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title: "架构全景 - Claude Code 五层架构详解"
description: "从交互层到基础设施层,详解 Claude Code 的五层架构设计。基于 src/main.tsx、src/QueryEngine.ts、src/query.ts、src/tools.ts、src/services/api/claude.ts 的源码级数据流分析。"
keywords: ["Claude Code 架构", "五层架构", "QueryEngine", "Agentic Loop", "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 | 入口源码 | 关键词 |
|------|------|---------|--------|
| **交互层** | 终端 UI、用户输入、消息展示 | `src/screens/REPL.tsx` | React/Ink、PromptInput |
| **编排层** | 多轮对话、会话持久化、成本追踪 | `src/QueryEngine.ts` | QueryEngine、transcript |
| **核心循环层** | 单轮:发请求 → 拿响应 → 执行工具 → 循环 | `src/query.ts` | Agentic Loop、State |
| **工具层** | AI 的"双手"——读写文件、执行命令 | `src/tools.ts` → `src/Tool.ts` | Tool 接口、MCP |
| **通信层** | 与 Claude API 的流式通信 | `src/services/api/claude.ts` | Streaming、Provider |
## 一条主数据流的源码追踪
整个系统的运转可以浓缩为一条核心数据流,以下是每一步对应的源码路径:
### 1. 用户输入 → REPL
`src/screens/REPL.tsx` 是基于 React/Ink 的终端 UI 组件。用户输入经 `processUserInput()`(`src/utils/processUserInput/processUserInput.ts`)处理,支持斜杠命令、文件附件、图片等。
### 2. QueryEngine 编排
`src/QueryEngine.ts` 是 REPL 与 `query()` 之间的中间层,管理:
- **会话状态**:消息数组、工具权限上下文(`ToolPermissionContext`)、文件历史快照
- **成本追踪**:`accumulateUsage()` / `getTotalCost()` 累计 token 用量
- **Transcript 持久化**:`recordTranscript()` 将对话序列化到磁盘,支持 `--resume`
- **文件历史**:`fileHistoryMakeSnapshot()` 在修改前创建快照,支持 undo
关键方法:`queryEngine.query()` 构造 `QueryParams`,调用 `query()` 异步生成器。
### 3. Agentic Loop(`src/query.ts`)
`query()` 是一个 `AsyncGenerator`,`while(true)` 循环的每次迭代包含:
```
① 上下文预处理管道:
applyToolResultBudget → snipCompact → microcompact → contextCollapse → autocompact
② 流式 API 调用:
deps.callModel() → AsyncGenerator
收集 assistantMessages[]、toolUseBlocks[]
③ 工具执行:
StreamingToolExecutor(并行) 或 runTools(串行)
→ toolResults[]
④ 终止/继续判定:
needsFollowUp ? continue : return { reason }
```
完整的状态机通过 `State` 类型(`src/query.ts:204`)在迭代间传递,包含 10 个字段(messages、autoCompactTracking、maxOutputTokensRecoveryCount 等)。
### 4. 工具层(`src/tools.ts` → `src/Tool.ts`)
`getAllBaseTools()`(`src/tools.ts:191`)组装 50+ 工具列表,经过 `filterToolsByDenyRules()` 权限过滤后传给 API。
每个工具实现 `Tool` 接口(`src/Tool.ts:362`),核心方法链:
```
validateInput() → canUseTool()(UI 层)→ checkPermissions() → call() → ToolResult
```
### 5. 通信层(`src/services/api/claude.ts`)
API 客户端支持 4 种 Provider:
- **Anthropic Direct**:默认
- **AWS Bedrock**:`ANTHROPIC_BEDROCK_BASE_URL`
- **Google Vertex**:`ANTHROPIC_VERTEX_PROJECT_ID`
- **Azure**:通过自定义 base URL
`deps.callModel()` 发起流式请求,返回 `BetaRawMessageStreamEvent` 事件流。支持 Prompt Cache(`cache_control`)、thinking blocks、multi-turn tool use。
## 四个核心设计原则
所有 API 通信都是流式的——`deps.callModel()` 返回 AsyncGenerator,用户看到 AI "逐字打出"回答。StreamingToolExecutor 在流式过程中就开始并行执行工具,不等流结束。模型降级(Fallback)时,已收集的 assistantMessages 被标记为 tombstone 并清空,重试整个流式请求。
每个工具是 `Tool` 结构化类型,通过 `buildTool()` 工厂创建。`getTools()` 在每次 API 调用时组装(非全局缓存),因为 `isEnabled()` 可能随运行时状态变化。MCP 工具通过 `mcpInfo` 字段标记来源,支持 server 级别的 blanket deny。
每次工具调用经过 `validateInput() → checkPermissions()` 双重检查。权限规则从 5 个来源汇聚(session → project → user → managed → default),支持工具名、命令模式、路径前缀等匹配方式。Plan Mode 通过 `prepareContextForPlanMode()` 切换为只读模式,退出时自动恢复。
System Prompt 由 `fetchSystemPromptParts()` 动态组装,包含 CLAUDE.md、git 状态、日期、MCP 服务器列表。Auto-compact 在每轮迭代前评估 token 阈值,超出时触发压缩。压缩后的摘要通过 `buildPostCompactMessages()` 替换原始消息,`taskBudgetRemaining` 跨压缩边界累计。
## 入口与引导
| 入口 | 文件 | 说明 |
|------|------|------|
| CLI 启动 | `src/entrypoints/cli.tsx` | 注入 `feature()` polyfill(始终返回 false)、MACRO 全局变量 |
| 命令定义 | `src/main.tsx` | Commander.js 解析参数,初始化 auth/analytics/policy |
| 一次性初始化 | `src/entrypoints/init.ts` | 遥测配置、信任对话框 |
| 管道模式 | `src/main.tsx` `-p` flag | `echo "say hello" \| bun run dev -p` |