docs: Add comprehensive agentic design documentation (2.5-hour learning session)
新增 docs/agentic-design/ 教育文档，全中文+英文技术术语，覆盖： - README.md: 总索引，整体架构图，阅读指南 - 00-codebase-tour.md: 代码库全景，递归覆盖所有重要目录 - 01-agent-loop.md: Query loop 状态机，token budget，compaction - 02-tool-system.md: Tool interface，权限检查，并发执行，sibling abort - 03-multi-agent-coordination.md: Agent 类型，coordinator 4 阶段，XML 通信 - 04-permission-system.md: Permission mode，rule system，YOLO 分类器，denial tracking - 05-context-and-memory.md: System prompt 分层，compaction，auto-dream 后台巩固 - 06-feature-gating.md: Compile-time feature，runtime flags，Bun dead-code elimination 总计 ~2.5 小时阅读，每篇含 Design Decision 专栏和常见误解纠正 https://claude.ai/code/session_017Vdqo9B8eTXiEDcqnv9DxM
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Claude
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808d5a61b3
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486
docs/agentic-design/00-codebase-tour.md
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@ -0,0 +1,486 @@
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# 代码库全景：从顶层到最深处
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> 这篇文档是一个**递归的导游**。我们从顶层文件开始，逐层深入每个重要的目录，直到粒度太细而没有学习价值为止。每个章节都注明关键文件，你可以随时打开源代码对照。
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## 顶层：核心文件
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在 `/home/user/claude-code/` 的根目录下，以下文件是系统的脊梁：
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| 文件 | 行数 | 用途 |
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| `main.tsx` | ~4700 | CLI 入口，React + Ink 终端渲染器 |
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| `query.ts` | ~1700 | Query loop 状态机的完整实现 |
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| `QueryEngine.ts` | 核心 | Query 执行的编排引擎 |
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| `Tool.ts` | 核心 | Tool 的类型定义和接口规范 |
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| `tools.ts` | 核心 | Tool 注册与初始化 |
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| `context.ts` | 核心 | System prompt 和 context 的组装 |
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| `commands.ts` | ~700 | 所有 slash command 的中央路由 |
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**学习路线**：`main.tsx` → `query.ts` → `Tool.ts` 可以了解 agent loop 的完整流程。
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## `entrypoints/` — 入口层
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系统支持多种启动方式：
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| 子目录/文件 | 用途 |
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| `cli.tsx` | 标准 CLI 入口，React 组件树的根，feature detection |
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| `sdk/` | Anthropic SDK 集成（给程序员用） |
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| `mcp.ts` | MCP (Model Context Protocol) 服务器 |
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| `init.ts` | 初始化逻辑，首次运行配置 |
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| `sandboxTypes.ts` | 沙箱相关的类型定义 |
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**关键点**：`cli.tsx` 做 feature flag 检测，决定如何初始化全局状态。
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## `query/` — Query Loop 配置和支撑
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这个目录下的文件都是 `query.ts` 的辅助组件：
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| 文件 | 用途 |
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| `config.ts` | Query 配置构建器，参数组合 |
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| `tokenBudget.ts` | Token budget 追踪和强制执行 |
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| `stopHooks.ts` | Stop/interrupt 处理 |
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| `deps.ts` | Query 依赖注入 |
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**最重要的**：`tokenBudget.ts` 控制着"超限时触发 compaction"的逻辑。
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## `tools/` — 所有 Tool 实现（40+ 个）
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这个目录有 40 多个子目录，每个代表一个 Tool。核心的几个：
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### 必读：
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| Tool | 文件 | 用途 |
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| `AgentTool/` | 子 agent 的产卵和管理 | 核心，递归往下 |
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| `FileReadTool/` | 读文件 | 基础 |
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| `FileEditTool/` | 编辑文件 | 基础 |
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| `FileWriteTool/` | 写文件 | 基础 |
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| `BashTool/` | 执行 shell 命令 | 基础 |
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| `GlobTool/` | 文件匹配 | 基础 |
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| `GrepTool/` | 内容搜索 | 基础 |
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| `WebFetchTool/` | 获取网页 | 基础 |
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| `AskUserQuestionTool/` | 询问用户 | 权限边界 |
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| `TodoWriteTool/` | 写 todo list | 后台任务 |
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### `AgentTool/` — 深递归
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这是最复杂的 Tool，用来 spawn 子 agent：
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AgentTool/
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├── AgentTool.tsx [233 KB] 主逻辑，agent 生命周期
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├── runAgent.ts 执行 agent 的主函数
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├── forkSubagent.ts fork 一个新 agent
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├── resumeAgent.ts 恢复之前的 agent
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├── loadAgentsDir.ts 从 ~/.agents/ 加载 agent 定义
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├── built-in/ 内置 agent
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│ ├── generalPurposeAgent.ts
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│ ├── planAgent.ts
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│ ├── exploreAgent.ts
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│ └── ... (其他 5 个)
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├── agentMemory.ts Agent 记忆快照
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├── agentColorManager.ts Agent 的颜色分配（便于输出区分）
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└── ... (其他支撑文件)
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**关键概念**：Agent 可以是 local (in-process) 或 remote (CCR)，使用 `AsyncLocalStorage` 隔离上下文。
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## `services/` — 业务逻辑服务
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这个目录是 Claude Code 的"心脏"：
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### `tools/` — Tool 执行编排
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services/tools/
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├── StreamingToolExecutor.ts [核心] 并发 tool 执行，结果缓冲
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├── toolOrchestration.ts Tool 调度和权限检查
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├── toolExecution.ts 单个 tool 调用的执行
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├── toolHooks.ts Tool 执行前/后的 hook
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└── ...
