
Claude Code 遭深度逆向工程! AI 编程智能体核心架构设计曝光 原创
Claude Code 是 Anthropic 公司的 AI 编程方面最拿出手的 AI 智能体产品。
最近 Claude Code 被一个民间高手做了深度逆向工程,曝光了 Claude Code 的核心多层 AI 智能体技术架构、实现机制和运行逻辑等,为理解现代 AI 智能体系统的工程架构设计实现提供了宝贵的技术参考。
下文从 Claude Code 整体架构设计、Claude Code 十三大关键技术详细剖析之。
一、Claude Code 整体架构设计剖析
1、Claude Code 系统架构全景图
Claude Code 系统架构由用户交互层、Agent 核心调度层、工具执行与管理层、工具生态系统层、存储与持久化层构成,如下图所示:
第一、核心技术栈映射剖析
第二、用户交互层剖析
无论你是在命令行里敲 Claude、在 VSCode 用插件,还是在 Web 页面上跑,它们背后对接的其实是同一套调度系统。 这一层只负责接收你的 Prompt 指令,并把它们统一编码为 Claude Agent 系统能理解的请求格式。也就是说,不管你从哪个入口发出指令,最终都会被转化为统一的数据格式,由 “Claude 大模型大脑”接收和处理。
第三、Agent 核心调度层剖析
Claude Code 系统架构最核心的是 Agent 调度层,如下图所示。
由 n0 主循环引擎(其实就是 AgentLoop)来统一调度,它负责管理 AI 智能体的一切行为,主循环执行流程如下图所示:
你每敲下一句话,系统立刻进入一场高速的“内部会议”——
- 这是新任务还是旧话题的延续?
- 要动用哪些工具、唤醒哪些 Agent?
- 哪些历史记录该保留,哪些该压缩成摘要?
- 哪里出了岔子,需要立即补救?
这些决策由三大核心组件接力完成:
- h2A 消息队列——像高速传送带,把指令异步分发,先给你流式反馈;
- wu 会话流生成器——实时把 token 拼成你能看到的文字;
- wU2 压缩引擎——动态瘦身上下文,既省显存又保重点。
注意,大模型本身并不出现在这场会议里;它只是被调度引擎点名后,作为“工具人”出场回答问题。真正的指挥棒,始终握在调度引擎与运行时逻辑手中。
第四、工具执行与管理层剖析
工具执行与管理层像一位调度长,按任务派遣专精的小分队:
- 你一句“跑 shell”,它立刻招来最擅长 bash 的 Agent;
- 你一句“列目录”,它派出只带最小读权限的文件 Agent。
整个流程由四大核心部件把控:
- MH1 工具引擎:扫描可用工具、校验参数、分发任务;
- UH1 并发调度器:为所有 Agent 限流,防止资源互抢;
- SubAgent 管理器:为每个子任务创建独立 Agent,做到任务隔离、沙箱运行;
- 权限验证网关:实时判定 Agent 能否执行某命令、访问某文件、是否允许联网。
于是,Claude Code 从不召唤一位“万能助手”大包大揽,而是为每个需求瞬间孵化一个最小权限的“子 Agent”,精确投放、用完即焚。
第五、工具生态系统层剖析
工具生态系统是 Claude Code 的“军火库”。
这里不是零散的插件集市,而是一座按职能分区的武器仓库:文件读写、Shell 执行、网络探测、MCP 对接、性能诊断……上百件小兵器按目录排好,随用随取。
你以为它在冥思苦想,其实它在查库存——“谁最擅长处理这类任务?两把工具要不要并排开火?”
每一件兵器都是一个独立文件:• 以 .yaml
声明能力、参数、权限;• 系统启动即索引,热插拔即用;• 自带审计日志,可版本化、可回滚。
想添新武器?写一份描述文件扔进目录,Claude 立刻识别、加载、赋权,全程无需重启。
第六、存储与持久化层剖析
系统架构最底层,是 Claude 的“记忆宫殿”——本地存储与持久化系统。
它把记忆切成三条时间轴,逐层沉淀、逐级压缩:
- 短期记忆层负责当下会话:Messages
正在进行的对话就放在这里,毫秒级读写,保证你每敲一句,它立刻有回应。 - 中期记忆层负责近期摘要:Compressed
会话稍长,wU2 压缩器把冗余细节蒸馏成摘要,体积减半、要点不丢。 - 长期记忆层负责永久偏好:CLAUDE.md
你的语言偏好、目录习惯、常用工具等“人设”数据写死在这里;换项目、重启机器也不会丢。 - 系统状态:StateCache
工具跑了几次、哪条命令曾报错、哪个 Agent 被权限拦截——这些运行履历实时落盘,下次调度先看“前科”。
没有云端同步,也没有神秘黑盒,只靠本地文件、压缩算法、状态缓存,拼出一套“像人一样的记忆”。
总之,Claude Code 的完整系统架构是本地分布式 Agent 操作系统,它真正突破,不在于调了几个工具,而在于它让这些 Agent 之间的协作,变成了“实时的、稳态的、动态可控”的过程。
简单说,它不仅能调,还能边调边改方向,边跑边让不同 Agent 对齐节奏。这听起来像废话,但工程上能做到的几乎没有。
二、Claude Code 十三大关键技术剖析
1、关键技术一:上下文注入与恢复机制
2、关键技术二:工具执行引擎架构
3、关键技术三:SubAgent 架构与 Task 工具
4、关键技术四:Todo 系统技术实现
5、关键技术五:System-Reminder 动态注入机制
6、关键技术六:大型项目代码重构 (23轮对话)
7、关键技术七:全栈应用开发 (31轮对话)
8、关键技术八:6层安全防护架构
9、关键技术九:并发安全保障
10、关键技术十:系统架构优化亮点
11、关键技术十一:实时 Steering 机制突破
Claude Code 首创的实时 Steering 机制代表了 AI 智能体架构的重大突破,如下图所示:
12、关键技术十二:Claude Code 技术架构应用场景扩展图
13、关键技术十三:与其他 AI Agent 系统的技术对比
三、Claude Code 技术架构总结
第一、Claude Code 的技术架构实现体现了以下核心价值:
1. 创新架构设计
- 实时 Steering 机制:h2A 异步消息队列+ nO主 循环的双引擎设计;
- 分层多 Agent 架构:主 Agent 协调+ SubAgent 执行的任务隔离模式;
- 智能调度系统:UH1 调度器实现10工具并发控制。
2. 高效内存管理
- 3层记忆架构:短期/中期/长期存储的层次化设计;
- AU2 智能压缩:92%阈值触发的8段式结构化压缩算法;
- 动态上下文注入:基于使用场景的智能文件内容恢复。
3. 完整工具生态
- 15类专业工具:覆盖文件操作、搜索发现、任务管理等全场景;
- 6阶段执行流程:从工具发现到结果格式化的完整安全管道;
- MH1 执行引擎:经过严格验证的工具调用核心引擎。
4. 企业级安全
- 6层安全防护:从输入验证到审计记录的全方位保障;
- 并发安全控制:基于工具特性的智能并发调度策略;
- 边界场景处理:内存溢出、执行超时、错误恢复的完整机制。
第二、技术价值体现
Claude Code Agent 系统代表了 AI 编程助手领域的技术突破,其分层多 Agent 架构、实时 Steering 机制和智能记忆管理等创新技术,为构建下一代 AI Agent 系统提供了宝贵的技术参考和实现路径。
本文转载自玄姐聊AGI 作者:玄姐
