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Claude Code · Agent Runtime 工程化分析 - Wayne's Blog
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Claude Code · Agent Runtime 工程化分析

by zinan
by zinan

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六层叠层 × 四贯穿控件 × 五级压缩梯子——一次把骨架、阈值与算法都讲清楚

1. 全景：六层叠层与四贯穿控件

Claude Code 的 Agent Runtime 由六个水平堆叠的层与四个垂直贯穿的控件构成。每一层独立回答一个工程问题，每一个控件独立解决一类失效模式。把它们一次性铺在一张图上：

六层职责：

层级 回答的工程问题 主要载体
① 入口面 请求从哪里进、如何归一化 用户提示、斜杠指令、会话恢复、SDK Headless 调用
② 编排平面 谁拆解、谁汇总 协调者 Agent、Plan Mode、Worktree、Todo / Brief
③ Runtime 循环 一轮"思考—调用—反思"如何走完 流式采样、流式工具调度、压缩决策、停止钩子
④ Task 底座 真正跑起来的执行体长什么样 六种 Task 形态、统一生命周期工具
⑤ 工具能力面 Agent 能做什么 42 个内建工具六分簇、外部 MCP / Skill 扩展
⑥ 记忆与持久化 跑完之后留下什么 个人记忆、团队记忆、Scratchpad、索引与选择器

四贯穿控件：

控件 解决的失效 关键机制
AbortController 中断信号沿调用栈漂失 主会话/子任务/单次工具各持一个，沿委派边逐级下沉
StopHooks 停止事件无可编程边界 模型 turn 结束 / tool 结束 / 阶段边界三类停止点皆可挂钩
TokenBudget 单一硬上限触发反复横跳 三道阀分账：硬窗口 / 工作预算 / 系统预留
CleanupRegistry PTY、文件锁、临时连接的尾巴失收 幂等登记、有序清理、容错执行

后续章节按"先循环、再压缩、再执行体、再调度、再记忆、再控件、再哲学"的顺序逐层下钻。每一节都尽量给出可被工程师认账的阈值、算法步骤或源码事实。

2. Runtime Loop：while-true 内的 12 个事件

很多 Agent 框架把主循环描述成 think → act → observe 三拍。这种说法把"流式""并发""中断""压缩""停顿钩子"全部隐去。Claude Code 的真实主循环是一个单进程、单 while (true)、单 async generator 的事件序列——每一拍都直接对应若干可观察的 yield 与 state 变更。

图释：左侧把一轮 while(true) 内 12 个事件按发生顺序竖向展开，每个事件含编号、事件名（含真实 API 标识如 streamingToolExecutor / microcompact_boundary）、与一行作用注。事件 4 (Reactive Compaction)、10 (AutoCompact 决策)、11 (StopHooks 仲裁) 标注为"条件触发 / 仲裁"分支；事件 8 (abort drain) 标注为"兜底"——这是取消信号到达时把 in-flight 工具补完成 tool_result、避免 orphan tool_use 的关键不变量。事件 12 通过左侧弧形箭头"下一轮迭代"折回事件 1，构成单一闭环。右侧表列出跨轮携带的 9 个 State 字段——这是把"上一轮发生了什么"压成下一轮可读快照的最小集。底部金句"Runtime 不是一次推理 · 是一台节拍器"概括整章。

2.1 跨轮携带的 State

主循环在每次迭代开头都会从一个 State 对象 destructure 取值，迭代结尾以"整体替换"的方式提交一次新 state。跨轮携带的关键字段如下：

字段 含义 关键作用
messages 当前会话消息序列 压缩与摘要替换的对象
toolUseContext 工具调用上下文，含 abortController 取消信号挂载点
autoCompactTracking 含 compacted / turnCounter / turnId / consecutiveFailures 触发压缩判定 + 熔断
maxOutputTokensRecoveryCount 输出 token 截断的恢复次数 防止反复触发 max_output_tokens 错误
hasAttemptedReactiveCompact 当前轮是否已经反应式压缩过 避免同一轮重复压
pendingToolUseSummary 待结算的工具结果摘要 promise 流式工具的异步收尾
stopHookActive 停止钩子是否已激活 区分"自然停止"与"钩子干预后再循环"
turnCount 累计回合数 配合 maxTurns 做硬上限
transition 上一轮为何继续 调试与回放用