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**最重要**：`StreamingToolExecutor.ts` 实现了"并发执行但顺序输出结果"的逻辑。
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### `autoDream/` — 自动记忆压缩
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services/autoDream/
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├── autoDream.ts [11 KB] Dream 流程：3 个触发门 + 4 个阶段
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├── consolidationPrompt.ts [核心] 告诉 Claude 怎么压缩 memory
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├── consolidationLock.ts 防并发的 lock 机制
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└── config.ts Dream 参数配置
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**关键点**：Dream 有三个触发条件门：24h 时间 + 5+ 个 session + 拿到 lock。
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### 其他重要服务
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| 目录 | 用途 |
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| `api/` | Claude API 调用，token 计算，usage 追踪 |
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| `mcp/` | MCP 协议服务器的实现 |
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| `analytics/` | 事件上报、GrowthBook feature flags |
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| `plugins/` | 插件系统 |
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## `utils/permissions/` — 权限系统（深递归）
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这是整个 agent sandbox 的防线，共 20+ 个文件，总计 300+ KB：
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utils/permissions/
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├── permissions.ts [52 KB] 核心决策逻辑
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├── yoloClassifier.ts [52 KB] ML 自动审批分类器
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├── filesystem.ts [62 KB] 文件系统安全规则
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├── PermissionMode.ts Permission mode 枚举
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├── denialTracking.ts 追踪拒绝次数，circuit breaker
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├── pathValidation.ts 路径安全（Unicode normalization 等）
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├── permissionRuleParser.ts 解析 "Bash(git *)" 这样的规则
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├── classifierDecision.ts 分类器决策包装
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├── bashClassifier.ts Bash 命令的特殊规则
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├── permissionExplainer.ts 用 LLM 解释权限决定
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└── ... (其他辅助)
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**核心 pipeline**：mode → rules → YOLO classifier → prompt user
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## `utils/` — 其他公用工具（部分列举）
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utils/
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├── permissions/ [见上面的深递归]
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├── messages/
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│ ├── mappers.ts SDK 消息格式转换
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│ ├── systemInit.ts 系统初始化消息构建
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│ └── ...
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├── settings/ 设置加载和应用
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├── queryHelpers.ts Query 辅助函数
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├── undercover.ts 隐藏内部代号（Capybara, Tengu 等）
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├── abortController.ts Abort signal 管理
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├── agentContext.ts Agent 上下文 getter
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├── api.ts API 工具函数
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├── hooks/ React hooks （不是本目录）
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├── ... (数十个其他)
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**学习重点**：`permissions/` 最复杂，其次是 `messages/` 和 `settings/`。
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## `coordinator/` — 多 Agent 协调
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coordinator/
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└── coordinatorMode.ts [19 KB] 唯一的文件，包含完整 coordinator 系统提示
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功能：启用 CLAUDE_CODE_COORDINATOR_MODE=1 时激活，引入 4 个阶段：
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research → synthesis → implementation → verification
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**关键点**：Worker 通过 `<task-notification>` XML 向 coordinator 报告进度。
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## `tasks/` — 后台任务管理
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tasks/
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├── LocalAgentTask/ 本地 agent 任务追踪
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├── RemoteAgentTask/ 远程 agent 任务追踪（CCR）
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├── LocalMainSessionTask.ts 主 session 的任务
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├── LocalShellTask/ Shell 任务（tmux/iTerm2）
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├── InProcessTeammateTask/ In-process teammate 任务
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├── DreamTask/ Memory dream 任务
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├── stopTask.ts 停止任务的逻辑
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├── types.ts Task 的类型定义
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└── pillLabel.ts 任务标签（UI 展示）
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**核心概念**：每个后台任务都有生命周期追踪。
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## `state/` — React 状态管理
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state/
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├── AppState.tsx React 状态类型定义
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├── AppStateStore.ts [21 KB] Zustand-like 状态存储
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├── onChangeAppState.ts 状态变化的 handler
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├── selectors.ts 状态选择器
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├── store.ts 存储初始化
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└── teammateViewHelpers.ts Teammate 视图辅助
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**模式**：这是 Claude Code 的全局状态树，UI 所有数据都来自这里。
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## `hooks/` — 80+ 个 React Hook
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重要的：
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| Hook | 用途 |
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| `useCanUseTool.tsx` | [40 KB] 权限检查 Hook（频繁调用） |
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| `useGlobalKeybindings.tsx` | [31 KB] 全局键盘快捷键 |
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| `useTypeahead.tsx` | [212 KB] 自动补全建议 |
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| `useVoice.ts` | [45 KB] 语音输入集成 |
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| `useInboxPoller.ts` | [34 KB] 后台轮询消息 |
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| `useArrowKeyHistory.tsx` | [34 KB] 历史导航（上/下箭头） |
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| `useReplBridge.ts` | [115 KB] REPL 集成 |
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**学习策略**：跳过大部分 hook，只深入 `useCanUseTool` 和 `useTypeahead`。
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## `bootstrap/state.ts` — 全局启动状态
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bootstrap/
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└── state.ts [56 KB]
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内容：
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- 当前 session ID 和持久化 flag
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- 用户类型（ant/public）
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- Feature flag 缓存
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- KAIROS mode 检测
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- 全局配置状态
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**作用**：在 App 启动的最早时刻初始化所有全局状态。
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## `cli/` — 终端输出和格式化
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cli/
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├── print.ts [212 KB] 终端渲染引擎
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├── structuredIO.ts NDJSON 和结构化输出
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├── handlers/ 命令特定的输出 handler
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├── transports/ 多种输出后端（stdout, HTTP 等）
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├── remoteIO.ts 远程 IO
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└── ... (其他)
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**关键**：`print.ts` 是整个 Claude Code 的"输出黑洞"，所有文本最终都通过这里。
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## `context/` — React Context Provider
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context/
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├── QueuedMessageContext.tsx 消息队列
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├── mailbox.tsx Agent 邮箱（inter-agent 消息）
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├── modalContext.tsx Modal 对话框
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├── notifications.tsx 通知系统
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├── overlayContext.tsx 浮层上下文
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├── promptOverlayContext.tsx 提示浮层
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├── stats.tsx 统计数据
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└── voice.tsx 语音上下文
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**作用**：提供 React component tree 范围内的全局上下文。
