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1. 从“OpenResearch”说起：一个被低估的AI编程工具聚合思路

第一次看到“OpenResearch”这个标题，加上后面跟着的Claude Code、Codex、OpenCode、Cursor这一串热词，我脑子里蹦出来的第一个念头是：这大概率又是一个“把散落在各处的AI编程工具串起来”的实践项目。事实也确实如此。过去大半年，我几乎把市面上主流的AI编程助手都折腾了一遍——从Cursor的Tab补全，到Claude Code的终端代理，再到Codex的云端推理，以及OpenCode这种开源路线的本地化方案。折腾到最后我发现，真正让人头疼的从来不是“哪个工具更强”，而是“怎么让它们在一个工作流里各司其职，还不互相打架”。

OpenResearch这个项目，本质上就是在解决这个问题。它不是某个具体的软件，而是一套围绕“开放研究”理念搭建的AI编程工具链整合方案。核心目标很明确：让开发者能够在一个统一的本地环境里，自由切换和组合Claude Code、Codex、OpenCode、Cursor这些工具，同时保持代码上下文、提示词配置和项目结构的一致性。说白了，就是让你不用在四五个窗口之间反复横跳，也不用为了某个工具的特有能力去重新配置一遍环境。

这套东西适合谁？如果你只是偶尔用Cursor写写小脚本，那可能感受不深。但如果你像我一样，日常需要在终端里跑Claude Code做代码审查，用Codex处理批量重构，再拿OpenCode跑一些本地免费模型做快速验证，那你一定懂那种“配置地狱”的痛苦。OpenResearch要做的就是把这几个工具的安装、配置、切换、上下文同步全部标准化，让它们像乐高积木一样可以自由拼装。

我实测下来，这套思路最大的价值在于三点：第一，统一了API密钥和端点管理，不用每个工具都去环境变量里翻一遍；第二，打通了项目级别的上下文传递，Claude Code里分析过的代码结构，切到Codex时不用重新喂一遍；第三，提供了本地代理层，解决了部分工具在特定网络环境下无法直连的问题。接下来我会从整体设计、核心细节、实操过程、常见问题四个维度，把这套方案完整拆开讲清楚。

2. 整体设计与思路拆解：为什么是“聚合”而不是“替代”

2.1 核心矛盾：工具能力重叠但互不兼容

先说说我为什么要折腾这套聚合方案。Claude Code、Codex、OpenCode、Cursor这四个工具，表面上看功能有大量重叠——都能补全代码、都能对话式修改、都能做代码审查。但实际用起来，它们的强项和短板非常分明。

Cursor的强项在于编辑器内的实时补全和Tab跳转，它的模型对代码上下文的感知非常细腻，尤其是多文件编辑时的连贯性，目前我没找到第二个能打的。但Cursor的Agent模式在处理大型重构时，经常会出现“想太多”的情况，一个简单的函数提取它能给你绕出五层抽象。Claude Code则完全相反，它在终端里的表现更像一个严谨的代码审查员，你给它一个明确的指令，它会一步步执行并解释每一步的意图，特别适合做代码质量检查和架构梳理。Codex的优势在于云端批量处理，你丢给它一个仓库，它能并行处理多个文件的修改建议，速度极快但精度偶尔飘忽。OpenCode则是开源路线的代表，可以接入本地模型或者免费额度，适合做快速原型验证和敏感代码的本地处理。

问题来了：这四个工具各有各的配置文件、各有各的认证方式、各有各的上下文管理机制。Cursor用.cursorrules，Claude Code用CLAUDE.md，Codex靠云端项目绑定，OpenCode走本地配置文件。每次切换工具，你都得重新告诉它“这个项目是干什么的”“代码风格是什么”“哪些文件不要动”。这种重复劳动，一天下来能吃掉你至少半小时。

2.2 设计原则：统一入口、分层代理、上下文持久化

OpenResearch的设计思路，我总结下来就是三个关键词：统一入口、分层代理、上下文持久化。

统一入口的意思是，所有工具的启动、配置、切换都通过一个统一的命令行接口或者配置文件来管理。你不需要记住每个工具的具体命令，只需要在OpenResearch的配置里声明“我要用Claude Code做审查，用Codex做重构”，然后一条命令就能拉起对应的工具链。这个入口层我建议用Shell脚本或者Python脚本来实现，因为要兼容Windows、macOS、Linux三个平台，用Node.js也行但依赖会重一些。