这九个字段把"上一轮发生了什么"压缩成一份可被下一轮读懂的最小快照。任何跨轮决策（是否压缩、是否走反应式路径、是否再退一步重试）都从这份快照出发。

2.2 一轮迭代的 12 个事件

把 while (true) 内部一轮真实执行展开，按发生顺序如下。每一项都标注了它对 state 的写入或外部副作用。

  1. 入轮 destructure：从 state 取出全部字段，绑定为本轮局部变量。
  2. 请求开始事件：向上层 yield type: 'stream_request_start' ，让 UI / SDK 端可以打开一个新 turn 边界。
  3. Microcompact 预清扫：调用微压缩入口。如果命中 cached-MC 路径，仅按 tool_use_id 在 API 层挂上 cache_edits 删除指令，本地 messages 内容完全不变；如果命中 time-based 路径，则把超过时间阈值的旧 tool_result 内容替换为字符串 [Old tool result content cleared]。两种路径都不撕缓存前缀。
  4. Reactive Compaction（条件触发）：当上一轮命中过 prompt-too-long（413）且未完成反应式压缩时进入。yield 一个 boundary message，再 yield buildPostCompactMessages 注入的恢复消息，本轮 messagesForQuery 被替换。
  5. 流式采样：进入内层 attemptWithFallback 循环，调用 callModel，把 toolUseContext.abortController.signal 直接挂到流上。模型一边生成一边产出 tool_use 块——不必等模型把整段话说完。
  6. 流式工具派发：解析到 tool_use 段的同一时刻，工具被交给 streamingToolExecutor 并发执行。多个工具间的执行顺序由 executor 编排，结果按完成时间逐个回灌。
  7. Microcompact 边界标记：一旦微压缩在本轮内确实清掉了若干 tool_result，yield 一条 microcompact_boundary 消息，让 UI / 回放系统知道哪一轮发生过隐式裁剪。
  8. 取消处理：每次进入下一阶段前都检查 abortController.signal.aborted。一旦置位，主循环不立刻退出，而是先 drain streamingToolExecutor.getRemainingResults()——把所有 in-flight 的工具结果都补成 tool_result 块。这一步保证不会留下任何 tool_use 没有匹配 tool_result 的 orphan，否则下次提交 API 会直接被拒。
  9. 用户中断标记：若取消原因不是 interrupt，yield 一条 user_interruption 消息，避免静默消失。
  10. AutoCompact 决策：到本轮尾声，调用 autoCompactIfNeeded。如果触发，先尝试 SessionMemory 路径；失败再走 Full Compact。压缩成功则 yield 出新的 PostCompact 消息序列并整体替换 state.messages，把 autoCompactTracking.compacted 置 true、turnCounter 归零；失败则递增 consecutiveFailures 并在达到 3 次时熔断（详细阈值见 §3）。
  11. StopHooks 仲裁：把"本轮已完成"的事实交给 handleStopHooks。三种返回：(a) preventContinuation —— 直接退出主循环，turn 结束；(b) blockingErrors —— 把错误注入下一轮上下文，标记 stopHookActive=true 后回到下一轮；(c) 通过 —— 自然继续。
  12. 状态提交：以"整对象重写"的方式生成新 state，避免 9 个字段散点赋值产生不一致。回到事件 1。

2.3 事件流图

graph TD
    S[入轮 destructure] --> A[yield stream_request_start]
    A --> B[Microcompact 预清扫]
    B --> R{Reactive 条件?}
    R -- 命中 --> RC[反应式压缩 · 替换 messages]
    R -- 未命中 --> M[流式采样 callModel]
    RC --> M
    M --> T[流式工具派发 · 并发执行]
    T --> X{命中微压缩?}
    X -- 是 --> XB[yield microcompact_boundary]
    X -- 否 --> C
    XB --> C{abort 置位?}
    C -- 是 --> D[drain 剩余工具结果]
    D --> U[yield user_interruption]
    U --> AC
    C -- 否 --> AC{AutoCompact 触发?}
    AC -- 是 --> CP[SessionMemory → Full → PostCompact 注入]
    AC -- 否 --> H
    CP --> H[StopHooks 仲裁]
    H --> HD{preventContinuation?}
    HD -- 是 --> END[退出主循环 · turn 结束]
    HD -- 否 --> NS[整体替换 state] --> S

2.4 两个容易被低估的设计决策

流式工具并发。多数框架选择"等模型说完再批处理工具"，理由是更可控。代价是每轮多等一次完整生成。Claude Code 选择在 tool_use 段刚被解析出来的同一时刻就交给 executor 并发跑，节奏更接近人的"边想边做"。代价是必须把"取消时 drain 掉所有 in-flight 工具"做对，否则 orphan tool_use 会让后续 API 调用直接 400。事件 8 就是这条不变量的兜底。

TokenBudget 不是单根硬上限。如果只有一根线"到了就摘要"，就只能在阈值附近反复横跳。Claude Code 把预算拆三道——硬窗口、工作预算、系统预留，让"还能不能动手"和"还能不能想下一步"分开决策。这正是 §3 五级压缩梯子能按侵入性分级的前提：没有三道阀，就没有可分级的空间。

3. 上下文压缩：五级梯子与每一级的真实算法

图释：图自左向右依侵入性递增展开五级阶梯——① SessionMemory Compaction（IO 级零损失，不撕缓存，依赖后台 agent 已抽取好的会话摘要文件）→ ② Reactive Compaction（事件驱动局部裁剪，被 413 prompt-too-long 触发，最小化扰动）→ ③ Microcompact（白名单 8 类工具的旧 tool_result 清扫，双路径：cached MC 用 cache_edits API 不撕缓存 / time-based 把过期 tool_result 内容替换为占位符）→ ④ Full Compaction（forked agent 摘要 + cache 重建 + PostCompact 50K 注入预算）→ ⑤ Context Collapse（折叠到最小骨架 · 任务意图 + 活跃 Task id + 关键系统提示 · 兜底）。AutoCompact 入口默认走 ① → ④ 的链路，先尝试最轻一级、扛不住才抬升；Reactive 与 Collapse 由独立特性门控触发，与 AutoCompact 互斥，避免两条路径同时改写同一份历史。

上下文窗口是刚性资源，但它不是非黑即白的"够 / 不够"。Claude Code 在窗口管理上做的关键决策只有一句话——把"一次摘要"换成"一条阶梯"：先尝试侵入性最小的一级，扛不住再逐级抬升，每一级都明确知道自己在牺牲什么。

下面把这条阶梯彻底拆开，从触发数学一路推到压缩动作再到事后清理。

3.1 触发数学：effective window 与三道阈值

所有压缩判定都基于一个派生量 effective context window，而不是模型标称的窗口大小：

effectiveWindow = contextWindow(model) − reservedForSummary
reservedForSummary = min(modelMaxOutput, 20_000)

换言之，每个会话先扣掉 20K token 给摘要请求自己——因为 Full Compact 触发时还要让模型生成一份新摘要，这部分输出空间必须留出来。CLAUDE_CODE_AUTO_COMPACT_WINDOW 环境变量可在测试时把 contextWindow 进一步收紧。