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## `memdir/` — 用户 Memory 管理
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memdir/
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├── memdir.ts [21 KB] 核心 memory 目录管理
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├── memoryScan.ts 扫描 memory 文件
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├── memoryTypes.ts Memory 文件的类型
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├── memoryAge.ts Memory 的年龄计算
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├── paths.ts Memory 文件路径管理
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├── teamMemPaths.ts Team memory 路径（multi-agent）
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└── findRelevantMemories.ts 查找相关 memory
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**用途**：管理 `~/.claude/memory/` 目录，存储用户的持久化知识。
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## `constant/` — 常量和系统提示
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constant/ (也被称为 constants/)
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├── system.ts Base system prompt
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├── systemPromptSections.ts System prompt 的可组装部分
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├── cyberRiskInstruction.ts 安全指导（Safeguards team 维护）
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├── betas.ts API beta features 列表
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├── messages.ts 常见消息文本
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├── prompts.ts 各种 prompt 模板
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└── ... (其他常量)
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**关键**：System prompt 是模块化的，不同 feature 会添加不同的部分。
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## `bridge/` — 与 claude.ai 的 JWT 连接
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bridge/
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├── bridgeApi.ts 与 claude.ai 的通信
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├── bridgeMessaging.ts 消息协议
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├── remoteBridgeCore.ts 远程 bridge 核心
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├── createSession.ts 创建远程 session
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├── jwtUtils.ts JWT 令牌工具
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├── trustedDevice.ts 受信设备管理
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└── ... (10+ 个其他)
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**用途**：BRIDGE_MODE 时，CLI 可以通过 claude.ai 的 WebUI 远程控制。
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## `remote/` — 远程 Session 管理
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remote/
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├── RemoteSessionManager.ts 远程 session 生命周期
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├── SessionsWebSocket.ts WebSocket 连接管理
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├── remotePermissionBridge.ts 权限同步
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├── sdkMessageAdapter.ts SDK 消息适配
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└── ... (其他)
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**用途**：支持多个远程客户端同时连接到同一个服务。
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## `entrypoints/sdk/` — SDK 集成
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entrypoints/sdk/
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├── agentSdkTypes.ts 给外部程序使用的类型
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└── (其他 SDK 特定代码)
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**用途**：让程序员可以用代码调用 Claude Code，而不只是 CLI。
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## `components/` — React UI 组件
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components/
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├── App.tsx 顶层 app 组件
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├── AgentProgressLine.tsx Agent 进度显示
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├── BaseTextInput.tsx 文本输入基础
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├── ... (100+ 个其他组件)
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**特点**：使用 Ink 库在终端中渲染 React 组件。
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## `commands/` — Slash 命令（88 个）
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commands/
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├── commit.ts / commit-push-pr.ts Git 相关命令
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├── agent.ts Agent 管理命令
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├── task.ts, tasks.ts 任务管理
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├── config.ts 配置命令
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├── memory.ts, memory-dream.ts Memory 管理
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|
├── session.ts Session 管理
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├── autofix-pr.ts PR 自动修复
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├── ... (80+ 个其他)
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**特点**：每个 command 都可以定制输出格式，支持 structured output (NDJSON)。
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## 递归粒度停止条件
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以下类型的文件不再递归深入：
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- **单功能工具函数** (<100 行，做一件明确的事)：如 `array.ts`, `api.ts` 的某些导出
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- **简单 enum/type 定义**：如 `types.ts`, `*.d.ts`
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- **单个小的 React Hook**：如 `useAfterFirstRender.ts`
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- **Utility 映射和适配器**：如 message format converter
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这些文件的学习价值在于"知道它存在"，而不是理解其内部细节。
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## 学习路线建议
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1. **快速扫描**：从 README 开始，看一眼这个全景。
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2. **焦点学习**：根据你的兴趣选择深入：
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- 想理解 agent loop? → `query.ts`, `QueryEngine.ts`
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- 想理解 tool 系统? → `Tool.ts`, `tools/`, `services/tools/`
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- 想理解权限? → `utils/permissions/`
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- 想理解多 agent? → `tools/AgentTool/`, `coordinator/`
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3. **对照原文**：打开相应的源文件，参照本文的路线图逐个浏览。
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## 核心数据流
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User Input
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entrypoints/cli.tsx (React 初始化)
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↓
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query.ts (Query Loop: QUERY → TOOL_USE → RESULT)
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↓
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Tool.ts & services/tools/ (Tool 执行)
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↓
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utils/permissions/ (权限检查) + BashTool/FileEditTool/... (实际执行)
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↓
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queryHelpers + messages (结果处理)
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↓
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state/ (状态更新)
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↓
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components/ + cli/print.ts (UI 渲染)
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↓
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User sees output
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## 关键文件大小排名
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Top 15 largest files (最值得读):
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1. query.ts ~1700 行
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2. services/tools/StreamingToolExecutor.ts
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3. utils/permissions/permissions.ts ~52 KB
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4. utils/permissions/yoloClassifier.ts ~52 KB
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5. utils/permissions/filesystem.ts ~62 KB
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6. hooks/useTypeahead.tsx ~212 KB
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7. cli/print.ts ~212 KB
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8. tools/AgentTool/AgentTool.tsx ~233 KB
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9. bootstrap/state.ts ~56 KB
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10. state/AppStateStore.ts ~21 KB
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11. services/autoDream/autoDream.ts ~11 KB
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12. coordinator/coordinatorMode.ts ~19 KB
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13. hooks/useCanUseTool.tsx ~40 KB
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14. hooks/useGlobalKeybindings.tsx ~31 KB
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15. hooks/useInboxPoller.ts ~34 KB
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```
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先读前 5 个，会 cover 80% 的系统复杂性。
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279
docs/agentic-design/01-agent-loop.md
Normal file
279
docs/agentic-design/01-agent-loop.md
Normal file
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@ -0,0 +1,279 @@
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# 核心 Query Loop：Agent 的心脏
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## 为什么需要 Loop?
