夜雨聆风前言
很多人第一次看 Claude Code，会把它理解成一个"会写代码的聊天框"。
这个理解不能说错，但太浅了。Claude Code 真正厉害的地方，不只是模型能回答代码问题。它在模型外面包了一整套工程系统：能读项目、能调工具、能维护上下文、能管理状态、能接 MCP、能派发子 Agent，还要守住权限和安全边界。
所以这篇先不急着钻某个源码函数，而是先回答一个更大的问题：
Claude Code 到底是一套什么样的工程架构？
如果用一句话概括：
Claude Code = Model API + QueryEngine 主循环 + Tools 系统 + Context/State 管理 + 安全治理 + Agent 协作。
模型只是核心推理能力。真正让它变成"能干活的编程 Agent"的，是模型外面那一整圈运行时。
为了把这件事讲清楚，我们按三个问题来看：
功能架构：它有哪些能力层？ 运行架构：用户的一句话在系统里怎么流动？ 代码架构：源码大概按什么模块组织？
这三个问题一层层递进：先知道 Claude Code 有哪些能力，再知道这些能力如何被 QueryEngine 串起来，最后再回到源码里看它们分别落在哪些模块。
一、为什么不能只接一个 Model API？
假设你只做一个最简单的 AI 编程助手，流程大概是：
用户输入问题-> 后端把问题发给大模型-> 大模型返回答案-> 展示给用户这对于"解释一段代码"还勉强够用。但一旦用户说：
帮我看一下这个项目为什么测试失败，并修一下。事情马上变复杂。
模型得先知道项目结构，知道有哪些文件，知道测试命令怎么跑，知道错误日志在哪里，知道应该改哪个文件。改完之后还要再跑测试验证。如果中途遇到权限问题、命令失败、上下文太长、工具输出太大，还得恢复。
模型会思考，但它不会自己接触真实工程环境。
它不会天然读文件，不会天然执行 Shell，不会天然维护长期任务状态，也不会天然知道哪些操作危险。于是 Claude Code 必须在 Model API 外面加一层"工程壳"。
这层工程壳，就是 Claude Code 的核心价值。
很多开源 Agent 项目就卡在这里：模型调用做得挺漂亮，工程壳一碰就漏。
二、功能架构：Claude Code 有哪些能力层？
从功能架构看，Claude Code 像一个一圈圈包起来的 Agent Runtime（围绕模型构建的代理运行环境，负责调度工具、管理状态、推进任务）。
最里面是 Model API。它是推理核心，负责理解任务、生成回答、判断下一步要不要调用工具。但它只是"脑子"，不是完整系统。
围绕模型的第一层，是 QueryEngine（查询引擎，负责把一次用户输入变成一轮持续运行的 Agent 主循环）。没有 QueryEngine，Claude Code 就只是一个普通 API 包装器；有了 QueryEngine，它才变成一个可以连续推进任务的运行时。
再往外，是 Tools 系统。这一层给模型接上"手脚"：文件读写、Shell 命令、搜索、Web、MCP、LSP、Agent 工具、Skills，都属于这一层。
再往外，是 Context / Memory / State。这一层解决的是"模型本轮到底应该知道什么"。它要动态装配 system prompt、用户输入、项目规则、历史消息、工具结果、文件缓存、压缩摘要和当前应用状态。
更外层，是 Agent 协作。当任务变复杂时，Claude Code 不只是单线程地和模型对话，还可以把某些子任务拆给 Agent / Task 处理。主 Agent 负责整体判断，子 Agent 负责代码搜索、方案探索、验证某个假设。
最底层，是贯穿所有能力的安全治理。因为 Claude Code 面对的是真实工程环境，它可能读取私有代码、执行命令、修改文件、调用外部服务。如果没有权限、策略、沙盒、防提示注入和审计日志，Agent 越强，风险越大。
用这张图理解：
这张图最想表达的不是"Claude Code 模块很多"，而是：
Claude Code 的能力不是从模型直接长出来的，而是从模型外面一层层工程系统长出来的。
Model API：负责判断，但不负责执行
先把最容易混淆的地方讲清楚：Model API 并不直接执行任何工具。
模型真正输出的是类似这样的意图：
我需要读取某个文件。我需要搜索某个关键字。我需要运行测试命令。我需要修改某段代码。但"读取文件""执行命令""修改代码"这些动作，都是 Claude Code 宿主程序完成的。
分工很明确：