在 effective window 之上，再划三道阈值，每道有自己的缓冲常量：

信号 公式 缓冲量 用途
AutoCompact 触发线 effectiveWindow − 13_000 AUTOCOMPACT_BUFFER = 13K 主动压缩起点，对应"还有 ≤13K 余量"时进梯子
Warning / Error 信号线 effectiveWindow − 20_000 WARNING/ERROR_BUFFER = 20K UI 提示用户上下文吃紧
阻塞硬上限 effectiveWindow − 3_000 MANUAL_COMPACT_BUFFER = 3K 即将彻底没空间，新请求被拒

tokenUsage 由 tokenCountWithEstimation(messages) 估算得到（含 tool_result、image=2000 token、document=2000 token、thinking 文本，最后整体 ×4/3 保守填充）。每一轮迭代尾部都会用同一份 tokenUsage 与三条线比对，决定本轮是否进入梯子。

熔断：连续 3 次自动压缩失败后，整会话的 autoCompact 通道被切断。这条电路保护源于一份生产数据——曾有 1279 个会话在不可恢复超长的状态下反复尝试压缩（最高单会话 3272 次），每天浪费约 25 万次 API 调用。

3.2 五级梯子：触发 → 算法 → 影响

触发线一旦被越过，不会直接走"摘要全部历史"。系统按下表自下而上逐级尝试，每一级都比上一级多放弃一点细节、但比粗暴摘要少损失很多上下文：

级别 触发 算法核心 对 messages 的影响 对 prompt cache 的影响
① SessionMemory Compaction AutoCompact 触发后优先尝试 从 lastSummarizedMessageId 之后保留消息，向前扩张直到 tokens ≥ minTokens(10K) 且 文本块消息数 ≥ 5，硬顶 maxTokens=40K；展开过程严守 tool_use ↔ tool_result 配对、thinking 块与同 message-id 不切断 把已保留段落写入摘要 + 头部插入 boundary marker；后段保留原样 不撕缓存前缀
② Reactive Compaction API 返回 prompt-too-long(413) 后被动触发，特性门控开启时启用 局部裁剪触发那次请求里最长的 tool_result 或最旧的几条消息，再重新提交 局部替换，最小化扰动 仅打断局部 cache，不全失效
③ Microcompact Token 预算预警 / cache 容量预警 / 时间间隔过长 双路径：(a) cachedMicrocompact —— 不动本地消息，向 API 发送 cache_edits 指令删除已过期的 tool_result；(b) timeBasedMicrocompact —— 当距离上一条 assistant 消息 gap > 阈值时，把旧 tool_result 内容替换为字符串 [Old tool result content cleared]，至少保留最近 1 条 仅清白名单 8 类工具的旧 tool_result：FileRead / FileEdit / FileWrite / Grep / Glob / Shell / WebSearch / WebFetch；其它工具结果不动 (a) 不撕缓存；(b) 因内容已变，下次自然冷启动
④ Full Compaction SessionMemory 不可用 / 失败 / 用户敲 /compact 起一个 forked agent 读完当前所有消息（先剥图：image / document 替换为 [image] / [document] 占位），生成一段摘要，把摘要 + boundary marker + 必要附件 + 计划文件作为新的 messages 头部；最多重试 2 次 历史消息整体被替换；保留最近一段已切片的消息以维持 API 不变量 整段 cache 失效，必须 notify cache-break-detection 把这次掉缓存计为合法事件而非异常
⑤ Context Collapse 特性门控打开且 90% 触发 commit-start / 95% 阻塞 spawn 折叠到最小骨架：仅保留任务意图、当前活跃 Task 的 id 指针、关键系统提示 几乎所有中间过程被舍弃 整段 cache 失效，但保留任务级 id 链路供后续重建

几条容易被忽略但很关键的不变量：

  • 梯子并非每一级都会跑一遍。AutoCompact 入口先 try 一次 SessionMemory，失败才走 Full；Reactive 与 Context Collapse 则由各自门控独立触发，与 AutoCompact 互斥（防止两条路径同时改写同一份历史）。
  • SessionMemory 路径不调模型。它依赖另一个后台 agent 已经异步抽取好的会话摘要文件，主循环只是"取过来直接当 PostCompact 用"，所以代价是 IO 级而非 API 级——这正是它能放在梯子最底层、被默认优先尝试的原因。
  • Microcompact 的两条路径互斥。time-based 一旦命中就 short-circuit 返回，因为它已经把缓存搞冷了，再让 cached-MC 试图编辑缓存只会出错。

3.3 PostCompact 注入：摘要之后还要塞回什么

全量压缩之后并不是"只剩一段摘要"。系统会按一份带预算的清单把必要上下文重新注入：

注入项 预算 说明
摘要消息本身 — 由 forked agent 生成的对话摘要
计划附件（Plan） — 当前 Plan 文件全文（如有）
重要文件回填 总 ≤ 50K，单文件 ≤ 5K，最多 5 个 摘要前后曾被读取的高价值文件，按规则截取
Skills 回填 总 ≤ 25K，单 skill ≤ 5K 已被调用过的 skill 描述，按 token 预算截顶
MCP / 工具列表增量 — 如果工具集有变化则注入 delta

这份"重新注入"是 Claude Code 让用户在 /compact 之后仍能"接着干"的关键。常见错误实现是只保留摘要——结果模型立刻把已经读过的关键文件再读一遍，开销翻倍。

3.4 PostCompact 的 9 项幂等清理

压缩成功不只是替换了 messages。它还会触发一组明确登记的清理动作，每一项都是"压缩对运行时其它状态的副作用必须被显式归零"——否则下一轮 cache 命中、权限检查、记忆加载都会指向错的对象：