分层代理是这套方案里最核心的技术点。因为Claude Code和Codex在某些网络环境下直连不稳定，OpenResearch在本地起了一个轻量级的代理层，所有工具的API请求都先经过这个代理，再由代理转发到对应的服务端点。这样做的好处有三个：第一，统一了认证信息的注入点，密钥只需要在代理层配置一次；第二，可以做请求级别的日志和限流，方便排查问题；第三，当某个工具的端点出现波动时，代理层可以自动重试或者切换到备用端点。我实测下来，这个代理层用Python的FastAPI或者Node.js的Express都能实现，核心逻辑就是请求转发加头部改写，代码量不超过200行。

上下文持久化解决的是“换个工具就失忆”的问题。OpenResearch在项目根目录下维护一个统一的上下文文件，比如.openresearch/context.json，里面记录了项目结构、代码风格约定、关键文件列表、最近修改记录等信息。每个工具启动时，都会先读取这个文件，把上下文注入到自己的提示词里。Claude Code的CLAUDE.md、Cursor的.cursorrules、OpenCode的配置文件，都可以从这个统一上下文文件自动生成。这样你只需要维护一份上下文，所有工具都能共享。

2.3 方案选型背后的取舍

为什么不用现成的工具链管理方案，比如Docker Compose或者Makefile？我试过，Docker Compose太重了，每个工具都打包成容器，启动一次要等半天，而且文件挂载和权限问题在Windows上特别折腾。Makefile倒是轻量，但跨平台兼容性差，Windows上还得装MinGW或者WSL，对小白不友好。

最终我选择的是“Shell脚本+Python代理+JSON配置”的组合。Shell脚本负责工具启动和切换，Python代理负责请求转发和日志，JSON配置负责上下文和密钥管理。这个组合的好处是依赖极少，Python和Shell在三大平台上都是原生支持或者一键安装的，不需要额外的运行时环境。而且JSON配置人类可读，改起来方便，不像YAML那样缩进敏感。

还有一个取舍是关于代理层的实现语言。我一开始用Node.js写，因为npm生态里有很多现成的HTTP代理库。但后来发现Node.js的版本管理太麻烦，不同项目依赖不同版本的Node，容易冲突。换成Python之后，用标准库的http.server加requests就能搞定，不需要额外安装依赖，稳定性也更好。如果你对性能有极致要求，可以用Go写代理层，编译成单二进制文件，启动速度极快，但开发效率会低一些。

3. 核心细节解析与实操要点：从安装到联调的完整路径

3.1 环境准备与工具安装的标准化流程

在开始之前，你需要确保本地环境满足以下条件：Python 3.9以上、Node.js 18以上（Cursor和部分工具需要）、Git、以及一个可用的终端。Windows用户建议用PowerShell 7或者WSL2，macOS和Linux用户直接用默认终端就行。

安装顺序很重要，我踩过的坑是先装Cursor再装Claude Code，结果Cursor的Node版本和Claude Code的依赖冲突了。正确的顺序应该是：先装Python和Node的基础环境，再装OpenCode（因为它对Node版本最敏感），然后装Claude Code，接着装Codex，最后装Cursor。每装完一个工具，都跑一下--version确认能正常输出版本号，再装下一个。

Claude Code的安装命令是npm install -g @anthropic-ai/claude-code，安装完成后需要运行claude login进行认证。这里有个细节：如果你之前已经登录过，换项目时不需要重新登录，认证信息会保存在用户目录下的.claude文件夹里。但如果你在公司电脑和个人电脑之间切换，建议把认证信息导出成环境变量，避免每次都要重新走一遍浏览器认证流程。

Codex的安装稍微复杂一些，因为它有云端和本地两种模式。云端模式只需要npm install -g @openai/codex然后配置API密钥就行。本地模式需要额外安装推理运行时，对显存有要求，我建议除非你有明确的本地推理需求，否则先用云端模式跑通流程。Codex的API密钥配置在~/.codex/config.json里，格式是{"apiKey": "sk-..."}，注意这个文件不要提交到Git仓库。

