@DailyDoseOfDS_: Claude Code 完全解剖！伦敦大学学院的研究人员逆向工程了泄露的Claude源代码。他们的发现改变了……

Claude Code 完全解剖！伦敦大学学院的研究人员逆向工程了泄露的Claude源代码。他们的发现改变了你对智能体设计的看法。只有1.6%的代码库是AI决策逻辑，其余98.4%是操作基础设施：权限门、工具路由、上下文压缩、恢复逻辑、会话持久化。模型进行推理，框架完成其余所有工作。这与当今大多数智能体框架的做法相反。LangGraph通过显式状态机路由模型输出，Devin将重型规划器附加到操作脚手架上，而Claude Code在丰富的确定性框架内给予模型最大的决策自由度，并将所有工程努力投入到该框架中。核心循环是一个简单的while-true：调用模型、运行工具、重复。但围绕这个循环的系统才是真正的设计所在：一个包含7种模式和ML分类器的权限系统。用户无论如何都会批准93%的提示，因此架构通过自动化层来补偿，而不是增加更多警告。一个5层上下文压缩管道。每一层仅在较便宜的方法失败时运行：预算缩减、剪断、微压缩、上下文折叠、自动压缩。按上下文成本排序的四种扩展机制：钩子（零）、技能（低）、插件（中）、MCP（高）。每一种都解决不同的集成问题。子智能体只向父智能体返回摘要文本，其完整记录存放在侧链文件中。智能体团队仍然比标准会话消耗约7倍的token。Resume不会恢复会话范围的权限。每次会话都重新建立信任。这种摩擦正是关键所在。这一切背后的赌注很简单：随着前沿模型在原始编码能力上趋于一致，框架的质量成为区分因素，而非模型本身。论文：Dive into Claude Code（arXiv:2604.14228）。我们分享了一篇关于Agent Harness以及各大公司正在构建的文章。请阅读下文。