Claude Code 遭深度逆向工程！ AI 編程智能體核心架構設計曝光 原創
Claude Code 是 Anthropic 公司的 AI 編程方面最拿出手的 AI 智能體產品。
最近 Claude Code 被一個民間高手做了深度逆向工程，曝光了 Claude Code 的核心多層 AI 智能體技術架構、實現機制和運行邏輯等，為理解現代 AI 智能體系統的工程架構設計實現提供了寶貴的技術參考。
下文從 Claude Code 整體架構設計、Claude Code 十三大關鍵技術詳細剖析之。
一、Claude Code 整體架構設計剖析
1、Claude Code 系統架構全景圖
Claude Code 系統架構由用戶交互層、Agent 核心調度層、工具執行與管理層、工具生態系統層、存儲與持久化層構成，如下圖所示：
第一、核心技術棧映射剖析
第二、用戶交互層剖析
無論你是在命令行里敲 Claude、在 VSCode 用插件，還是在 Web 頁面上跑，它們背后對接的其實是同一套調度系統。 這一層只負責接收你的 Prompt 指令，并把它們統一編碼為 Claude Agent 系統能理解的請求格式。也就是說，不管你從哪個入口發出指令，最終都會被轉化為統一的數據格式，由 “Claude 大模型大腦”接收和處理。
第三、Agent 核心調度層剖析
Claude Code 系統架構最核心的是 Agent 調度層，如下圖所示。
由 n0 主循環引擎（其實就是 AgentLoop）來統一調度，它負責管理 AI 智能體的一切行為，主循環執行流程如下圖所示：
你每敲下一句話，系統立刻進入一場高速的“內部會議”——
- 這是新任務還是舊話題的延續？
- 要動用哪些工具、喚醒哪些 Agent？
- 哪些歷史記錄該保留，哪些該壓縮成摘要？
- 哪里出了岔子，需要立即補救？
這些決策由三大核心組件接力完成：
- h2A 消息隊列——像高速傳送帶，把指令異步分發，先給你流式反饋；
- wu 會話流生成器——實時把 token 拼成你能看到的文字；
- wU2 壓縮引擎——動態瘦身上下文，既省顯存又保重點。
注意，大模型本身并不出現在這場會議里；它只是被調度引擎點名后，作為“工具人”出場回答問題。真正的指揮棒，始終握在調度引擎與運行時邏輯手中。
第四、工具執行與管理層剖析
工具執行與管理層像一位調度長，按任務派遣專精的小分隊：
- 你一句“跑 shell”，它立刻招來最擅長 bash 的 Agent；
- 你一句“列目錄”，它派出只帶最小讀權限的文件 Agent。
整個流程由四大核心部件把控：
- MH1 工具引擎：掃描可用工具、校驗參數、分發任務；
- UH1 并發調度器：為所有 Agent 限流，防止資源互搶；
- SubAgent 管理器：為每個子任務創建獨立 Agent，做到任務隔離、沙箱運行；
- 權限驗證網關：實時判定 Agent 能否執行某命令、訪問某文件、是否允許聯網。
于是，Claude Code 從不召喚一位“萬能助手”大包大攬，而是為每個需求瞬間孵化一個最小權限的“子 Agent”，精確投放、用完即焚。
第五、工具生態系統層剖析
工具生態系統是 Claude Code 的“軍火庫”。
這里不是零散的插件集市，而是一座按職能分區的武器倉庫：文件讀寫、Shell 執行、網絡探測、MCP 對接、性能診斷……上百件小兵器按目錄排好，隨用隨取。
你以為它在冥思苦想，其實它在查庫存——“誰最擅長處理這類任務？兩把工具要不要并排開火？”
每一件兵器都是一個獨立文件：? 以 ??.yaml?? 聲明能力、參數、權限；? 系統啟動即索引，熱插拔即用；? 自帶審計日志，可版本化、可回滾。
想添新武器？寫一份描述文件扔進目錄，Claude 立刻識別、加載、賦權，全程無需重啟。
