其核心並非源於單一文獻，而是一個結合多種理論與技術的綜合性應用。以下是其背後主要的文獻與原理：
1. ReAct (Reason and Act) 框架
這是 Gemini CLI 運作的核心思想，可以說是最直接的理論基礎。* 核心文獻: "ReAct: Synergizing Reasoning and Acting in Language Models" (Shunyu Yao, et al., 2022)
* 原理詳解: 這篇由 Google Brain 團隊發表的論文提出了一種全新的典範，讓大型語言模型 (LLM) 不再只是被動地生成文本。ReAct 框架允許模型交錯地生成推理軌跡 (Reasoning Traces) 和具體行動 (Actions)。
* 推理 (Reasoning): 模型會像人類一樣「自言自語」，分析當前的任務，制定或調整計畫。例如，它會想：「使用者要我重構程式碼，我需要先找出所有相關的檔案。」
* 行動 (Acting): 根據推理結果，模型會決定呼叫一個外部工具來執行特定操作。例如，執行 ls -R 來列出目錄結構，或使用 grep 搜尋特定關鍵字。
* 在 Gemini CLI 的體現: Gemini CLI 將此原理完美落地。當您下達指令後，CLI 會顯示模型的「思考過程」，這就是 ReAct 中的「推理」部分。接著，它會提出要執行的具體指令（例如 read-file 或 shell 指令），這就是「行動」部分。這種透明化的「思考-行動」循環，讓使用者能清楚了解 AI 的意圖並進行監督。
2. 工具增強型語言模型 (Tool-Augmented Language Models)
這個概念解決了大型語言模型本身無法與現實世界互動的根本性問題。
* 核心文獻/概念: 此概念在多篇研究中都有探討，例如 "Toolformer: Language Models That Teach Themselves to Use Tools" (Timo Schick, et al., 2023) 以及早期的相關研究。
* 原理詳解: LLM 本質上是處理文本的數學模型，它們沒有手腳，無法讀取您的本地檔案、執行程式碼或瀏覽網頁。工具增強的原理就是為模型提供一個「工具箱」(Toolset) API。模型在需要時，可以生成一個特定格式的指令來呼叫這些 API。
* 在 Gemini CLI 的體現: Gemini CLI 內建的 file-system 操作、web-fetch 網路搜尋、shell 指令執行等，就是這個原理的具體實作。Gemini 模型本身不執行這些操作，而是「決定」要使用哪個工具，並生成對應的呼叫請求，再由 CLI 的後端來實際執行，並將結果回傳給模型作為下一步推理的依據。
3. 大型上下文視窗 (Large Context Window) 的應用
這是實現複雜任務處理的關鍵技術基礎。
* 核心技術: 基於 Transformer 架構的改進，特別是 Google Gemini 1.5 Pro 所展示的百萬級 Token 上下文處理能力。相關研究涉及更高效的注意力機制 (Attention Mechanism) 和架構優化。
* 原理詳解: 傳統的 LLM 只能「記住」幾千個詞的對話歷史。而擁有大型上下文視窗的模型，可以一次性讀取和理解極大量的資訊，例如整本書、數小時的影片，或者在 Gemini CLI 的場景下—整個程式碼庫。
* 在 Gemini CLI 的體現: 當您要求 Gemini CLI 執行一個涉及整個專案的重構任務時，它之所以能提出合理的建議，正是因為它已將您專案中的大量（甚至全部）檔案讀入其「短期記憶」（即上下文視窗）中進行了全面分析。這使得它能夠理解不同檔案之間的依賴關係和整體架構，而不僅僅是處理單一檔案。
4. 人機迴圈 (Human-in-the-Loop, HITL) 設計哲學
這是一個確保安全性和可靠性的重要工程與設計原則。
* 原理詳解: HITL 強調在自動化系統的關鍵決策點上，必須有人類的介入和監督。對於一個能夠修改本地檔案系統的工具來說，這一點至關重要。
* 在 Gemini CLI 的體現: Gemini CLI 在執行任何具有潛在風險的操作（如寫入檔案、執行 shell 指令）之前，都會明確地徵求使用者的同意。這種「請求-確認」的互動模式，就是 HITL 原則的體現，它賦予了使用者最終的控制權，防止 AI 代理失控或造成意外損害。
總結來說，Gemini CLI 的實作是站在巨人肩膀上的成果。它巧妙地將 ReAct 框架 作為其行為邏輯的核心，利用 工具增強模型 的原理賦予其與環境互動的能力，並依賴 大型上下文視窗 技術來實現深度和廣度的理解，最後透過 人機迴圈 的設計來確保操作的安全與可控。
