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title: "架构全景"
description: "五层架构,一条数据流"
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{/* 本章目标:一张图讲清楚整体架构,为后续章节建立坐标系 */}
## 五层架构
Claude Code 从上到下分为五个层次,每一层职责清晰、边界分明:
| 层次 | 职责 | 关键词 |
|------|------|--------|
| **交互层** | 终端 UI、用户输入、消息展示 | React/Ink、REPL |
| **编排层** | 管理多轮对话、会话生命周期、成本追踪 | QueryEngine、会话持久化 |
| **核心循环层** | 单轮对话:发请求 → 拿响应 → 执行工具 → 再发请求 | Agentic Loop |
| **工具层** | AI 的"双手"——读写文件、执行命令、搜索代码 | Tool System、MCP |
| **通信层** | 与 Claude API 的流式通信、多云 Provider 适配 | Streaming、Bedrock/Vertex |
## 一条主数据流
整个系统的运转可以浓缩为一条核心数据流:
用户在终端键入自然语言需求
系统自动拼接项目信息、git 状态、配置文件、记忆,形成完整的 System Prompt
将 System Prompt + 对话历史发送给 Claude API,流式接收响应
若 AI 返回工具调用请求 → 权限检查 → 执行工具 → 结果回传 → AI 继续思考 → 循环
AI 不再调用工具,输出最终回答,等待用户下一条输入
## 四个核心设计原则
所有 API 通信都是流式的——用户看到 AI "逐字打出"回答,而不是等待完整响应。工具执行结果也实时反馈。这不仅提升体验,更是处理长时间任务的工程必需。
AI 的每一项"动手能力"都被抽象为一个 Tool。想让 AI 能做新事情?注册一个新 Tool 就好。统一的接口让能力可插拔、可组合。
AI 能操作真实环境是强大的,也是危险的。每个工具调用都经过权限系统的裁决——该放行的自动放行,该拦截的坚决拦截。
AI 没有真正的记忆,但通过精心的 System Prompt 组装、对话压缩、持久化记忆文件,系统营造出"AI 理解你的项目"的效果。这是上下文工程的核心。