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想象一个简单的"一问一答"的 AI：用户问 → API 回复 → 完成。但 agent 不一样：
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- 用户问："帮我修复 bug"
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- Agent 读取文件 → 分析问题 → 尝试修复 → 运行测试 → 测试失败 → 再次修改 → 再次测试 → 成功
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这个过程需要**多轮往返**，每一轮中 Agent 决定"下一步应该执行哪个 tool"。这就是 **Query Loop**。
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## 核心概念：状态机
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Query loop 本质上是一个**状态机**，在以下几个状态间循环：
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START
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↓
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QUERY (提交 prompt 给 Claude API)
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↓
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TOOL_USE (API 返回 tool_use block，包含 tool 名 + 输入)
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↓
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执行 Tool (BashTool, FileEditTool, 等等)
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↓
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RESULT (Tool 返回结果)
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↓
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提交结果给 Claude (作为 user 消息)
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↓
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QUERY (继续循环)
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↓
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END (API 返回 stop_reason="end_turn" 或其他终止条件)
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```
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## 代码位置
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关键文件：`query.ts` (~1700 行)
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这个文件包含：
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- Loop 的完整实现 (使用 `AsyncGenerator`)
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- 状态跟踪
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- Tool 调用的编排
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- Streaming 支持
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- Compaction 触发
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- 错误处理和恢复
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你应该从 `query.ts` 的函数签名开始：
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```typescript
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export function* query(...): AsyncGenerator<QueryMessage | QueryEvent, ...>
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```
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它返回一个 `AsyncGenerator`，每次 `yield` 都是一个"事件"（API 消息、tool 调用、错误等）。
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## Loop 的生命周期
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### 阶段 1: 初始化
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当你调用 `query()` 时：
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- `messages` 数组初始化（包含 system prompt + 历史消息）
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- `token_budget` 初始化（计算剩余 token）
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- Compaction 检查（如果历史太长，自动压缩）
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- Abort controller 初始化（支持中途停止）
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### 阶段 2: 发送 Prompt
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```typescript
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// 构建消息数组
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let messages = [system_prompt, ...history];
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// 调用 Claude API（使用缓存）
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let response = await claude.messages.create({
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messages,
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system: system_prompt,
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max_tokens: remaining_budget,
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stream: true, // 重要：流式输出
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...config
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});
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```
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Streaming 很关键——API 会逐步返回：
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1. First chunk: 可能包含 `message.start`
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2. Content blocks: `text_delta`, `tool_use` block 开始
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3. Stop reason: 表示本轮结束
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### 阶段 3: 处理 Streaming
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当 API 返回 `tool_use` block 时，loop 收集完整的参数，然后：
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接收 tool_use block
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验证 tool 名称是否存在
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↓
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检查权限 (useCanUseTool hook)
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↓
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执行 tool (StreamingToolExecutor)
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Yield tool 结果给消费者
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↓
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添加到 messages 作为 user 消息
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```
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### 阶段 4: 工具执行
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Tool 执行由 `services/tools/StreamingToolExecutor.ts` 处理：
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- **并发**：最多 5 个 tool 同时运行
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- **顺序输出**：结果按调用顺序返回（即使执行顺序不同）
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- **Sibling abort**：一个失败会 cancel 兄弟 tool
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### 阶段 5: 检查终止条件
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每一轮后，loop 检查是否应该继续：
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stop_reason == "end_turn"? → 正常结束
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stop_reason == "max_tokens"? → Token 超限，触发 compaction
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consecutive_errors >= 3? → 连续错误，放弃
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max_turns_reached? → 超过最大轮数
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abort_signal? → 用户中断
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## Token Budget：Context Window 的有限性
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Context window 是有限的（比如 200K tokens）。这里的逻辑：
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available_tokens = context_window_size - system_prompt_tokens - reserved_buffer
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每一轮后：
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usage = response.usage (API 返回的实际使用)
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remaining = available_tokens - usage.input_tokens - usage.output_tokens
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if remaining < threshold:
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触发 compaction (压缩历史)
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if remaining < min_required:
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拒绝继续，返回错误
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**Threshold** 通常设得比较激进，比如还剩 20% 时就开始压缩，以避免在真的耗尽时措手不及。
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相关文件：`query/tokenBudget.ts`
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## Compaction：自动历史压缩
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当 token 预算吃紧时，loop 会自动压缩历史：
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1. **Analyzer phase**: 扫描历史消息，找出"长输出消息"（比如代码块）
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2. **Prioritize**: 对话越早，压缩优先级越高
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3. **Compress**: 使用 Claude API 总结这段历史，生成 200 行以内的 summary
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4. **Replace**: 把原始的 20 条消息替换为 1 条 summary 消息
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这保证了 loop 可以持续运行，即使初始历史很长。
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## Streaming 与 Tool Call 的交织
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这是一个复杂的地方。API 可能返回：
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message {
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content: [
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{ type: "text", text: "让我先读文件..." },
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{ type: "tool_use", id: "...", name: "FileReadTool", ... },
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{ type: "text", text: "现在我看到问题了..." },
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|
{ type: "tool_use", id: "...", name: "FileEditTool", ... },
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]
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}
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```
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所以一条消息中可能**混合了文本和 tool call**。Loop 需要：
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- 收集每个 tool_use block 的完整输入参数（可能分段到达）
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- 在 tool_use 结束时立即执行（不等待消息全部返回）
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- 继续接收后续的文本或 tool call
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- 当消息完全接收后，将所有 tool 结果作为一条 user 消息发回
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这使得 **interleaved thinking** 成为可能：模型可以一边思考一边调用工具。
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## Design Decision 专栏
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### 为什么用 `AsyncGenerator` 而不是 callback?