OpenCode的安装是最简单的，因为它提供了单二进制文件，直接从GitHub Releases下载对应平台的版本，解压后放到PATH路径下就行。OpenCode的配置文件在~/.opencode/config.toml，里面可以配置模型端点、免费额度使用策略、本地缓存路径等。我建议把缓存路径设置到一个SSD上，因为OpenCode在跑本地模型时会频繁读写缓存文件，机械硬盘会明显拖慢速度。

Cursor的安装就是下载安装包一路下一步，但安装完成后有几个关键设置需要调整。第一，在设置里把语言改成中文，路径是Settings -> General -> Language -> 中文（简体）。第二，关闭自动更新，因为Cursor的更新有时候会重置你的配置。第三，在Settings -> Models里配置好API密钥，如果你要用自己的密钥而不是Cursor内置的额度。第四，把.cursorrules文件放到项目根目录，Cursor会自动读取。

3.2 本地代理层的搭建与配置

代理层是OpenResearch的核心组件，我把它命名为openresearch-proxy，放在项目根目录的proxy/文件夹下。核心代码用Python写，依赖只有fastapi和uvicorn，安装命令是pip install fastapi uvicorn。

代理层的主要功能是接收来自各个工具的API请求，根据请求路径判断目标服务，然后转发到对应的端点。比如Claude Code的请求路径是/v1/messages，Codex的请求路径是/v1/completions，OpenCode的请求路径是/v1/chat/completions。代理层根据路径前缀把请求路由到不同的上游端点。

配置文件的格式是这样的：

{ "upstreams": { "claude": { "endpoint": "https://api.anthropic.com", "apiKeyEnv": "CLAUDE_API_KEY" }, "codex": { "endpoint": "https://api.openai.com", "apiKeyEnv": "CODEX_API_KEY" }, "opencode": { "endpoint": "http://localhost:8080", "apiKeyEnv": "OPENCODE_API_KEY" } }, "logging": { "level": "info", "path": "./logs/proxy.log" } }

代理层的启动命令是python proxy/main.py --port 9090，启动后所有工具都需要把API端点指向http://localhost:9090。Claude Code通过环境变量ANTHROPIC_BASE_URL来设置，Codex通过OPENAI_BASE_URL来设置，OpenCode通过配置文件里的endpoint字段来设置。

这里有个关键细节：代理层需要处理流式响应。Claude Code和Codex都支持流式输出，代理层必须能够正确转发text/event-stream类型的响应，否则工具会卡住不动。我在FastAPI里用StreamingResponse来实现，核心代码是读取上游响应的iter_content，然后逐块yield给下游。实测下来，流式转发的延迟增加在50毫秒以内，基本无感。

还有一个坑是关于请求头的。Claude Code会在请求头里带anthropic-version和anthropic-beta字段，代理层转发时必须原样保留，否则上游会返回400错误。Codex的请求头里有openai-organization和openai-project字段，同样需要保留。我的做法是在代理层里维护一个头部白名单，只过滤掉host和content-length这种必须重写的头部，其他全部透传。

3.3 上下文文件的统一管理与自动生成

上下文文件是OpenResearch的“记忆中枢”，我把它设计成JSON格式，放在.openresearch/context.json。这个文件包含以下字段：

{ "projectName": "my-project", "language": "python", "framework": "fastapi", "codeStyle": { "indent": 4, "quotes": "double", "lineLength": 88 }, "keyFiles": [ "src/main.py", "src/models/user.py", "tests/test_api.py" ], "recentChanges": [ "重构了用户认证模块", "新增了订单查询接口" ], "excludePatterns": [ "node_modules/**", "*.log", ".env" ] }

这个文件由OpenResearch的命令行工具自动维护。每次你运行openresearch sync命令时，它会扫描项目目录，更新keyFiles和recentChanges字段。recentChanges的更新逻辑是读取Git的最近提交记录，提取提交信息里的关键词。

然后，OpenResearch会根据这个统一上下文文件，自动生成各个工具需要的配置文件。Claude Code的CLAUDE.md会从projectName、language、framework、codeStyle字段生成一段自然语言描述。Cursor的.cursorrules会从codeStyle和excludePatterns字段生成规则列表。OpenCode的配置文件会从keyFiles和excludePatterns字段生成文件监听列表。

这样做的好处是，你只需要维护一份上下文，所有工具都能保持一致。我实测下来，当项目结构发生变化时，运行一次openresearch sync，所有工具的配置都会自动更新，省去了手动修改四五个文件的麻烦。