  1. resetMicrocompactState —— 清掉 cached MC 已注册的 tool_id 表与 pending cache_edits（否则下轮会试图编辑 server 上已不存在的 tool）
  2. resetContextCollapse（仅主线程压缩时）—— 折叠状态归零
  3. getUserContext.cache.clear() —— 清外层用户上下文记忆缓存
  4. resetGetMemoryFilesCache('compact') —— 清内层 CLAUDE.md / MEMORY.md 加载缓存，重新触发 InstructionsLoaded 钩子
  5. clearSystemPromptSections —— 系统提示分段清零，避免 stale section 漏出
  6. clearClassifierApprovals —— 清掉之前批过的分类器 yolo 审批
  7. clearSpeculativeChecks —— Bash 投机权限检查清零
  8. clearBetaTracingState —— Beta tracing 状态清零
  9. clearSessionMessagesCache —— 会话消息缓存清零

同时调用 notifyCompaction / notifyCacheDeletion 主动告诉 prompt-cache-break 检测器："这次缓存掉是预期的，别误报为异常"；调用 setLastSummarizedMessageId(undefined) 重置摘要指针——因为 Full Compact 替换了所有消息 UUID，任何指向旧 UUID 的指针都已经失效；调用 markPostCompaction() 让上层标记"刚刚压缩过"，便于 UI 给用户提示。

这九项清理动作全部要求幂等：同一动作多次调用结果一致；个别清理失败不阻塞剩余动作。这一条把整个 Runtime 的失败语义从"靠 GC 赌人品"改成了"可幂等、可重放"。

3.5 子 Agent 中调压缩的特殊处理

主线程与子 Agent 跑在同一进程里，模块级状态（context-collapse store / memory file cache / userContext cache）是共享的。因此 runPostCompactCleanup 会先按 querySource 区分调用源：

  • 主线程压缩 → 9 项全跑
  • 子 Agent（前缀 agent:*）压缩 → 只跑前两项；后面 7 项被故意跳过，避免子 Agent 自己 compact 一下就把主线程的状态清干净

这条"按调用源裁剪清理范围"的规则是多 Agent 共享进程不可绕开的纪律。

4. Task 一等公民：六种形态共享一个契约

在 Claude Code 里，"执行体"不叫 Agent，叫 Task。这不是命名偏好——这是把"什么样的执行体可以被派出去做事"这件事抽象到协议层的关键决定。

图释：图顶部一条横贯长条标识"统一 Task 契约 · id · 状态 · 工具集 · 输出基板 · 权限 · 取消链"——这是形态六变下唯一不变的协议层。下方六张卡并排展示六种执行体（主会话 s / 本地 Worker a / 远端 Agent r / 本地 Shell sh / 进程内队友 t / Dream d），每张卡内同时给出形态、可见工具集、通讯方式、关键说明四条事实，可以一眼看到差异点（例如本地 Worker 工具集被收紧到 ASYNC_AGENT_ALLOWED 严格子集、Dream 只读、Shell 走 detached PTY）。再下方三条横排底板——公共生命周期状态机、共享任务输出基板、权限与取消平面——是六种形态共用的下层基础设施。

4.1 共享契约的五个组件

不论形态如何，每一个 Task 都满足下面五件事：

  1. 唯一 id：按形态前缀编码——s 主会话、a 本地 Worker、r 远端 Agent、sh 本地 Shell、t 进程内队友、d Dream/异步。光看 id 就能知道它在哪种执行环境里跑。
  2. 可见工具子集：不是 42 个全开。每种形态都有自己的允许集（详见 §5.2）。
  3. 任务输出基板：每个 Task 都把自己的 transcript 软链落盘，活动追踪 / token 用量 / 最近 5 条活动环形缓冲挂在同一份基板上。流式输出直接进基板，协调者只在汇总时去读它，不承担实时转发。
  4. 权限声明：permission mode 三档——default / acceptEdits / bypass。权限不是工具自己问，而是 Task 这一层统一拍板。
  5. 取消链节点：每个 Task 持有自己的 AbortController，作为取消树的一个内部节点。取消信号沿委派边逐级下沉，子 Task 的取消不会向上爆炸，父 Task 的取消必然到达每个孩子。

4.2 公共生命周期

所有 Task 走同一个状态机——Created → Queued → Running → Producing Output → Stopped / Completed / Failed。这就让一组通用工具（TaskCreate / TaskGet / TaskList / TaskOutput / TaskUpdate / TaskStop）能管所有形态，而不需要为每种形态各写一套。

4.3 六种形态的差异

形态 id 前缀 上下文 关键能力差异
主会话 s 完整 与用户直接对话，可被 Ctrl-B 后台化
本地 Worker a 上下文隔离的 forked agent 工具只允许 ASYNC_AGENT_ALLOWED 集合；不能再派 Worker
远端 Agent r 异机隔离 通过 Bridge 长连接 + RemoteTrigger 触发，结果流式回传
本地 Shell sh 一个 detached PTY 长命令托管；stdout 缓冲到任务输出基板
进程内队友 t 同会话、对等 通过文件邮箱互相投递；可见工具集是 Worker + 5 个任务/通讯工具
Dream / 异步 d 只读 用户空闲时复盘历史，把可沉淀经验写回记忆底座

一个直接推论：协调者把任务从本地"搬到远端"几乎不用改任何上层代码——id 前缀从 a 换成 r，AgentTool / SendMessage / TaskStop 三件工具的语义不变，结果回流仍然是 <task-notification> XML（见 §5.3）。这是"形态六变、契约不变"在工程上的具体兑现。

4.4 子 Agent 的 runtime loop 与主线程共享同一台节拍器

子 Agent（本地 Worker / 进程内队友）并不是另跑一套循环。它复用 §2 描述的同一个 query() async generator——只是 destructure 出来的 State、绑定的 toolUseContext、可见工具子集不同。这意味着：

  • 子 Agent 内部一样有 12 个事件序列，一样有 abortController drain 不变量，一样会触发 AutoCompact 与 Microcompact。
  • 子 Agent 触发的 PostCompact 清理走"裁剪版"——只清掉自己的 microcompact 状态与 contextCollapse 状态，不能清主线程的 userContext / memoryFiles / systemPromptSections（详见 §3.5）。
  • 子 Agent 的 abortController 是父 Task abortController 树上的一个节点；父 Task 取消会沿这条边自动下沉。