第六、存儲與持久化層剖析
系統架構最底層，是 Claude 的“記憶宮殿”——本地存儲與持久化系統。
它把記憶切成三條時間軸，逐層沉淀、逐級壓縮：
- 短期記憶層負責當下會話：Messages
正在進行的對話就放在這里，毫秒級讀寫，保證你每敲一句，它立刻有回應。 - 中期記憶層負責近期摘要：Compressed
會話稍長，wU2 壓縮器把冗余細節蒸餾成摘要，體積減半、要點不丟。 - 長期記憶層負責永久偏好：CLAUDE.md
你的語言偏好、目錄習慣、常用工具等“人設”數據寫死在這里；換項目、重啟機器也不會丟。 - 系統狀態：StateCache
工具跑了幾次、哪條命令曾報錯、哪個 Agent 被權限攔截——這些運行履歷實時落盤，下次調度先看“前科”。
沒有云端同步，也沒有神秘黑盒，只靠本地文件、壓縮算法、狀態緩存，拼出一套“像人一樣的記憶”。
總之，Claude Code 的完整系統架構是本地分布式 Agent 操作系統，它真正突破，不在于調了幾個工具，而在于它讓這些 Agent 之間的協作，變成了“實時的、穩態的、動態可控”的過程。
簡單說，它不僅能調，還能邊調邊改方向，邊跑邊讓不同 Agent 對齊節奏。這聽起來像廢話，但工程上能做到的幾乎沒有。
二、Claude Code 十三大關鍵技術剖析
1、關鍵技術一：上下文注入與恢復機制
2、關鍵技術二：工具執行引擎架構
3、關鍵技術三：SubAgent 架構與 Task 工具
4、關鍵技術四：Todo 系統技術實現
5、關鍵技術五：System-Reminder 動態注入機制
6、關鍵技術六：大型項目代碼重構 (23輪對話)
7、關鍵技術七：全棧應用開發 (31輪對話)
8、關鍵技術八：6層安全防護架構
9、關鍵技術九：并發安全保障
10、關鍵技術十：系統架構優化亮點
11、關鍵技術十一：實時 Steering 機制突破
Claude Code 首創的實時 Steering 機制代表了 AI 智能體架構的重大突破，如下圖所示：
12、關鍵技術十二：Claude Code 技術架構應用場景擴展圖
13、關鍵技術十三：與其他 AI Agent 系統的技術對比
三、Claude Code 技術架構總結
第一、Claude Code 的技術架構實現體現了以下核心價值：
1. 創新架構設計
- 實時 Steering 機制：h2A 異步消息隊列+ nO主 循環的雙引擎設計；
- 分層多 Agent 架構：主 Agent 協調+ SubAgent 執行的任務隔離模式；
- 智能調度系統：UH1 調度器實現10工具并發控制。
2. 高效內存管理
- 3層記憶架構：短期/中期/長期存儲的層次化設計；
- AU2 智能壓縮：92%閾值觸發的8段式結構化壓縮算法；
- 動態上下文注入：基于使用場景的智能文件內容恢復。
3. 完整工具生態
- 15類專業工具：覆蓋文件操作、搜索發現、任務管理等全場景；
- 6階段執行流程：從工具發現到結果格式化的完整安全管道；
- MH1 執行引擎：經過嚴格驗證的工具調用核心引擎。
4. 企業級安全
- 6層安全防護：從輸入驗證到審計記錄的全方位保障；
- 并發安全控制：基于工具特性的智能并發調度策略；
- 邊界場景處理：內存溢出、執行超時、錯誤恢復的完整機制。
第二、技術價值體現
Claude Code Agent 系統代表了 AI 編程助手領域的技術突破，其分層多 Agent 架構、實時 Steering 機制和智能記憶管理等創新技術，為構建下一代 AI Agent 系統提供了寶貴的技術參考和實現路徑。
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?本文轉載自????玄姐聊AGI??? 作者：玄姐