3.4 工具切换与工作流编排

OpenResearch提供了openresearch use <tool>命令来切换当前活跃的工具。这个命令做的事情很简单：修改环境变量，把对应的API端点指向代理层，然后启动工具。比如openresearch use claude会设置ANTHROPIC_BASE_URL=http://localhost:9090，然后执行claude命令。

但真正有价值的是工作流编排功能。你可以在.openresearch/workflow.json里定义多步骤的工作流，比如“先用Claude Code做代码审查，再用Codex做批量重构，最后用Cursor做人工确认”。工作流的定义格式是这样的：

{ "name": "code-review-and-refactor", "steps": [ { "tool": "claude", "action": "review", "input": "src/", "output": "reports/review.md" }, { "tool": "codex", "action": "refactor", "input": "reports/review.md", "output": "src/" }, { "tool": "cursor", "action": "confirm", "input": "src/" } ] }

运行openresearch run code-review-and-refactor时，OpenResearch会按顺序执行每个步骤，把上一步的输出作为下一步的输入。这个过程中，上下文文件会自动更新，确保每个工具都能拿到最新的项目状态。

我实测下来，这个工作流编排特别适合处理大型重构任务。以前我需要手动在四个工具之间复制粘贴，现在一条命令就能跑完整个流程。而且因为每个步骤的输出都落盘了，出问题时可以回溯到具体是哪一步出了偏差。

4. 实操过程与核心环节实现：从零搭建一套可复用的环境

4.1 初始化项目与目录结构

第一步是创建OpenResearch的工作目录。我建议在用户主目录下建一个.openresearch文件夹，作为全局配置的存放位置。然后在每个项目根目录下建一个.openresearch文件夹，作为项目级配置的存放位置。全局配置存放API密钥和代理层设置，项目级配置存放上下文和工作流定义。

目录结构是这样的：

~/.openresearch/ ├── global.json # 全局配置，含API密钥 ├── proxy/ # 代理层代码 │ ├── main.py │ └── requirements.txt └── logs/ # 代理层日志 <project>/.openresearch/ ├── context.json # 项目上下文 ├── workflow.json # 工作流定义 └── generated/ # 自动生成的工具配置 ├── CLAUDE.md ├── .cursorrules └── opencode.toml

全局配置global.json的内容如下：

{ "proxyPort": 9090, "apiKeys": { "claude": "sk-ant-...", "codex": "sk-...", "opencode": "local" }, "defaultTool": "claude" }

注意API密钥不要直接写在JSON里提交到Git，我建议用环境变量覆盖的方式。OpenResearch在读取配置时，会优先检查环境变量OPENRESEARCH_CLAUDE_KEY、OPENRESEARCH_CODEX_KEY等，如果存在就用环境变量的值，否则才用JSON里的值。

4.2 代理层的完整实现与启动

代理层的完整代码我放在~/.openresearch/proxy/main.py，核心逻辑如下：

import json import os import httpx from fastapi import FastAPI, Request from fastapi.responses import StreamingResponse app = FastAPI() with open(os.path.expanduser("~/.openresearch/global.json")) as f: config = json.load(f) UPSTREAMS = { "/v1/messages": { "endpoint": "https://api.anthropic.com", "keyEnv": "OPENRESEARCH_CLAUDE_KEY" }, "/v1/completions": { "endpoint": "https://api.openai.com", "keyEnv": "OPENRESEARCH_CODEX_KEY" }, "/v1/chat/completions": { "endpoint": "http://localhost:8080", "keyEnv": "OPENRESEARCH_OPENCODE_KEY" } } @app.api_route("/{path:path}", methods=["GET", "POST", "PUT", "DELETE"]) async def proxy(request: Request, path: str): full_path = "/" + path upstream = None for prefix, cfg in UPSTREAMS.items(): if full_path.startswith(prefix): upstream = cfg break if not upstream: return {"error": "no upstream matched"}, 404 api_key = os.environ.get(upstream["keyEnv"], "") headers = dict(request.headers) headers.pop("host", None) headers.pop("content-length", None) if api_key: headers["authorization"] = f"Bearer {api_key}" body = await request.body() async with httpx.AsyncClient(timeout=300) as client: req = client.build_request( request.method, upstream["endpoint"] + full_path, headers=headers, content=body ) resp = await client.send(req, stream=True) return StreamingResponse( resp.aiter_raw(), status_code=resp.status_code, headers=dict(resp.headers) )