换句话说，多 Agent 系统不是多套循环并行跑，而是同一台 runtime 在不同 State 实例上多跑几次。这是 Claude Code 多 Agent 系统能保持工程稳定性的一个根因——任何对主循环的改进都会原子地下发到所有子 Agent。

5. 多 Agent 调度：协调者、Worker、三条通道

多 Agent 系统的瓶颈从来不是"能开多少个 Agent"，而是"Agent 之间的边界能不能守住"。Claude Code 的边界设计有三件事最值得拆开看：协调者的不对称、工具白名单的硬约束、三条通讯通道的语义分工。

图释：协调者（标注 system role: orchestrator · 红线"不直接改文件、不执行脚本"）位于顶层。下方一排四种 Worker 形态（本地 Worker a...001 / a...002、进程内队友 t...003、远端 Agent r...004）通过四件事与它互动：(a) 任务委派——黑色实线，AgentTool / TaskCreate；(b) 结果回流——绿色虚线，TaskOutput；(c) 对等消息——红色虚线，文件系统邮箱（路径 ~/.claude/teams/{team}/inboxes/{agent}.json，含 from / text / timestamp / read / color / summary 六字段，靠 lockfile 与退避重试做并发安全）；(d) 共享记事本 Scratchpad——绿色双向，多 Worker 直接读写，不走权限审批。右侧三条独立卡片把三通道的方向、载体、语义并列写清。底部红字底注重申两条纪律："协调者不是一号 Worker · Worker 不能递归再派 Worker · 任务树始终可回放"。

5.1 协调者的不对称：只发牌不出手

协调者模式由 COORDINATOR_MODE 特性 + 环境变量启用。一旦进入这种模式，协调者只能用 4 件工具：

协调者唯一可用 4 工具 用途
AgentTool 派出新 Worker
SendMessage 给已存在 Worker 发一条续派消息
TaskStop 停掉一个跑偏方向的 Worker
SyntheticOutput 向用户合成最终回答

协调者不能直接读文件、写文件、跑命令、查搜索。它必须把所有动手的事派出去。这条不对称的好处只有在系统跑久了才看得见：

  • 任务树永远两层。Worker 的工具白名单（§5.2）里显式排除了 AgentTool——异步 Worker 不能再派 Worker。两层树天然可回放、可复盘。
  • 角色提示零互染。协调者走 orchestrator 系统提示（强调"先想清楚再派活、不要替 Worker 重述发现、Workers can’t see your conversation"），Worker 走 executor 系统提示（强调"在边界内把事做完、自验证、提交 hash"）。即使背后是同一个模型，两种身份不会漂移。
  • 协调者轻盈。它不持有大文件、不持有 Shell、不进 PostCompact 的高昂注入。这让它能并行盯多个 Worker 而不被任何单个 Worker 的输出流淹没。

5.2 工具白名单：硬约束的真实清单

工具可见性不是按角色"看心情发"，而是三组互斥的明文集合：

集合 包含 角色
ASYNC_AGENT_ALLOWED（异步 Worker 的 15 件） FileRead / FileEdit / FileWrite / NotebookEdit / Grep / Glob / Shell（多名）/ WebSearch / WebFetch / TodoWrite / Skill / SyntheticOutput / ToolSearch / EnterWorktree / ExitWorktree 异步 Worker 默认能用这一组
IN_PROCESS_TEAMMATE_ALLOWED（进程内队友的额外 5 件） TaskCreate / TaskGet / TaskList / TaskUpdate / SendMessage（可选 Cron 系列） 在 Worker 集合之上额外开放，让队友互相协调
COORDINATOR_MODE_ALLOWED（协调者的 4 件） AgentTool / SendMessage / TaskStop / SyntheticOutput 协调者唯一可用

ASYNC_AGENT_ALLOWED 显式排除以下工具，每一条都有明确理由：

  • AgentTool —— 防止递归 Worker 派 Worker
  • TaskOutputTool —— 防止递归读取另一个 Task 的输出
  • ExitPlanMode —— Plan Mode 是主线程抽象
  • TaskStop —— 需要主线程 Task 状态访问权
  • MCP / ListMcpResources / ReadMcpResource —— 暂时按 TBD 处理

这份白名单不是文档建议，它由 filterToolsForAgent 在每次工具集组装时实际执行：MCP 工具放行；Plan 模式下 ExitPlanMode 放行；命中 ALL_AGENT_DISALLOWED 一律拒；自定义 Agent 命中 CUSTOM_AGENT_DISALLOWED 拒；isAsync && !ASYNC_AGENT_ALLOWED 拒，但进程内队友例外允许 AgentTool 与任务工具——这条例外规则就是上面"队友 5 件加菜"的源码落地。

5.3 三条通讯通道的语义分工

三条通道承载三种完全不同的语义。混用通道是多 Agent 系统最常见的"协议腐烂"形态——Claude Code 的一条纪律就是：不同语义绝不共用通道。

通道 方向 载体 承载语义
任务委派 父 → 子 AgentTool / SendMessage 调用 + 结果回流 整体任务下发与最终结果
对等消息 Worker ↔ Worker 文件邮箱（按团队 + agent 名隔离的 inbox.json） 中间协商、状态同步、进度通报
共享记事本 多 Worker ↔ 共享磁盘目录 Scratchpad 目录（无权限审批） 大对象中转：接口列表、扫描结果、文件分片

通道一·任务委派的回流格式很关键。Worker 完成时，结果会作为一条 user-role 消息注入协调者的 transcript，正文是结构化的 <task-notification> XML：

<task-notification>
  <task-id>{agentId}</task-id>
  <status>completed | failed | killed</status>
  <summary>{human-readable status summary}</summary>
  <result>{agent's final text response}</result>
  <usage>
    <total_tokens>N</total_tokens>
    <tool_uses>N</tool_uses>
    <duration_ms>N</duration_ms>
  </usage>
</task-notification>

