    CLI-->>Engine: 原始 AI 输出
    Engine->>Engine: 过滤 Agent 噪音
    Engine-->>Bridge: OK + 清净输出
    Bridge-->>Daemon: JSON 事件
    Daemon-->>User: 回复微信

1. 桥梁：`visagent_invoke.py`

由于我们的微信守护进程 (WeClaw) 是用 Go 编写的，而我们的 Agent 逻辑是用 Python 编写的，我们需要一个轻量化、高性能的桥梁。我们没有采用复杂的 RPC 系统，而是使用了 CLI 桥接。

AI Agent on Square Uncle

手搓龙虾 (3): 将微信连接到 CLI 原生内核

请求流：从聊天到 CLI

1. 桥梁：visagent_invoke.py

1. 桥梁：`visagent_invoke.py`