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不好的设计（callback）：
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```typescript
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query(messages, {
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onMessage: (msg) => {...},
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onToolCall: (tool, input) => {...},
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onError: (err) => {...},
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onProgress: (progress) => {...},
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})
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```
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问题：
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- 4 种不同的 callback，难以理解执行顺序
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- 消费者需要管理状态机来追踪"当前在哪个阶段"
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- 测试困难
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**更好的设计**（Generator）：
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```typescript
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for await (const event of query(messages, config)) {
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if (event.type === 'message') {...}
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else if (event.type === 'tool_use') {...}
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else if (event.type === 'error') {...}
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}
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```
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优点：
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- 单一的 `for await...of` 循环，清晰的顺序
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- 每个 event 都是一个联合类型，编译器可以帮你检查
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- 可以在 loop 中添加复杂的条件逻辑（abort, timeout 等）
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- 易于测试（可以模拟一个生成事件的 generator）
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Generator 让"一系列事件"变得一级公民。
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### 为什么需要 Compaction?
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不做 compaction：
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- 100 轮 agent 工作后，messages 数组有几千条消息
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- 提交给 API 时，prompt cache hit 率下降（因为前缀不再是"静态部分"）
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- Token 浪费在重复的对话历史上
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做 compaction：
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- 定期将"已经达成共识的历史部分"总结成一条消息
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- 保持 prompt cache 的"静态前缀"有效
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- 节省 token，延长 agent 能工作的轮数
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## 常见误解
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**误解 1**："Query loop 就是不断问 Claude？"
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实际：Loop 实现的是一个**两层状态机**：
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- 外层：Claude API 的请求/响应循环
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- 内层：Tool 的执行和结果收集
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tool 执行完全不涉及 Claude API 的额外调用（除非 tool 本身调用 API）。
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**误解 2**："Compaction 会丢失信息？"
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实际：Compaction 使用 Claude 自己来总结历史，所以关键信息被保留。丢失的只是"冗余的解释"或"中间尝试"，这些对后续工作没用。
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**误解 3**："Token budget 追踪是精确的？"
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实际：API 返回的 `usage` 是经过舍入的（某些模型），所以我们的估计可能有 ±5% 的误差。这就是为什么我们用激进的阈值（20% 时就开始压缩）而不是等到 100% 才反应。
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## 关键要点
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1. **Query loop 是异步生成器**，yield 事件流而不是回调
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2. **循环的关键状态转移**：QUERY → TOOL_USE → RESULT → QUERY
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3. **Token budget 必须主动管理**，compaction 是自动压缩的关键
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4. **Streaming 支持 interleaved thinking**，一条消息中可以混合文本和 tool call
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5. **Compaction 会定期触发**，保持 history 可控，并维护 prompt cache 的有效性
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## 深入阅读
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- `query.ts`：完整 loop 实现（必读）
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- `query/tokenBudget.ts`：Token 追踪逻辑
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- `services/tools/StreamingToolExecutor.ts`：Tool 执行编排
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- `query/stopHooks.ts`：终止条件检查
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下一步：去了解 **Tool 系统**是如何设计的，使得这个 loop 可以灵活地执行任意 tool。
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378
docs/agentic-design/02-tool-system.md
Normal file
378
docs/agentic-design/02-tool-system.md
Normal file
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@ -0,0 +1,378 @@
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# Tool 系统：Agent 影响世界的手段
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## 为什么需要 Tool?
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如果 Claude 只能回复文字，它就只是个聊天机器人。要让 Claude **执行动作**（读文件、改代码、运行命令），需要一个 **Tool 接口**。
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Tool 系统解决的问题：
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1. 如何告诉 Claude "有哪些动作可用"？
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2. 如何验证 Claude 的请求是否合法（权限检查）？
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3. 如何让多个 tool 并发执行，但结果保持有序？
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4. 如何在 tool 执行失败时恢复？
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## 核心概念：Tool Interface
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一个 `Tool` 必须满足这个接口（`Tool.ts`）：
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```typescript
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interface Tool {
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// 1. 模型识别 tool 的名称
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name: string // 如 "FileReadTool"
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// 2. 模型理解 tool 的用途（出现在 system prompt 中）
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description: string
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// 3. 模型生成的参数必须符合这个 schema
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inputSchema: JSONSchema // 如 { type: "object", properties: { path: ... } }
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// 4. 执行 tool 的函数
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call(input: ToolInput): AsyncGenerator<ToolResult>
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// 5. 指示这个 tool 是否"安全"（后文详述）
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isSafe?: boolean
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// 6. 内部使用，不会发给模型
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internalMetadata?: { ... }
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}
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每个字段的意义：
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### `name` 和 `description`
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这两个被送到 Claude API，出现在 system prompt 的 tool 列表中：
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```
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Available tools:
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1. FileReadTool
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Read the contents of a file from the filesystem
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Parameters: { path: string }
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2. BashTool
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|
Execute a bash command in the user's shell
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|
Parameters: { command: string }
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```
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Claude 看到这个列表，学会了"我可以用 FileReadTool 来读文件"。
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### `inputSchema`
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这是 JSON Schema 格式，例如：
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```typescript
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{
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type: "object",
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properties: {
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path: {
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type: "string",
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|
description: "Absolute file path"
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|
}
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||||||
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},
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|
required: ["path"]
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|
}
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```
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Claude 会**严格遵守这个 schema**（模型已训练）。例如，如果你要求 `path` 必须是字符串，Claude 就不会发来 `{path: 123}`。
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### `call(input)`
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这是 tool 的实现。它返回一个 `AsyncGenerator`，每次 `yield` 都是一个结果。例如：
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```typescript
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async *call(input: { path: string }) {
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// 逐步产生结果（支持 streaming）
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yield { type: "start", message: "Opening file..." }
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yield { type: "content", data: file_content }
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yield { type: "done", lines_read: 100 }
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}
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```
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为什么是 generator？因为某些 tool（如 BashTool）的输出可能很长，需要**流式返回**。
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### `isSafe` 和权限
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某些 tool 被标记为 `unsafe`：
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- `BashTool` ← 可以执行任意命令，危险
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- `FileEditTool` ← 可以修改文件，需要权限检查
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- `FileReadTool` ← 只读，相对安全
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Unsafe tool 在执行前**必须通过权限检查**。
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## Tool 注册与过滤
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在 `tools.ts` 中，所有 tool 被注册到一个中央注册表：
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```typescript
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const ALL_TOOLS: Tool[] = [
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AgentTool,
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BashTool,
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FileReadTool,
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FileEditTool,
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...,
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]
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```
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然后根据用户权限和配置进行**过滤**：
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```typescript
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// 仅公开 tool
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const PUBLIC_TOOLS = ALL_TOOLS.filter(t => !t.internalOnly)
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// 仅 ant 用户可用
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const ANT_ONLY_TOOLS = [REPL_TOOL, CONFIGTOOL, ...]
