Anthropic公司推出的Claude模型以强⼤的⾃然语⾔处理能⼒和“上下⽂⼯程”见⻓ ，在编程辅助领域也表现出⾊ 。而其专门开发的vibe coding 工具 Claude Code 更是现在的当红炸子鸡。受无数程序员欢迎。2025年6⽉ ，国内开源团队shareAI-LAB对Claude Code的核⼼架构进⾏了深⼊的逆向⼯程分析 ，并在GitHub上公开了研究成果。 昨天简单聊了聊上下文工程。今天将结合上下工程 ，介绍Claude Code的架构设计、关键机制 ， 以及Claude模型在上下⽂⼯程上的实践 ，帮助读者理解Claude Code背后的技术原理。
我是feinstein，一个站在AI背后的人。智能体行业业务落地探索者，也坚持各个领域AI新工具的实测，致力于让更多人享受到AI赋能提效带来效率提升。本篇文章来简单聊聊这篇新论文
Claude Code架构与关键机制解析
总体架构概览
这只是一部分的流程图。被逆向的流程还有很多。篇幅有限，实在放不下了...
Claude Code采⽤模块化、分层的架构设计 ，从⽤⼾界⾯到后台引擎层层衔接 ，确保系统⾼效稳定运 ⾏ 。整个系统主要分为⽤⼾交互层、Agent核⼼调度层、⼯具执⾏与管理层 ，以及存储层等部分。
· ⽤户交互层：提供多种⽤⼾界⾯ ，包括命令⾏ （CLI）、VSCode插件、Web前端 ，甚⾄可能的移 动应⽤等。开发者可以通过终端命令⾏或IDE插件与Claude Code进⾏对话和交互。
. Agent核⼼调度层：这是Claude Code的⼤脑 ，包含⼀个主Agent循环引擎（代号“nO”）和⼀套异 步消息队列（代号“h2A”）。主Agent引擎负责核⼼任务调度和状态管理 ，⽽异步消息队列为各模 块提供了⾼效的通信机制。
. ⼯具执⾏与管理层：Claude Code内置了⼀系列⼯具接⼝ ，例如⽂件读写、代码编辑、Shell命令 执⾏等 ，⽤于让AI代理实际操作开发者的环境。这⼀层包括⼯具引擎、并发任务调度器、⼦Agent管理器以及权限验证⽹关等组件 ，确保⼯具调⽤的安全和有序。
. 存储层：负责保存对话记录、压缩后的上下⽂内容以及⻓期记忆⽂件。Claude Code利⽤特殊的 CLAUDE .md ⽂件作为项⽬⻓期记忆存储 ，记录项⽬配置、 常⽤命令、代码规范等信息。
通过上述分层架构 ，Claude Code实现了从⽤户输⼊到AI响应的完整流程：⽤户的请求经由界⾯层进⼊ 系统 ， 由核⼼Agent调度层处理并可能调⽤⼯具 ，最终结果再返回给⽤户。这种架构设计使Claude Code 既灵活（各层相对独⽴ ，可扩展新的界⾯或⼯具） ⼜⾼效（核⼼引擎与消息队列保证了任务的并⾏处 理和及时响应）。
异步消息队列与实时“转向”机制
在Claude Code的核心架构中,“h2A”异步消息队列扮演了关键角色。这是一个双缓冲的异步队列,实 现了零延迟的消息传递和极高的吞吐量(超过10,000条消息/秒)。它基于Promise的异步迭代器和智能 背压控制,确保系统在处理大量任务时依然保持非阻塞的实时流式响应。简单来说,h2A队列就像 Claude Code内部的“高速传送带”,源源不断地将各种事件(用户输入、AI输出、工具调用结果等)传 送给需要处理的模块,而且传送过程几乎没有延迟。
通过这个异步队列,Claude Code实现了所谓的实时“转向”(Steering)机制。开发者可以在Claude Code 执行任务的过程中随时插入新的指令或反馈,系统会立即将这些新信息加入队列并调整后续行为,而 不必等待当前任务完全结束。例如,当Claude Code正在自动生成代码时,用户如果发现方向不对,可 以直接输入新的要求,Claude会“即时转向”,根据新的指示调整代码生成策略。这种实时交互能力得 益于异步队列的零延迟特性和主Agent引擎的中断/恢复机制。
如果已有等待的读取器 （ 由Promise的 resolve 表⽰），则⽴即将消息交付读取 ，实现零延迟；否则将消息加⼊缓冲区 ，并根据负载情况调 整背压。通过这种设计 ，Claude Code能够真正实现⾮阻塞的异步处理 ，在⾼并发情况下依然保持界⾯ 流畅和实时响应。
值得一提的是，Claude Code的多Agent机制与Anthropic在通用Claude模型中引入的“Research”多Agent搜索功能一脉相承。在Claude的Research模式中，一个主导Agent会根据用户查询制定研究计划，然后创建多个并行的子Agent同时检索信息，最后由主导Agent综合结果。这种“主-从”多智能体协作在Claude Code中同样适用，只不过应用场景从信息检索变成了代码开发。