模型负责理解、规划、选择。程序负责执行、约束、记录。如果把所有能力都想象成模型自己的魔法，就会看不清 Claude Code 的真实价值。它真正值得学的地方，恰恰是那些"不智能但非常工程化"的部分：工具契约、权限系统、状态管理、上下文压缩、错误恢复、UI 渲染、会话记录。
QueryEngine：整个系统的心跳
QueryEngine 是 Claude Code 的主循环。
它的职责不是简单地"发请求给模型"，而是管理一整个会话生命周期。一个会话里会有多轮用户输入、多轮模型响应、多次工具调用、多次状态变化。QueryEngine 要把这些东西串起来。
它要保存的状态至少包括：
当前消息历史 当前工作目录 当前可用工具集合 当前模型和预算 文件读取缓存 权限拒绝记录 Skill 发现记录 token 使用量 会话 transcript
这些状态共同决定了 Claude Code 下一步应该怎么行动。
（QueryEngine 的实现细节下一篇细说，但它本质上是一个状态机：每一轮根据当前状态决定该干什么，执行完再更新状态。）
Tools 系统：模型的手脚，但必须受控
Claude Code 的工具系统可以理解成一个统一的能力市场。
里面既有基础工具：
Read / Write / Edit / Grep / Glob / Bash也有扩展能力：
MCP / LSP / Web / Agent / Skill工具系统最重要的不是"工具很多"，而是它们都被放进了统一的工具契约里。每个工具都要回答几类问题：
这个工具叫什么？ 输入参数是什么？ 怎么验证输入？ 怎么执行？ 输出怎么转回消息？ 是否只读？ 是否有破坏性？ 是否允许并发？ 是否需要用户确认？
这就是 Claude Code 比"让模型自己写 shell 命令"更工程化的地方。
比如同样是看文件，直接让模型执行：
cat src/main.ts当然也能工作，但系统很难知道这次行为的真实语义。它只是一个 shell 字符串。
而如果走 Read 工具，Claude Code 就可以知道：
这是一次读操作目标路径是什么是否越权输出是否太大是否需要截断是否应该进入文件缓存后续 Edit 是否基于最新版本这就是工具抽象的价值：
工具不是为了让模型"能做更多"，而是为了让模型的行动变得可理解、可限制、可审计。
Context / Memory / State：让模型知道该知道的东西
Claude Code 另一个容易被低估的能力，是上下文工程。
很多人一听到 context，就以为是"把 prompt 写长一点"。但在 Claude Code 里，上下文不是一段静态文本，而是每一轮动态装配出来的运行时输入。
它可能包含：
基础 system prompt 当前用户输入 历史消息 项目级规则 用户级规则 当前工作目录 可用工具说明 MCP / LSP 暴露的外部能力 Skill 说明 文件读取结果 上一次工具执行结果 压缩后的历史摘要 当前 AppState
这里真正难的有两个问题。
第一个是"给什么"。 给少了，模型不知道背景；给多了，上下文爆炸，成本和延迟都会失控。
第二个是"什么时候给"。 有些信息一开始就应该进入 system prompt，有些应该等模型需要时再通过工具读取，有些工具 schema 也可以延迟发现，而不是一次性全塞进去。
直白地说：
Context Engineering 不是提示词写作，而是上下文调度。
Memory / Compression 解决的是长任务问题。真实工程任务经常会经历搜索代码、读取文件、运行测试、分析错误、修改代码、再运行测试。每一步都会产生消息和工具结果。如果全部原封不动塞回模型，上下文很快就会变得又长又乱。
压缩机制的价值不是省 token 这么简单，而是让 Agent 在长任务里还能保持主线。
AppStateStore 则负责把 CLI UI、会话状态、工具状态和 Agent 状态统一起来。比如当前是否是 Plan Mode，当前有哪些 MCP 工具，当前权限模式是什么，当前有没有后台任务正在跑，这些都不是模型消息本身能解决的，需要应用状态系统管理。
MCP / LSP / Skills：扩展能力接入层
Claude Code 不可能把所有能力都内置到主程序里，所以它需要扩展机制。
MCP（Model Context Protocol，让外部工具和资源能被 Agent 标准化调用的协议）更像外部工具协议。它让 Claude Code 可以发现和调用外部服务提供的工具与资源。比如数据库、浏览器、设计工具、内部系统，都可以通过 MCP 变成 Agent 可调用能力。