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```
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这样，模型只会看到当前环境允许的 tool 清单。
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## Tool 执行 Pipeline
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从"模型调用 tool"到"返回结果"的完整流程：
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```
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Query Loop 收到 tool_use block
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├─ Tool 名: "FileEditTool", Input: {path: "...", newContent: "..."}
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│
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├─ 1. 验证 Tool 存在 ✓
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│
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├─ 2. 权限检查 (utils/permissions/)
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│ - Mode: auto 还是 default?
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│ - 规则匹配? (如 "FileEdit(/src/*.ts)")
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│ - YOLO 分类器? (是否 auto-approve)
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│ - 如果拒绝 → 返回 permission_denied error
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│
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├─ 3. 执行 Tool
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│ - 调用 tool.call(input)
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│ - 得到 AsyncGenerator
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│ - 逐个 yield 结果
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│
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├─ 4. 收集结果
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│ - 内容可能很长，缓冲到内存
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│ - 或流式返回给 UI
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│
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└─ 5. 发送给 Claude
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- 组合成 user 消息: "Tool result: ..."
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- 继续 Query Loop
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```
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相关文件：
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- 权限检查：`utils/permissions/permissions.ts`
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- 执行编排：`services/tools/toolOrchestration.ts`
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- 流式执行：`services/tools/StreamingToolExecutor.ts`
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## 并发执行：多个 Tool 同时运行
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一条 Claude 消息中可能包含多个 `tool_use` block：
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```
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Claude:
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1. 读文件 A (tool_use id=1)
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2. 读文件 B (tool_use id=2)
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3. 读文件 C (tool_use id=3)
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```
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这三个 tool 可以**并发执行**，但有几个复杂性：
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### Concurrency Gate
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同时最多 5 个 tool 运行（可配置）：
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```typescript
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const CONCURRENCY_LIMIT = 5
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// 队列管理
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const queue = [tool_1, tool_2, tool_3, ...]
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while (queue.length > 0) {
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const batch = queue.splice(0, CONCURRENCY_LIMIT)
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const results = await Promise.all(
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batch.map(tool => tool.call(...))
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)
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// 处理结果
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}
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```
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### In-Order Emission
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虽然执行可能乱序，但**结果必须按调用顺序返回**：
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```
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调用顺序: tool_1, tool_2, tool_3
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执行时序: tool_2 ✓ (快速)
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tool_1 ✓ (较慢)
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tool_3 ✓
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返回顺序: tool_1 结果 → tool_2 结果 → tool_3 结果
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为什么? 因为 Claude 期望看到它调用的顺序被保留
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```
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实现方式：使用**结果缓冲**：
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```typescript
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const results = new Map() // id → result
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let nextIdToEmit = 0
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for each completed tool {
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results.set(tool.id, tool.result)
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// 检查是否可以按顺序 emit
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while (results.has(nextIdToEmit)) {
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yield results.get(nextIdToEmit)
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nextIdToEmit++
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}
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}
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```
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### Sibling Abort
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如果一个 tool 失败了，它的**兄弟 tool 会被立即取消**：
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```
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tool_1 → 运行中
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tool_2 → 运行中
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tool_3 → 运行中
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tool_2 抛异常 ✗
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↓
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立即 abort tool_1 和 tool_3
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↓
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返回错误，整个批次失败
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```
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这是一个**快速失败**策略：不要继续浪费时间在其他 tool 上，直接告诉 Claude 出了问题。
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相关文件：`services/tools/StreamingToolExecutor.ts`
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## Safe vs Unsafe Tool Classification
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Tool 分两类：
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### Safe Tool（自动执行）
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FileReadTool ← 只读，没有副作用
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WebFetchTool ← 只是下载网页
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GlobTool ← 只是列文件
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GrepTool ← 只是搜索内容
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```
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这些可以在 `auto` permission mode 下自动执行，不需要用户确认。
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### Unsafe Tool（需要权限检查）
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BashTool ← 可能执行任意命令
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FileEditTool ← 可能修改重要文件
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FileWriteTool ← 可能覆盖数据
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AgentTool ← 可能 spawn 新 agent
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TaskCreateTool ← 可能创建后台任务
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这些在执行前必须通过 `utils/permissions/` 的检查。
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## Design Decision 专栏
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### 为什么 Tool 返回 `AsyncGenerator` 而不是 `Promise<string>`?
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不好的设计：
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```typescript
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call(input): Promise<string> {
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// 必须等待整个操作完成后才返回
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const result = await readFile(input.path)
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return result // 10 MB 的代码文件？等吧
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}
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```
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问题：
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- 大文件时，UI 一直卡住，看不到进度
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- Claude 看不到中间步骤
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更好的设计：
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```typescript
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call(input): AsyncGenerator<ToolResult> {
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yield { type: "progress", message: "Reading..." }
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const content = await readFile(input.path)
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|
yield { type: "content", data: content } // 分块返回
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|
yield { type: "complete", lines: 100 }
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}
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```
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优点：
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- UI 可以**立即显示**进度消息
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- 长操作时用户看得到"不是卡住了，是在处理"
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- 便于 debug：中间消息可以被记录
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Generator 把**长时间操作的透明度**提升为一级特性。
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### 为什么要保持结果顺序?
