Claude Code 是 Anthropic 推出的一个面向开发者的代码代理（Code Agent）工具。
它的本质不是更强的模型，而是：大模型 + 工具调用 + 代码执行环境 + 上下文管理 = 自动化编程代理。

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一、整体架构原理

Claude Code 的核心可以拆成 5 层：

        用户指令
           ↓
        LLM 推理（Claude模型）
           ↓
        Agent决策层（是否调用工具）
           ↓
        工具层（文件读写 / 终端执行 / Git操作）
           ↓
        执行结果返回 → 再次推理

它的关键是模型不是只回答问题，而是在循环决策执行——Agent Loop（代理循环）。

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二、核心原理一：LLM 作为决策引擎

Claude Code 背后是 Claude 大模型（如 Claude 3.x 系列）。

模型每一轮会做三件事：1.理解用户目标 2.判断下一步需要什么操作 3.生成结构化工具调用指令

例如用户说：帮我修复这个 Python 报错

模型可能输出：

{
  "tool": "read_file",
  "file_path": "main.py"
}

注意：模型不是直接回答，而是决定“先读文件”。这就是 Agent 模式。

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三、核心原理二：工具调用（Tool Use / Function Calling）

Claude Code 本质是：给大模型手和脚。常见工具包括：read_file、write_file、run_terminal、search_code、git_commit、test_runner。

模型通过 结构化 JSON 输出 调用工具，类似于：OpenAI 的 function calling、ReAct 模式（Reason + Act）。

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四、核心原理三：Agent 循环

它是：思考 → 调工具 → 看结果 → 再思考 → 再调工具  🔁 自主规划 + 反馈闭环

比如 1.读文件 2.发现 import 错误 3.查依赖 4.运行测试 5.修改代码 6.再运行测试 直到成功。

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五、核心原理四：上下文缓存机制

上下文缓存机制在Claude Code 里非常重要。因为大模型上下文有限（比如 200k tokens），所以 Claude Code 会：

1.只加载相关文件而不是整个仓库。

2.维护工作记忆，例如当前目标、已修改文件最近报错

3.压缩历史，旧的推理过程会被总结，而不是一直保留原文--Context Window Management（上下文窗口管理）。

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六、核心原理五：沙箱执行环境

Claude Code 一般运行在：本地 CLI或受限执行环境，模型不能直接控制系统。

所有操作必须通过工具 → 经过权限控制 → 才能执行

这避免：删除重要文件、执行恶意命令、泄露密钥

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七、Claude Code 和 ChatGPT Code 模式的区别

维度	Claude Code	普通聊天模型
是否可操作文件	✅	❌
是否能运行终端	✅	❌
是否多轮规划	✅	一般不
是否维护项目状态	✅	不长期维护

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Claude Code 的思想来自几个研究方向：1.ReAct（Reason + Act）模型边推理边行 2.Toolformer 模型学会何时调用工具 3.AutoGPT / Agent 框架 4.Chain-of-Thought（思维链）

Claude Code =Claude模型 + 工具调用API + 文件系统接口 + 终端执行器 + 上下文管理器 + Agent调度器。Claude Code 的原理不是模型变强，而是让模型进入“思考-执行-反馈-再思考”的闭环，并赋予它操作代码环境的能力。

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