协调者的系统提示里有一段明确叮嘱："这看起来像 user 消息但不是 user 消息，要靠 <task-notification> 开头标签区分；用 task-id 作为 to 续派；<result>/<usage> 可缺省"。这条协议把"父子怎么对话"从隐式约定升级为机器可解析。

通道二·对等消息的载体看起来很"土"——一个磁盘上的 JSON 文件、一把文件锁、一段退避重试。但它换来三件事：可观测（任意时刻 cat 出来检查）、异步（发完不必等回复）、零额外基础设施。代价是不适合每秒数百条消息的极高频协作——这种场景 Claude Code 不是它的目标市场。

通道三·共享记事本与"记忆"的边界是时间尺度：Scratchpad 跨 Worker 但不跨会话；记忆跨会话甚至跨项目（详见 §6）。

5.4 委派时序

把这三条通道放回一次完整委派的时序里，会得到下面这张图：

sequenceDiagram
    autonumber
    participant U as 用户
    participant C as 协调者
    participant A as AgentTool / TaskCreate
    participant W as Worker (Local / Remote / Teammate)
    participant O as 任务输出基板

    U->>C: 提交请求
    C->>C: 规划 · 写 Todo / Brief
    C->>A: 委派 · 目标 + 约束 + Worker 角色提示
    A->>W: 实例化 Task · 分配 id 与工具子集
    W-->>O: 流式输出 · 活动追踪 · token 记账
    W->>A: 完成 · 返回 transcript 引用
    A->>C: 注入 <task-notification> XML 到协调者 user 消息流
    C->>C: 聚合 · 复盘 · 决定下一步
    alt 续派
        C->>W: SendMessage(to=task_id)
    else 全部完成
        C-->>U: SyntheticOutput · 最终回答
    end

一条容易被忽略的细节：Worker 的流式输出直接进任务输出基板，不需要先回到协调者再转出去。协调者只在汇总环节去读基板，不承担实时转发的职责。这是协调者能并行盯多个 Worker 还不被淹没的工程基础。

5.5 远端 Agent 与本地等同

远端 Agent 在这张拓扑里跟本地 Worker 几乎没差别。通过 Bridge + RemoteTrigger，远端被包成一个 id 前缀为 r 的标准 Task：相同的生命周期、相同的输出基板接口、相同的 <task-notification> 回流格式。一次任务从本地搬到远端，不需要改协调者的提示词、不需要改任务树形状、不需要改调用方心智模型。这是 §4 "形态六变、契约不变"在多 Agent 平面上的直接红利。

6. 记忆三分层：可读目录 + 5 槽位选择器

图释：上方三张并列卡片展示三种作用域——个人记忆（私有、跨项目、家目录隐藏目录）/ 团队记忆（按 team 名前缀隔离、组内共享 gotchas）/ Scratchpad（跨 Worker 持久但不跨会话），每卡明示作用域、存储位置、用例、特点四条事实。下方一条横贯长条"相关性召回流水线"展开三段式：① 入口索引 MEMORY.md（双护栏 ≤200 行 / ≤25 KB · 超限先按行裁再按字节裁到最近换行 · 文末追加截断警告 · 直接注入系统提示）→ ② 主题文件阵列（每文件独立、含 frontmatter、按 mtime 记新鲜度、可被选择器按需召回）→ ③ 相关性选择器（Sonnet side-query · 5 槽位预算 · 输入=用户查询+主题 headers+最近使用工具 · alreadySurfaced 排除集 · recentTools 例外规则——gotcha/warning 类必召回 · 空选择也打点）。右侧 MEMORY_SHAPE_TELEMETRY 把选择率、召回噪声等指标长期可观测化。底部一句话总纲："不靠向量靠目录，不靠全量注入靠一次 5 槽位的精确挑选"。

§3 解决了"单次会话内上下文如何不崩"。还有另一个独立问题：跨会话、跨项目、跨人的经验如何沉淀、又如何被调回来？

常见做法是向量库——切块、嵌入、相似度检索。Claude Code 选择了一条反潮流的路径：记忆是一棵可被人类阅读的目录树，召回交给一次小型 LLM 调用而不是相似度函数。

6.1 三分层：按可见边界切分

第一层切分不按内容、按可见边界：

分层 作用域 落地位置 典型内容
个人记忆 私有，跨项目 用户家目录隐藏目录 偏好、快捷指令、个人踩坑教训
团队记忆 团队前缀隔离，组内共享 ~/.claude/teams/{team}/... 历史遗留问题的修复笔记、规避方法
Scratchpad 跨 Worker，不跨会话 协调者提供的共享目录 本次任务的中间过程物

作用域硬边界换来两件事：边界不漂移（团队记忆不会泄漏到所有项目）、颗粒不失控（Scratchpad 不会沉淀成永久知识）。这是记忆系统的第一道纪律。

6.2 入口索引：带双护栏的 MEMORY.md

记忆目录里不放成百上千篇零散文件。它有一个明确的入口文件 MEMORY.md，被直接注入系统提示——每一轮循环的上下文里都能看到它。

正因为它要常驻系统提示，它必须瘦。两条强制护栏同时生效：

  • 行数上限：≤ 200 行
  • 字节上限：≤ 25 KB

任意一条被触发就启动截断。截断不盲目：先按行裁到 200 行，再按字节裁到最近一个换行位置（避免半行截断），裁完在文末追加一段警告——明文告诉模型"本索引被截断了，把细节挪到主题文件里去"。

这条设计承认了一个真相：索引是系统提示的一部分，它越臃肿越贵，越贵越要被压缩。与其让它悄悄变胖，不如在阈值处强行打一次警示，逼用户或 Agent 把细节搬到主题文件。索引和主题的分工是在护栏驱动下自然演化的。

