Claude Code

Claude Code 是 [[Anthropic]] 开发的 AI 编程助手，采用 [[multi-agent-coordination|编排器-子代理模式]]，让主代理在需要时调度子代理进行并行探索。

核心架构

编排器-子代理模式

• 主代理：编写代码、编辑文件、运行命令
• 子代理：在后台执行大型代码库搜索或独立问题调查
• 每个子代理在独立上下文窗口运行，返回提炼后的结论

这种设计保持主代理上下文聚焦于主要任务，同时实现并行探索。

工具设计哲学

渐进式披露 (Progressive Disclosure)

允许智能体通过探索逐步发现相关上下文，而非一次性提供所有信息。

实现方式：

• Agent Skills：技能文件可递归引用其他文件
• 模型按需读取，避免上下文膨胀

工具演进案例

AskUserQuestion 工具

解决 Claude 提问能力的迭代过程：

1. 尝试 1：在 ExitPlanTool 添加问题参数 → 混淆了计划和问题
2. 尝试 2：修改输出格式为 Markdown → 不稳定，易偏离结构
3. 尝试 3：独立 AskUserQuestion 工具 → 成功，可触发模态窗口阻塞循环

从 TodoWrite 到 Task 工具

• TodoWrite：早期用于保持模型按计划推进
• Task 工具：支持依赖关系、跨子代理共享更新、可修改删除

随着模型能力提升，旧工具可能成为限制因素。

搜索能力演进

阶段	技术	特点
初期	RAG	预索引代码库，速度快但需设置，Claude 被动接收上下文
现在	Grep 工具	Claude 主动搜索构建上下文
进阶	Agent Skills	递归搜索多层文件

关键洞察

“Seeing like an agent”（像智能体一样思考）

设计工具需要：

1. 观察模型输出
2. 实验不同方案
3. 理解模型的能力和限制
4. 提供与其能力相匹配的工具

就像给不同技能水平的人解决数学问题的工具：纸笔 → 计算器 → 电脑编程，取决于使用者的能力。

工具设计原则

1. 从简单开始：先用最少工具观察瓶颈
2. 持续迭代：随着模型能力进化调整工具
3. 高门槛：新增工具会增加模型选择负担
4. 渐进披露：优先使用技能文件而非新增工具

相关实体

• [[anthropic]] — 开发公司
• [[ai-agents]] — AI 代理系统
• [[multi-agent-coordination]] — 多智能体协调模式