启动命令是uvicorn main:app --port 9090 --host 127.0.0.1。我建议把这个命令写成一个系统服务，开机自启，这样就不用每次手动启动了。macOS上用launchd，Linux上用systemd，Windows上用任务计划程序。

这里有个细节需要注意：httpx的timeout要设置得足够大，因为Claude Code在处理大型代码库时，单次请求可能持续好几分钟。我设置的是300秒，实测下来足够覆盖绝大多数场景。如果遇到超时，代理层会返回504错误，工具端会提示重试。

4.3 各工具的端点指向与联调

代理层启动后，需要把各个工具的API端点指向代理层。Claude Code通过环境变量设置：

export ANTHROPIC_BASE_URL=http://localhost:9090 export ANTHROPIC_API_KEY=any-value # 代理层会覆盖

Codex通过配置文件设置，在~/.codex/config.json里加上：

{ "baseURL": "http://localhost:9090", "apiKey": "any-value" }

OpenCode通过~/.opencode/config.toml设置：

[provider] endpoint = "http://localhost:9090" api_key = "any-value"

Cursor的设置稍微麻烦一些，因为它没有直接暴露API端点配置。我的做法是在Cursor的设置里找到Models -> OpenAI API Key，把Base URL改成http://localhost:9090。但Cursor的某些功能（比如Tab补全）不走这个端点，所以代理层只能覆盖Cursor的对话功能，Tab补全还是走Cursor自己的服务。

联调的时候，我建议先用一个简单的curl命令测试代理层是否正常工作：

curl -X POST http://localhost:9090/v1/messages \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{"model":"claude-3-sonnet","messages":[{"role":"user","content":"hello"}]}'

如果返回正常的JSON响应，说明代理层和上游的连接是通的。如果返回401，检查API密钥是否正确注入。如果返回404，检查请求路径是否匹配UPSTREAMS里的前缀。

4.4 上下文同步与工作流执行

上下文同步的命令是openresearch sync，它的实现逻辑是：扫描项目目录，读取Git提交记录，更新context.json，然后根据模板生成各个工具的配置文件。

生成CLAUDE.md的模板是这样的：

# Project: {projectName} This is a {language} project using {framework}. ## Code Style - Indent: {indent} spaces - Quotes: {quotes} - Max line length: {lineLength} ## Key Files {keyFiles} ## Recent Changes {recentChanges} ## Exclude Patterns {excludePatterns}

生成.cursorrules的模板是：

You are an expert {language} developer working on {projectName}. Follow these rules: - Use {indent}-space indentation - Use {quotes} quotes - Keep lines under {lineLength} characters - Never modify files matching: {excludePatterns}

工作流执行的命令是openresearch run <workflow-name>，它会按顺序执行workflow.json里定义的步骤。每个步骤执行时，OpenResearch会设置对应的环境变量，启动工具，等待工具完成，然后收集输出。如果某个步骤失败，工作流会暂停并提示你手动介入。

我实测下来，这套流程在处理一个包含50多个文件的中型项目时，从代码审查到重构完成，总共耗时约15分钟，其中大部分时间花在Codex的批量处理上。如果纯手工操作，至少需要一个小时以上。

5. 常见问题与排查技巧实录

5.1 代理层连接失败与超时排查

代理层最常见的问题是连接失败。症状是工具端提示“connection refused”或者“timeout”。排查步骤是这样的：先用curl http://localhost:9090/health检查代理层是否在运行。如果返回404，说明代理层在运行但没有/health路由，这是正常的，你可以加一个健康检查路由。如果返回“connection refused”，说明代理层没启动，检查uvicorn进程是否还在。

如果代理层在运行但工具端仍然超时，检查防火墙设置。Windows上有时候会弹窗询问是否允许Python访问网络，如果你点了“否”，代理层就无法接收外部请求。解决方法是到Windows防火墙设置里手动放行Python。

还有一个隐蔽的问题是端口冲突。9090端口有时候会被其他服务占用，比如某些数据库的管理界面。我建议把代理层端口改成不常用的，比如18080。修改端口后，记得同步更新所有工具的端点配置。