智能上下文压缩与长文本处理
处理超长的上下文是Claude模型的一大特色，Claude Code也继承了这一能力。Claude Code内置了一套智能上下文压缩机制，能够在对话内容过长时自动精简，以确保AI模型高效运行。
根据逆向分析，Claude Code在上下文token使用量达到阈值（约92%）时会自动触发压缩算法。压缩算法基于重要性评分，智能地保留对话中92%的关键信息，同时剔除冗余内容。具体来说，Claude Code采用了代号为“wU2”的压缩器，结合分层存储策略：将近期的重要对话内容保留在模型的短期上下文中，而将较早或次要的信息摘要后存储到长期记忆（CLAUDE.md文件）中。这样，当对话变得很长时，系统会自动“瘦身”当前上下文，只把最关键的部分提供给模型处理，从而避免上下文窗口溢出并降低计算开销。同时，长期记忆文件确保关键信息不会丢失，需要时可以重新载入参考。
除了自动压缩，Claude Code还能根据上下文使用情况动态调整上下文窗口大小。例如，如果发现当前任务需要处理特别大的文件或超长的代码，系统可能会预留更大的上下文空间；反之则适当缩小，以提高效率。这种动态管理进一步优化了长文本场景下的性能。
通过智能压缩和动态调整，Claude Code能够处理远超过一般模型长度的上下文。这一点在编程场景中尤为有用——开发者可以让Claude Code阅读整个项目的代码文件、配置文件，甚至多个文件的组合，而Claude依然可以游刃有余地理解和处理这些内容。这种长上下文能力，正是Claude在上下文工程方面的一大优势。
安全机制与权限控制
作为一个可以直接操作开发者电脑文件和命令的AI助手，Claude Code在安全方面采取了严密的措施。逆向分析显示，Claude Code构建了一个六层权限验证的安全框架，从用户输入一直到工具执行，层层把关。这六层分别是：UI输入验证、消息路由验证、工具调用验证、参数内容验证、系统资源访问验证和输出内容过滤。每一层都对数据和操作进行检查，防止恶意输入或危险操作通过。
同时，Claude Code对工具执行环境实施了沙盒隔离。所有涉及文件读写、命令执行的操作都在一个隔离的沙箱环境中进行，与主进程和系统其他部分隔离。沙箱会限制工具的权限，例如默认情况下Claude Code只能在当前工作目录下进行文件操作，而不能随意访问系统其他目录。此外，Claude Code还内置了多模式的恶意内容检测，能够识别并过滤可能的恶意代码或危险命令。例如，当Claude Code第一次遇到一条Shell命令时，会先通过轻量模型分析其是否有潜在危险，并仅允许执行安全的命令前缀。对于访问网页等操作，Claude Code也支持将可信域名加入白名单，未经允许不会随意联网。
通过上述安全机制，Claude Code在赋予AI强大操作能力的同时，最大程度地保障了用户系统的安全。开发者可以相对放心地让Claude Code自动编写、修改代码，而不必担心其会误删文件或执行危险命令。这种安全与能力的平衡，也是上下文工程中需要考虑的重要方面——提供给AI的上下文越多、权限越大，越需要严格的安全措施来约束。
Claude Code 的上下文工程实践
Claude与其他LLM的上下文能力对比
上下文窗口长度：Claude模型最广为人知的特点之一就是拥有超长的上下文窗口。支持高达200,000个token的上下文意味着Claude一次对话可以处理相当于数百页文本的内容。相比之下，OpenAI的GPT-4在2023年底才将上下文长度扩展到128k token，此前的版本只有8k或32k。Google的PaLM 2等模型的上下文长度也多在几千到几万token不等。Claude的超长上下文使其非常适合处理长文档分析、大型代码库理解等任务。
上下文连续性与遗忘：在长对话中，模型能否保持对前文的记忆是关键。Claude在这方面表现突出。有用户评价指出，Claude比GPT-4更擅长记住对话的上下文和用户最初的指令，而GPT-4有时会在长对话中“遗忘”较早的信息。这可能得益于Claude在训练和架构上针对长上下文进行的优化，以及Anthropic提出的“宪法AI”等方法（通过强化学习让模型遵循指令、保持一致性）。相比之下，GPT-4虽然推理和创造力很强，但在超长对话中偶尔会出现前后矛盾或遗漏之前细节的情况。当然，这一差异也在随着模型迭代而缩小——例如GPT-4最新版本据称在长上下文记忆上也有改进。但总体而言，Claude的上下文连续性和记忆力在业界处于领先水平。