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如果乱序返回：
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```
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Claude 说：读 A, 读 B, 读 C
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我们返回：B 的结果, C 的结果, A 的结果
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```
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Claude 会困惑："我要的 A 呢？"
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所以必须：
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```
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Claude 说：读 A, 读 B, 读 C
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我们返回：A 的结果, B 的结果, C 的结果
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```
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这样 Claude 可以正确关联"我的第一个请求的响应是这个"。
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## 常见误解
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**误解 1**："Tool 就是函数调用？"
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实际：Tool 是一个**完整的接口**，包括：
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- 模型可见的名称和描述
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- 输入规范（schema）
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- 权限检查
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- 执行编排
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- Streaming 支持
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函数调用只是内部实现的一部分。
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**误解 2**："Tool 是 OpenAI function calling 的翻版？"
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实际：Claude Code 的 Tool 设计更深层：
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- 对权限的原生支持（OpenAI 需要自己实现）
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- 对并发执行的编排
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- 对长时间操作的 streaming 支持
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- 更细粒度的安全分类
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**误解 3**："所有 tool 都必须是同步的？"
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实际：Tool 是异步的（`AsyncGenerator`），可以支持任意长的操作（包括网络请求、文件 I/O）。
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## 关键要点
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1. **Tool interface 是客户端与 Agent 的合约**，包含名称、描述、schema、执行函数
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2. **Permission 检查是 tool 执行前的网关**，决定是否允许
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|
3. **并发执行最多 5 个 tool**，但结果必须按调用顺序返回
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|
4. **Sibling abort 是快速失败**，一个错误就停止兄弟 tool
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|
5. **AsyncGenerator 使 tool 支持 streaming**，UI 可见进度，model 可见中间步骤
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## 深入阅读
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- `Tool.ts`：Tool interface 定义
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- `tools.ts`：Tool 注册和过滤
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- `services/tools/StreamingToolExecutor.ts`：并发执行编排
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- `utils/permissions/permissions.ts`：权限检查
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下一步：去了解**多 Agent 协调**，看看当 Claude 想要 spawn 一个子 agent 时（通过 `AgentTool`），系统如何支持这个。
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351
docs/agentic-design/03-multi-agent-coordination.md
Normal file
351
docs/agentic-design/03-multi-agent-coordination.md
Normal file
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|
@ -0,0 +1,351 @@
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# 多 Agent 协调：并行与分解
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## 为什么需要多个 Agent?
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有些任务太复杂，一个 agent 力不从心：
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- 用户说："帮我把代码库从 TypeScript 迁到 Rust"
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- 一个 agent 从第一个文件开始，改 5 个小时后，context 满了
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更好的方式：**分解任务**
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|
- Coordinator agent 解析任务、制定计划
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- Worker agent 1 并行处理"转换 utils 模块"
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|
- Worker agent 2 并行处理"转换 API 层"
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|
- Worker agent 3 并行处理"转换 UI 组件"
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|
- Coordinator 总结结果、验证一致性
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这就是 **多 agent 协调**。
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## 核心概念：Agent 类型
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Claude Code 支持多种 agent：
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### 1. Local Agent（进程内）
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```typescript
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// 在当前进程中 spawn 一个子 agent
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const subAgent = await spawnAgent({
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|
type: "local",
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||||||
|
agentDef: generalPurposeAgent,
|
||||||
|
initialMessage: "帮我测试这个函数"
|
||||||
|
})
|
||||||
|
```
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|
特点：
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|
- 共享内存（同一个 Node.js 进程）
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|
- 上下文隔离（通过 `AsyncLocalStorage`）
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|
- 无网络开销
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|
- 最快的交互
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|
### 2. Remote Agent（云容器）
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```typescript
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|
const remoteAgent = await spawnAgent({
|
||||||
|
type: "remote",
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||||||
|
agentDef: exploreAgent,
|
||||||
|
initialMessage: "搜索 codebase 中的 bug"
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||||||
|
})
|
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|
```
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||||||
|
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|
特点：
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|
- 在 CCR（Cloud Container Runtime）中运行
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|
- 独立的资源池
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|
- 支持长时间运行（最多 30 分钟）
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|
- 网络传输延迟，但隔离度最高
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|
### 3. Forked Agent（进程派生）
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```typescript
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|
const forkedAgent = spawnForkedAgent({
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|
agentScript: "./my-agent.ts",
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|
args: ["--mode", "debug"]
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||||||
|
})
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|
```
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||||||
|
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||||||
|
特点：
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|
- 创建新的 Node.js 子进程
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|
- 完全隔离的 V8 引擎
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|
- 支持 CPU 密集任务（不会阻塞主线程）
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|
### 4. In-Process Teammate（进程内同伴）
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|
```typescript
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|
const teammate = await createTeam({
|
||||||
|
name: "research-squad",
|
||||||
|
agents: [agent1, agent2, agent3],
|
||||||
|
strategy: "parallel"
|
||||||
|
})