LSP（Language Server Protocol，语言服务器协议，提供符号、定义、引用等代码语义能力）更偏代码智能。它让 Claude Code 能更好地理解编程语言本身。
Skills 则更像可复用的任务方法包。它通常不是单个 API，而是一组说明、脚本、模板和触发规则，告诉 Agent 遇到某类任务时应该怎么做。
这三者解决的问题不一样：
MCP：外部能力怎么标准化接入。LSP：代码语义能力怎么接入。Skills：可复用工作方法怎么加载。它们共同构成了 Claude Code 的扩展层。
（实际接入时有个坑：MCP 工具 schema 如果太大，会直接撑爆上下文。Claude Code 的做法是延迟发现，不是一次性全塞进去。）
安全治理：Agent 越能干，越需要边界
安全层不是装饰，而是 Claude Code 能作为工程工具存在的前提。
安全层大致要解决四类问题：
权限与策略：哪些工具可以用，哪些路径可以访问，哪些命令要确认。沙盒机制：把危险动作限制在可控环境内。防提示注入：避免项目文件或外部内容诱导模型越权行动。审计日志：记录模型做过什么，工具执行过什么，用户批准过什么。这里最关键的设计思想是：
模型可以建议行动，但不能绕过系统边界直接行动。
模型输出 tool_use（模型通过特定格式请求调用工具的行为），只是发起请求。真正执行之前，还要经过工具系统和权限系统。
这也是 Claude Code 和很多玩具 Agent 的分水岭：玩具 Agent 追求"能跑起来"，生产级 Agent 必须追求"能被约束地跑起来"。
三、运行架构：用户的一句话在系统里怎么流动？
理解完功能层之后，我们再看运行架构。
从用户视角看，过程只有一句话：
用户：帮我修一下这个 bug但从 Claude Code 内部看，这句话不是直接发给模型，而是先进入一个被 QueryEngine 调度的运行时。
一个简化的运行过程：
用户输入-> Claude Code 会话-> QueryEngine.submitMessage()-> 处理用户输入和斜杠命令-> 构建上下文和系统提示词-> 调用 Model API-> 模型返回文本或 tool_use-> 工具系统检查权限并执行工具-> 工具结果写回消息历史-> QueryEngine 继续下一轮-> 直到任务完成或需要用户决策画成时序图：
这张图里有两个闭环。
第一个闭环是模型和工具之间的循环：
模型判断下一步-> 工具执行真实动作-> 工具结果回到模型-> 模型继续判断这就是 Claude Code 能连续推进任务的原因。
第二个闭环是上下文和状态之间的循环：
每一轮执行都会改变消息历史、工具结果、权限状态、任务状态-> 下一轮 QueryEngine 又要基于这些变化重新装配上下文这就是 Claude Code 不是"一问一答"的原因。它更像一个持续运行的状态机。
斜杠命令不一定会进模型
运行架构里还有一个细节：并不是所有用户输入都会调用 Model API。
有些输入是本地命令，比如配置、清理、压缩、状态查看。这类命令如果也强行走模型，会浪费 token，也会让行为不稳定。
所以 QueryEngine 在处理用户输入时，会先判断：
这是一个需要模型推理的任务？还是一个可以本地直接执行的命令？如果是本地命令，系统可以直接返回结果，提前结束本轮。
（这个设计很实际。如果你输入 /clear 清屏还要走一趟模型，体验会很差。）
Plan Mode 让执行先慢下来
运行架构里还有一个重要模式：Plan Mode。
对普通聊天产品来说，模型直接回答就行。但对编程 Agent 来说，"直接动手"是有风险的。因为它可能会改文件、跑命令、影响项目状态。
Plan Mode 的意义是把任务分成两个阶段：
先理解和计划再执行和修改这背后体现的是 Claude Code 对控制权的设计：
不是所有任务都应该立刻执行。 不是所有工具都应该默认开放。 用户应该能在关键节点看到计划并决定是否继续。
成熟 Agent 系统不会只追求"自动化程度越高越好"。真正难的是在自动化和可控性之间找平衡。
四、代码架构：源码大概按什么模块组织？
最后再回到代码架构。
如果说功能架构回答"Claude Code 有哪些能力"，运行架构回答"这些能力怎么一起跑"，那代码架构回答的就是：
去源码里看时，应该先建立怎样的地图？
