什么是 AgentProc？

AgentProc 是一个通过进程接口将任意 Agent CLI 接入消息平台的极简协议。

它解决什么问题

你有一个 AI agent —— 也许是 Claude Code、Codex、自定义的 LLM 封装，或任何以 CLI 形式运行的工具。你想让用户通过消息应用（微信、Slack、Telegram 等）和它对话。中间的粘合层是最难的部分：

• 消息怎么传给 agent？
• 回复怎么传回来？
• 多轮对话的上下文怎么保持？
• 怎么流式推送响应让用户不用等？

AgentProc 用最简单的接口回答了这些问题：环境变量输入，stdout 输出。

工作方式

消息平台
    │
    ▼
  Bridge              ← 读取 profile YAML，管理进程生命周期
    │   环境变量
    ▼
你的脚本              ← 读取 AGENT_MESSAGE，处理，写入 stdout
    │   stdout
    ▼
  Bridge              ← 将回复转发给用户

bridge 在启动进程前注入上下文环境变量。你的脚本读取它们，调用任意 AI 系统，把响应写入 stdout。这就是整个协议。

它不是什么

• 不是 HTTP API。 没有服务器需要运行，没有 endpoint 需要实现。
• 不是框架。 你不需要继承任何类或实现任何接口。
• 不是平台特定的。 AgentProc 不感知微信、Slack 或任何消息平台。
• 不限定 AI。 你可以调用 Claude、GPT、Gemini、本地模型，或简单的规则系统。

与相关协议的对比

AgentProc 占据一个特定的生态位。相邻协议在形态上相似（子进程 + stdio），但在目的上不同。

MCP — Model Context Protocol（Anthropic）

MCP 把一个 LLM 应用（客户端）连接到工具和数据源（服务器，一个子进程）。传输是 stdio 或 HTTP+SSE 上的 JSON-RPC 2.0。

与 AgentProc 的关系：方向相反。 在 MCP 中，AI 是客户端、工具提供者是子进程；在 AgentProc 中，bridge 是客户端、AI 包装器是子进程。它们自然组合——一个 AgentProc agent 内部完全可以使用 MCP 工具。

• 规范：https://modelcontextprotocol.io/

ACP — Agent Client Protocol（Zed Industries）

ACP 把代码编辑器连接到 AI 编程 agent。传输是 stdio 上的 JSON-RPC 2.0，双向、长生命周期，假设一个交互式 IDE 会话，包含工具调用、文件 diff、模式切换。

与 AgentProc 的关系：更丰富的表亲。 ACP 假设每次进程调用对应一个长期 IDE 会话；AgentProc 假设每次进程调用对应一个聊天回合。如果你在构建 IDE，用 ACP；如果你在把聊天机器人桥接到 CLI，用 AgentProc。

• 规范：https://agentclientprotocol.com/

NDJSON / JSON Lines

NDJSON（每行一个 JSON 对象、换行分隔）是 Claude Code、Codex、Gemini CLI 流式模式内部使用的传输格式，也被 MCP 使用。

与 AgentProc 的关系：备选传输格式。 NDJSON 要求每行都是合法 JSON。AgentProc 用哨兵前缀纯文本，保证手写 agent（echo "You said: $AGENT_MESSAGE"）合法；代价是一条消歧规则——回复正文不能以 AGENT_SESSION: / AGENT_PARTIAL: / AGENT_ERROR: 开头。

• 规范：https://jsonlines.org/

AgentProc 不是 什么

• 不是机器人框架。 Hubot、Errbot、BotKit 都活在 bridge 的上游（进程内适配器、HTTP 连接器）。AgentProc 定义的是 bridge 与 agent 之间 的合约，与这些框架正交。
• 不是 agent 间协议。 A2A / AGNTCY 解决的是 agent 之间互相通信的问题。
• 不是 IDE 协议。 那是 ACP 的领域。
• 不是工具协议。 那是 MCP 的领域。