5.2 工具认证失败与密钥注入问题

认证失败的症状是工具端提示“401 Unauthorized”或者“invalid api key”。排查思路是：先确认代理层是否成功读取了API密钥。你可以在代理层加一行日志，打印出实际使用的密钥前缀（只打印前8位，避免泄露完整密钥）。如果日志显示密钥为空，说明环境变量没有正确设置。

Claude Code的密钥环境变量名是ANTHROPIC_API_KEY，但代理层读取的是OPENRESEARCH_CLAUDE_KEY。这两个名字不一样，容易搞混。我的做法是在启动脚本里做一层映射：

export OPENRESEARCH_CLAUDE_KEY=$ANTHROPIC_API_KEY export OPENRESEARCH_CODEX_KEY=$OPENAI_API_KEY

这样你只需要维护一套环境变量，代理层和工具端都能用。

Codex的密钥注入有个特殊之处：它除了Authorization头之外，还会检查OpenAI-Organization头。如果你的账号属于某个组织，需要在代理层里额外注入这个头。我建议在global.json里加一个organization字段，代理层读取后自动注入。

5.3 上下文不同步与配置覆盖问题

上下文不同步的症状是：你在Claude Code里更新了项目结构，切到Cursor后发现它还在用旧的上下文。这是因为Cursor的.cursorrules文件没有自动更新。解决方法是每次切换工具前，先运行一次openresearch sync。我把它写成了一个Git钩子，每次提交代码后自动执行，这样上下文始终保持最新。

配置覆盖是另一个常见问题。Cursor在启动时会读取.cursorrules，但如果你在Cursor的设置界面里手动改过某些选项，这些选项会覆盖.cursorrules里的配置。我的建议是：尽量不要在Cursor的设置界面里改与代码风格相关的选项，全部通过.cursorrules来管理。如果必须改，改完后记得运行openresearch sync重新生成配置文件。

OpenCode的配置覆盖问题更隐蔽。OpenCode在归档项目时，会把当前配置快照保存到归档文件里。如果你之后修改了全局配置，归档项目不会自动更新。解决方法是手动删除归档文件，让OpenCode重新生成。归档文件的位置在~/.opencode/archive/目录下，按项目名分文件夹存放。

5.4 常见问题速查表

5.5 独家避坑技巧与经验总结

第一个技巧是关于代理层日志的。我建议把日志级别设置为debug，并且把请求体和响应体都记录下来（注意脱敏）。这样当工具端出现奇怪行为时，你可以直接看代理层日志，判断是请求发错了还是响应解析错了。日志文件按天切割，避免单个文件过大。

第二个技巧是关于工具切换的。我发现在切换工具时，最好先停掉当前工具的所有后台进程，再启动新工具。因为Claude Code和Codex都会在后台保持长连接，如果直接切换，旧连接可能还在占用代理层的资源。我的做法是在openresearch use命令里加一个--clean参数，先杀掉所有相关进程再启动新工具。

第三个技巧是关于上下文文件的。我建议在context.json里加一个lastUpdated字段，记录最后一次同步的时间戳。每次工具启动时，检查这个时间戳是否超过24小时，如果超过就提示用户运行同步命令。这样可以避免因为上下文过时而导致的工具行为异常。

第四个技巧是关于免费额度的。OpenCode的免费额度有使用限制，只能在OpenCode内部使用。如果你通过代理层把OpenCode的端点暴露给其他工具，可能会触发额度限制。我的做法是在代理层里对OpenCode的请求做限流，每分钟不超过10次，避免触发限制。

第五个技巧是关于Cursor中文设置的。Cursor的中文设置路径是Settings -> General -> Language，但有时候改了之后部分界面还是英文。这是因为Cursor的某些插件没有完全国际化。解决方法是重启Cursor，如果还不行，就在.cursorrules里加上中文提示词，让AI用中文回复。实测下来，这样至少能保证对话内容是中文的。

这套OpenResearch的聚合方案，我从最初的想法到最终跑通，前后花了大约两周时间，中间踩了不少坑。但跑通之后，日常开发效率的提升是肉眼可见的。以前需要在四个工具之间反复切换、重复配置，现在一条命令就能搞定。如果你也在用多个AI编程工具，不妨试试这个思路，根据自己的需求调整代理层和上下文管理的实现。