这里有一个读源码的诀窍：先不要按目录树横向扫。Claude Code 的源码目录很多，components、services、tools、hooks、utils 都很容易把人带散。更稳的方式是先抓“承重链路”：
入口把用户输入交给会话-> QueryEngine 管一场 conversation-> query.ts 推一轮轮 ReAct-> Tool 协议把模型意图变成可执行请求-> Context / Prompt 决定模型每轮看见什么-> Permission / Hooks / State 决定动作能不能落地
也就是说，这一节不是在列目录，而是在给后面几篇文章找源码坐标。
先用这张图建立整体印象：
这张代码架构图可以拆成几层看。
入口层：cli.tsx 和 main.tsx
最上面是 cli.tsx 和 main.tsx。
cli.tsx 是真正的二进制入口。它会处理一些快速路径，比如 --version 这种不需要加载完整应用的命令。目的是让 CLI 工具启动尽可能快。
main.tsx 进入完整启动流程，负责命令行参数、配置、环境变量、预加载、模式分发。它把程序导向不同运行路径：
交互式 REPLHeadless / SDKMCP 服务其他命令路径Claude Code 不是只有"终端聊天"这一种形态。REPL、SDK、MCP 服务都可以共享底层能力。
交互层：REPL 与终端 UI
Claude Code 是一个 CLI 产品，终端 UI 不是附属物。
它要处理：
用户输入 流式输出 工具执行进度 权限确认 错误提示 任务状态展示 Plan Mode 交互
这也是为什么源码里会有大量 UI 渲染和状态订阅逻辑。Agent 不是只在后台跑，用户需要在终端里理解它正在做什么。
编排层：QueryEngine 和 query 主循环
QueryEngine 是会话级编排层。
它向上接 REPL / SDK，向下接 query 主循环、上下文系统、状态系统、工具系统和命令系统。
query 主循环更偏模型调用和 ReAct Loop（一种模型交替进行推理和执行的行动循环模式）。它负责把消息发给模型，接收模型返回，识别 tool_use，再把工具执行结果放回消息流。
简单区分：
QueryEngine：管理一整个会话。query 主循环：管理一次或多次模型-工具循环。能力层：Tools / Commands / Services
能力层分三类。
第一类是 Commands。它处理斜杠命令和本地命令。有些用户输入不需要模型推理，直接本地执行更稳定。
第二类是 Tools。它处理模型可以调用的工具能力，读文件、改文件、跑 Shell、搜索代码、调用 Agent。
第三类是 Services。它承载外部集成和扩展能力，MCP、LSP、插件、远程会话。
这三类能力共同构成 Claude Code 的执行层。
上下文层：context、memory、compression
上下文层负责回答一个问题：
这一轮到底要把什么发给模型？它不是简单拼接字符串，而是要综合当前任务、历史消息、项目规则、用户规则、工具说明、MCP 能力、Skill 说明、文件读取结果和压缩摘要。
这也是 Claude Code 看起来"懂项目"的原因：不是模型天然懂，是上下文层持续把项目相关信息装配给模型。
状态层：AppStateStore
AppStateStore 负责全局状态。
它管理的不只是 UI 状态，还包括：
当前模型配置 工具权限上下文 MCP 客户端和工具 插件状态 子 Agent / Task 状态 远程会话状态 用户设置
没有状态层，Claude Code 就很难把"终端应用"和"Agent 运行时"统一起来。
安全层：permissions、sandbox、audit
安全层在代码里不会只对应一个文件，而是贯穿工具执行、权限判断、命令分类、MCP 调用、用户确认和会话记录。
它的本质是把模型的自由意图变成受治理的执行请求。
模型说"我想做什么"系统判断"你能不能做"工具负责"按规则去做"日志记录"你做了什么"这就是生产级 Agent 和 demo Agent 的差别。
源码里的承重文件：先读少数几根梁
如果把这一篇落到源码阅读上，最先应该看的不是所有目录，而是少数几个承重文件。
QueryEngine.ts 是会话层。它的关键不是“直接干了所有事”，而是持有一场 conversation 需要跨 turn 保存的东西：消息历史、权限拒绝记录、文件读取缓存、模型配置、工具集合、MCP client、Agent 定义和 AppState 读写入口。每次 submitMessage() 只是同一场 conversation 里的一个新 turn。