6.3 主题文件阵列：让细节有自己的家

每个主题一个文件。文件开头有一段 frontmatter（标题、描述、类型）——给召回阶段读的，不是给最终注入读的。文件正文可以写得很详尽：代码示例、来龙去脉、整套决策过程都行。

文件按 mtime 记新鲜度。新鲜度不是排序键，而是告诉模型"这条记忆距今多久了"。陈年记忆被误用为新鲜事实，是所有长期运行 Agent 最容易栽的坑——这条 mtime 信息是兜底。

6.4 相关性选择器：一次 5 槽位的精确挑选

真正让这套目录树升级为"有语义召回能力"的，是相关性选择器。它不是向量匹配，而是一次侧链 LLM 调用：把当前用户请求 + 所有候选主题的 frontmatter + 最近使用过的工具一起喂给一个小 Sonnet 模型，让它挑出至多 5 个主题进入本轮上下文。

这次调用的几个关键约束：

  • 槽位预算硬上限 5。给 10 条与给 5 条相比，前者反而让模型分心；如果一轮真的装不下，留给下一轮继续召回。
  • alreadySurfaced 排除集。本会话已经露出过的记忆不再重复占用槽位——召回预算应该花在新鲜候选上。
  • recentTools 过滤规则 + 例外。如果用户刚在用 grep，那么"grep 的 API 文档"类记忆不必召回——Agent 已经在活跃使用它了。但有一条关键例外：关于这个工具的 gotcha / 已知缺陷 / 警告类记忆仍要召回。这条规则区分了"相关性"和"有用性"——一个工具被频繁使用恰恰是它的 warning 最该露面的时刻。
  • 空选择也打点。本轮哪怕一条都没挑上，也记一次空选择事件。这让"选择率"变成可被长期度量的指标——选择率太低、某些主题常年不被召回、header 描述要不要改——这些问题只有空选择被打点时才能被分析。

加上遥测层 MEMORY_SHAPE_TELEMETRY，整套记忆子系统的健康度是可观测、可演化的。

6.5 为什么不走向量？

三条理由都藏在前面的设计里：

  1. 可读性比相似度更重要。打开 MEMORY.md 能迅速看见"我的记忆里有什么"；打开向量库只能看一堆浮点数。记忆不只给模型看，也给它的拥有者看。
  2. 索引 + 主题二段式天然支持"低注入、按需加载"。索引常驻系统提示，主题懒加载。向量库很难做到这种"选择性可见"。
  3. 相关性交给语义模型，比交给相似度函数更贴近人。Sonnet 在理解"工具的 API 文档不必再召回但它的 gotcha 一定要召回"这种微妙规则上，远胜于一个固定相似度公式。

一句话收束：不靠向量靠目录，不靠全量注入靠一次 5 槽位的精确挑选。

7. 四贯穿控件：让 Runtime 在真实世界里活下来

§1 已经把这四件控件挂在了全景图右侧。它们不在任何一层内部，但同时作用于所有层。去掉任何一根，系统在演示场景里能跑，在长跑、出错、被中断、超长任务时会逐步崩塌。

图释：四件控件按 2×2 网格展开。① AbortController · 分层中断：主会话 → 子 Task → 单次工具三级取消树，标注三条不变量（下沉但不上爆 / 父取消必到达孩子 / 取消时 drain in-flight 工具）。② StopHooks · 停顿钩子：三类停止事件（assistant turn 结束 / tool call 结束 / 阶段边界）映射到三种返回模式（观察 / 改写上下文 / preventContinuation 截停）。③ TokenBudget · 三道预算阀：硬窗口 / 工作预算 (effectiveWindow − 13K) / 系统预留 (reservedForSummary = min(modelMaxOutput, 20K))，下方再标注 WARNING/ERROR=20K · BLOCKING=3K · 熔断 ≥3 次。④ CleanupRegistry · 清理登记：样例登记表（PTY · close / FileLock · release / TempConn · disconnect）+ 三条性质（登记幂等 / 执行有序 / 容错执行）+ "任务结束 · 失败 · 取消"触发器。底部金句"去掉任何一根 · Runtime 演示能跑 · 长跑必崩"。

7.1 AbortController · 分层中断

主会话、子 Task、单次工具调用各持一个独立的 AbortController，组成一棵取消树。三条不变量：

  • 用户的 Ctrl-C 落在最外层后，信号沿委派边逐级下沉，每一层都可以挂钩做清理。
  • 子 Task 的取消不会向上爆炸——只影响它自己与它的孩子。
  • 父 Task 的取消必然到达每个孩子。

取消信号被直接挂到流式 callModel 调用上，所以"我按了 Ctrl-C 但模型还在说话"这种情形不存在。drain in-flight 工具结果的兜底（§2 事件 8）确保即使取消，也不会留下任何 orphan tool_use。

7.2 StopHooks · 停顿钩子

每一次"停止事件"都允许钩子介入：

  • 一次 assistant turn 结束
  • 一次 tool call 结束
  • 一次阶段性边界

钩子的三种返回方式：

  1. 观察：只记录，不改变流程
  2. 改写：在下一轮上下文里插入补充消息或修改已生成内容
  3. 拦截：直接 preventContinuation，把循环截停（见 §2 事件 11）

StopHooks 的本质是在不改 Runtime 本体的前提下向外暴露的可编程边界——SDK 用户、企业插件、内部 telemetry 都通过它接入。

7.3 TokenBudget · 三道预算阀

TokenBudget 不是一根硬上限，而是三道分账阀门：

阀门 上限来源 守的东西
硬窗口 contextWindow(model) 最后一道墙，破了就直接 API 错误
工作预算 effectiveWindow − AUTOCOMPACT_BUFFER (13K) 还能动手做事的余量
系统预留 reservedForSummary = min(modelMaxOutput, 20_000) 给摘要请求自身留的输出空间，不可被压缩占用

