你已经调顺了一套文本 AI，却发现它看不懂截图。VisionBridge 的办法不是换模型，而是在应用和模型之间加一层轻量代理：前端仍使用 OpenAI-compatible API——一种常见的软件调用格式；遇到图片时，代理让原来的文本模型负责推理，再通过工具调用向独立的视觉语言模型（VLM，能同时处理图像和文字的模型）提问。
它最巧的一步，是先让视觉模型为每张图生成一次全景描述，让文本模型掌握大意，再按需放大局部、提取文字、扫描密集文档或比较两张图。重复图片按内容缓存，多项检查也能并行执行。若文本模型不支持原生工具调用，代理会自动改用提示词加 JSON 的方式传递请求。
项目无需训练或修改模型权重，可连接 LM Studio、Ollama、vLLM 等后端，并保留现有聊天界面。换句话说，它像给纯文本模型临时请了一位“看图助手”，适合不想推倒重建现有模型栈的人。材料未提供效果测试或准确率数据，因此目前更值得关注的是它的组合方式，而非性能结论。