query.ts 是循环层。它维护每轮迭代的 State，把 messages、toolUseContext、autoCompactTracking、turnCount、pendingToolUseSummary 等状态带进下一轮。模型流式返回时，它收集 assistant message 里的 tool_use block；如果没有工具调用，就收尾；如果有工具调用，就执行工具，把结果追加回消息，再继续循环。
Tool.ts 是行动协议层。一个工具不是一个函数，而是一份协议：输入 schema、调用方式、是否只读、是否并发安全、是否破坏性、是否需要权限、结果大小、UI 展示、错误回填等都要声明。模型输出的不是“我要随便动手”，而是“我要按这个工具协议发起一次请求”。
tools.ts 和 services/tools/toolExecution.ts 是工具菜单和执行生命周期。前者决定本轮模型能看到哪些工具，后者决定一次工具调用如何经过 schema 校验、工具级输入校验、权限检查、hooks、真实执行和结果序列化。
context.ts、constants/prompts.ts 和 services/compact 则是模型工作台。它们决定系统规则、项目记忆、Git 状态、工具说明、历史消息、工具结果预算和压缩摘要如何进入每一轮模型请求。
所以源码阅读可以先压成一句话：
QueryEngine 管会话，query.ts 管循环，Tool 管行动边界，Context/Prompt 管模型工作台。这条链路立住以后，再去看 MCP、Skill、Agent、Plan，就不会觉得它们是散落的功能点。它们都是接到这条主路上的扩展。
五、把三层架构合起来看
现在把整篇收束成一个整体理解。
功能架构告诉我们，Claude Code 不是一个模型，而是一套围绕模型搭起来的能力系统：
Model API-> QueryEngine-> Tools / Context / Memory / State-> MCP / LSP / Skills / Agent 协作-> 安全治理运行架构告诉我们，用户的一句话不是直接进入模型，而是进入一个持续运转的 Agent Runtime：
用户输入-> QueryEngine 装配上下文-> Model API 判断-> Tools 执行-> 结果回流-> QueryEngine 继续下一轮代码架构告诉我们，源码阅读时可以按这些层次找入口：
入口层：cli.tsx / main.tsx交互层：REPL / 终端 UI编排层：QueryEngine / query能力层：Tools / Commands / Services上下文层：context / memory / compression状态层：AppStateStore安全层：permissions / sandbox / audit所以 Claude Code 的本质不是"一个模型加几个工具"，而是：
一套围绕模型构建的、可扩展、可治理、可持续运行的 Agent Harness。
Harness（工程支架）这个比喻很贴切：模型提供智能，Harness 提供运行环境。没有模型，系统没有推理能力；没有 Harness，模型没有稳定做事的能力。
六、主线速记
如果只想抓住 Claude Code 工程架构的主线，记住这几句话：
Claude Code 不是聊天框，而是一个 CLI 形态的 Agent Runtime。 Model API 是推理核心，但不直接执行真实世界动作。 QueryEngine 是主循环，负责把用户输入、模型响应、工具调用和状态变化串起来。 Tools 系统是执行层，但每个工具都要经过契约、权限和结果序列化。 Context Engineering 是动态装配上下文，不是简单写长 prompt。 AppStateStore 让 CLI UI、会话状态、工具状态和 Agent 状态能协同工作。 MCP、LSP、Skills 是扩展层，让 Claude Code 不必把所有能力都写死在内部。 安全层决定了 Agent 能不能从 demo 走向真实工程环境。
下一篇继续往里钻：QueryEngine 到底怎么实现这条对话主循环，以及它如何把模型调用、工具执行和上下文压缩串成一个可恢复的状态机。
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