三道阀让"还要不要动手"和"还要不要想下一步"各自有气口——这是 §3 五级压缩梯子能按侵入性分级的工程前提。

另外存在一条用户可声明的 task budget：在用户输入里写 +500k / use 2M tokens 这类自然语言时，系统解析为本次 turn 的 token 目标，并在累计 token < 90% 目标值时主动让模型继续推进；连续 3 轮 token 增量小于 500（收益递减判定）则提前停止。这条机制与"上下文窗口预算"是两个层面，不要混淆——前者是"花多少 token 做完一件事"，后者是"还能放多少 token 进上下文"。

7.4 CleanupRegistry · 清理登记

每一个可能留下"尾巴"的动作都必须把自己的清理动作登记进来：打开的 PTY、持有的文件锁、后台派出去的 Task、临时数据库连接……任务结束 / 失败 / 被取消时，登记表被按序执行。三条性质决定了它的强度：

  • 登记幂等：同一动作多次登记只登记一次
  • 执行有序：先登记的有清晰的先后约定
  • 执行容错：单个清理失败不阻塞剩余动作

这一点决定了整个 Runtime 的失败语义从"靠语言运行时 GC 赌人品"升级成了"可幂等、可重放"——这是长跑系统不可绕开的工程基础设施。

8. 设计哲学、代价与适用边界

前面七章把 Claude Code Runtime 拆到了零件。最后一章只做两件事：把零件背后的设计哲学浓缩成可复用的工程原则，再坦白这套设计在哪些场景不适合。

8.1 五条可复用的设计哲学

一 · Task 一等公民。不定义"什么是 Agent"，把所有执行体抽象成 Task。共享 id / 工具子集 / 输出基板 / 取消链四件契约，形态在协议层之外可任意切换。委派策略与执行环境因此完全解耦，"任务从本地搬到远端"变成一次 id 前缀变更而非系统级改造。

二 · 压缩即梯子。把窗口管理从"一次摘要"换成"一条阶梯"。从 SessionMemory 的 IO 级零损失，到 Reactive 的事件驱动局部裁剪，到 Microcompact 的白名单工具结果清扫，到 Full Compact 的 forked agent 摘要 + 50K 注入预算，到 Context Collapse 的最小骨架兜底——每一级都比上一级多放弃一点、但比粗暴摘要少损失很多。先尝试最轻、扛不住才抬升侵入性。

三 · 三通道各司其职。父子委派走 AgentTool；兄弟协作走文件邮箱；共享中间过程物走 Scratchpad。不同语义绝不共用通道。这是 Claude Code 多 Agent 系统能跨多 Worker 跑久而不腐烂的协议基础。

四 · 协调者不对称。规划、委派、汇总归协调者；动手归 Worker。协调者唯一可用 4 工具；Worker 工具白名单显式排除 AgentTool 阻断递归。任务树永远两层——这是可观测、可回放、可复盘的工程前提。

五 · 记忆是可读目录 + 语义选择器。不走向量，走可被人类阅读的目录树和一次 5 槽位 Sonnet 召回。200 行 / 25 KB 的 MEMORY.md 双护栏让索引被动瘦身；recentTools gotcha 例外这种微妙规则交给语义模型而不是相似度公式；空选择也打点让选择率长期可观测。

这五条放在一起看，会发现它们指向同一个母题：把人的纪律显式刻进 Runtime。Task 一等公民是"不要给自己留技术债"；压缩梯子是"让步要分级"；三通道是"不同话不要混着说"；协调者不对称是"规划与执行分开"；记忆可读是"系统也要被它的拥有者读懂"。

8.2 三条必须如实承认的代价

心智负担。六层叠层 + 四贯穿控件 + 五条哲学，理解它至少要在脑子里同时装着六个独立平面 + 四个控件。对想要快速上手的用户来说，这比"一个大 Prompt + 一堆工具"的简单框架门槛高。它的优势要在系统跑过几周、任务开始堆叠、跨会话复盘成为日常之后才显现。

文件邮箱的并发上限。对等消息走文件系统而不是 RPC，胜在可观测、异步、零额外基础设施。代价是不适合每秒数百条消息的极高频协作——这种场景会把文件锁退避机制打满。

Sonnet 选择器的额外开销。每次召回都要调用一次小 Sonnet 做 5 槽位挑选。比向量检索略贵、响应略慢；换来更精确的相关性与更少的召回噪声。对一次性轻量问答场景，这是过度设计。

8.3 适用与不适用的边界

不适合：

  • 单轮短问答 / 一次模型推理 + 一两次工具调用就结束的任务——这套 Runtime 的大多数平面都会闲置。
  • 极高频 Worker 间消息（每秒数百条以上）——文件邮箱的目标市场不在这里。
  • 一次性轻量 RAG 场景——Sonnet 选择器的开销不划算。

适合：

  • 长周期工程型任务：跨天的代码迁移、跨多个 session 的 bug 追踪、跨团队的知识沉淀。
  • 需要可回放、可观测、可复盘的协作场景：任务树永远两层、每条父子边都走显式 <task-notification>、每次压缩都有钩子前后快照、每次记忆召回都被打点。
  • 需要在长时间内持续演化"工程经验"的团队：MEMORY.md 双护栏 + 主题文件 + Sonnet 选择器构成一个可活的知识子系统。

8.4 一句话收束

Runtime 是 Agent 系统的骨头，不是 Prompt 工程，不是工具列表。Agent 框架的竞争终将从"我有多少工具、我能装多少 MCP"走向"我的 Runtime 有没有纪律、我的任务能不能被回放、我的记忆能不能演化"——而 Claude Code 这套六层叠层 × 四贯穿控件 × 五级压缩梯子 × 三通道通讯的骨骼，是在这条新赛道上一份扎实的参考实现。

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