上下文利用效率：Claude不仅能处理更长的上下文，还能更高效地利用上下文信息。这体现在Claude对用户指令和背景资料的理解深度上。很多用户反馈Claude“更听指挥”，能严格按照用户在上下文里提供的指示去回答问题，而不会偏离主题或编造无关内容。这背后可能有两方面原因：一是Claude在训练时大量使用了指令微调和人类反馈，使其更善于遵循上下文里的指令；二是Claude的模型架构可能针对长序列做了优化（例如更高效的注意力机制或位置编码），使其在长上下文下依然能准确捕捉各部分信息之间的关联。
多轮对话与工具调用：在多轮交互和工具使用方面，Claude与其他模型也有不同侧重。OpenAI的GPT-4通过API提供了函数调用（Function Calling）功能，允许开发者让模型在回答中输出特定格式的指令，由程序执行后再将结果反馈给模型。这实际上是一种上下文工程的应用——通过工具调用，把外部计算结果纳入模型的下一次上下文，从而扩展模型能力。Anthropic则选择了另一种方式：内容型消息结构。Claude的API将所有信息（包括文本和工具操作）都视为消息内容的一部分，在对话中以不同类型的内容项呈现。例如，Claude在需要调用工具时，会在回复中插入一个“工具使用”类型的内容项，里面包含工具名称和参数；开发者获取后执行工具，再将结果作为新的消息内容（类型为“工具结果”）回传给Claude。这种设计保持了对话的连贯性，所有交互都统一在消息列表中，没有引入额外的角色或结构。
简而言之，OpenAI的方式是将工具调用与对话内容分离（通过特殊的函数调用标记），而Anthropic的Claude则是将工具调用融入对话内容本身。两种方式各有优劣：OpenAI的函数调用更明确，便于程序解析执行；Claude的内容式调用更自然，保持了对话的一致性。对于上下文工程来说，无论哪种方式，都是在扩展模型上下文的边界——让模型的上下文不仅包含文本对话，还包含外部工具产生的数据。这使得模型能够完成更复杂的任务（如查询数据库、执行代码等），而这些任务的结果又成为新的上下文的一部分。
除了函数调用，Claude和其他LLM在多轮对话中的上下文管理策略也有所不同。例如，当对话过长时，不同模型会采取不同的策略来避免超出上下文限制：有的可能直接截断较早的对话，有的会对历史对话进行总结后再放入上下文。Claude倾向于在必要时对上下文进行智能压缩（如前所述，保留关键信息，剔除冗余）。而一些其他系统可能采用简单的滑动窗口或固定摘要长度。Claude的方法更“聪明”一些，能够根据内容重要性动态决定保留什么、舍弃什么，从而在长对话中尽量保留对当前回答有用的信息。
上下文安全与对齐：在上下文工程中，还有一个容易被忽视但非常重要的方面，就是上下文的安全与对齐。Anthropic非常强调AI的安全和价值观对齐，这也体现在上下文处理上。Claude在每次处理用户输入时，都会对上下文内容进行安全审查，过滤掉可能违反其安全策略的信息（如敏感数据、恶意指令等）。同时，Claude内置了一套“AI宪法”（Constitutional AI），在生成回答时会参考宪法中的原则来审视自己的输出，确保回答内容无害且符合用户指示。这种宪法可以被视为模型上下文的一部分（虽然它并不随每次对话动态变化，但可以看作是模型初始化上下文的一部分）。相比之下，OpenAI的GPT-4主要通过训练数据和RLHF（人类反馈强化学习）来确保安全，没有显式地像Claude这样提供一个“宪法”文本供模型自省。因此，Claude在上下文层面就融入了更多的对齐机制，以确保无论用户提供什么上下文，模型都能朝着正确的方向响应。
总结与思考
通过shareAI-LAB的逆向工程，我们得以一窥Claude Code内部的架构奥秘：异步消息队列驱动的实时交互、分层多Agent的任务处理、智能压缩的长上下文管理，以及严密的安全机制。这些设计让Claude Code成为一个高效、灵活且安全的AI编程助手。而中科院团队的综述则从理论高度总结了上下文工程的重要性和方法体系，为我们理解Claude等模型的强大能力提供了框架。
Claude的实践表明，上下文工程已经成为提升大模型性能的关键路径之一。从扩展上下文窗口，到巧妙地将外部信息和工具融入模型对话，再到多智能体之间的上下文共享与协调，每一步创新都在拓展AI的边界。对于开发者和研究者而言，理解Claude Code的架构和上下文工程的原理，有助于我们更好地利用现有的AI工具，并在未来构建更强大的智能系统。