|
||||||
|
```
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||||||
|
|
||||||
|
特点：
|
||||||
|
- 多个 agent 同时运行
|
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|
- 共享邮箱（互相发消息）
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|
- 同步协调，不需要网络
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|
## Agent 的 Spawning 和隔离
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|
### 怎样 Spawn 一个 Agent?
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通过 `AgentTool` (文件：`tools/AgentTool/AgentTool.tsx`)：
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```typescript
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|
// Claude 调用 AgentTool
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|
Agent: "让我 spawn 一个 explore agent 来搜索代码库"
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Tool Call:
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|
name: "AgentTool"
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|
input: {
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|
type: "spawn",
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|
agentDef: "exploreAgent",
|
||||||
|
prompt: "搜索 utils/ 下的性能问题",
|
||||||
|
isolationMode: "local"
|
||||||
|
}
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||||||
|
返回:
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|
agentId: "abc123"
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|
status: "running"
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```
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|
### 上下文隔离：`AsyncLocalStorage`
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|
为什么需要隔离？子 agent 的全局状态不应该污染父 agent：
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```typescript
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|
// 主 agent 的全局状态
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|
const sessionId = "parent-session-id"
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|
const permissions = "default"
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|
// 在子 agent 中，这些应该被**覆盖**
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|
asyncLocalStorage.run({
|
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|
sessionId: "child-agent-id",
|
||||||
|
permissions: "bubble", // 特殊权限给 worker
|
||||||
|
memoryDir: "/tmp/child-memory"
|
||||||
|
}, () => {
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||||||
|
runChildAgent() // 子 agent 看到的是覆盖后的值
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||||||
|
})
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|
```
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|
实现：`AsyncLocalStorage` 是 Node.js 内置的上下文隔离机制。
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## Coordinator 模式：4 个阶段
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启用 `CLAUDE_CODE_COORDINATOR_MODE=1` 时，agent 进入 coordinator 模式。
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### 阶段结构
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|
用户请求: "帮我重构这个 monorepo"
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↓
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[1] RESEARCH PHASE
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Coordinator 说:"我需要理解项目结构"
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Worker 1 探索 package.json + tsconfig
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Worker 2 探索 src/ 目录结构
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Worker 3 探索 dependencies 图
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→ 输出: 项目现状报告
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↓
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[2] SYNTHESIS PHASE
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Coordinator 读 3 个 worker 的报告
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|
Coordinator 说："基于这些发现，我的计划是..."
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||||||
|
→ 输出: 详细重构计划
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||||||
|
↓
|
||||||
|
[3] IMPLEMENTATION PHASE
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||||||
|
Coordinator 把计划分解为任务
|
||||||
|
Worker A 修改 package.json
|
||||||
|
Worker B 更新 tsconfig
|
||||||
|
Worker C 调整 src/ 组织
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|
→ 并行执行
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↓
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|
[4] VERIFICATION PHASE
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Coordinator 说："让我验证改动"
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Worker 运行测试
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Worker 检查类型错误
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→ 输出: 验证报告
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↓
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完成：Coordinator 总结全流程，返回最终结果
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```
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### 通信机制：`<task-notification>`
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Worker 通过 XML 消息向 Coordinator 报告进度：
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```xml
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<task-notification>
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<task-id>research-1</task-id>
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<status>complete</status>
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<summary>Found 3 monorepo packages</summary>
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<details>
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- Package A: React components
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- Package B: Utils library
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- Package C: CLI tool
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</details>
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</task-notification>
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```
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Coordinator 看到这个消息，就知道：
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- Task "research-1" 完成了
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- 发现了 3 个包
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相关文件：`coordinator/coordinatorMode.ts`（包含完整的 system prompt，大约 330 行）
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## 共享 Scratchpad
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Worker 可以在共享空间写临时数据（feature gate: `tengu_scratch`）：
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```typescript
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// Worker 1 写入
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await writeToScratchpad("project_structure.md", """
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# Monorepo Structure
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- packages/ui/
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- components/
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- styles/
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""")
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// Worker 2 读取
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const structure = await readFromScratchpad("project_structure.md")
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// Coordinator 读取
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const allNotes = await listScratchpad()
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```
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优点：
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- Worker 不需要把所有信息放在 user 消息中
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- 大文件可以直接读取，不占用 context window
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- 自然的"工作台"抽象
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## Agent 内存和记忆
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每个 agent 可以有自己的 memory：
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~/.claude/memory/
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├── team-memory/ # 团队共享
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│ ├── shared-findings.md
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│ └── progress.md
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├── agent-abc123/ # Agent 特定
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│ ├── MEMORY.md # Agent 的长期知识库
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│ └── session-transcript.log
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```
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**Team Memory Sync** (`services/teamMemorySync/`) 确保：
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- 所有 agent 可以读取共享的 findings
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- 不会产生数据竞争（使用 file lock）
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## Design Decision 专栏
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### 为什么用 `<task-notification>` XML 而不是结构化 IPC?
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不好的设计（二进制 IPC）：
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Worker 发送: MessageType::RESEARCH_COMPLETE {
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task_id: 0x123,
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status: 0x02,
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payload: [0xAB, 0xCD, ...]
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}
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```
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问题：
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- Claude 看不懂二进制协议
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- 如果需要调试，你必须手动反序列化
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- 扩展协议时需要修改版本号
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更好的设计（XML）：
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<task-notification>
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<task-id>abc123</task-id>
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<status>complete</status>
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<summary>Found 100 bugs</summary>
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</task-notification>
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```
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优点：
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- Claude 可以**直接阅读和生成**这种格式
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- 调试时在日志中直接看到可读的消息
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- 自文档化（XML 标签说明意义）
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- 易于扩展（添加新字段不破坏旧系统）
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**Text is the protocol** 的又一例证。
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### 为什么 Coordinator 要等 Research 完全结束才进行 Synthesis?
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如果不等（流式处理）：
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Worker 1 报告 → Coordinator 开始 synthesis
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Worker 2 报告（晚到）→ Coordinator 需要重新 synthesis
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Worker 3 报告（更晚）→ 又得重新来一遍
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问题：浪费 token 和时间在重复的 synthesis。
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如果等待（阶段隔离）：
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所有 Worker 完成 Research
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↓
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Coordinator 一次性读完所有报告
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↓
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一次 Synthesis，不需要改
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权衡：
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- 阶段隔离：时间线性（4 个阶段顺序执行）
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- 流式处理：时间可能更短（如果 worker 速度差异大），但 prompt 可能更长
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Claude Code 选择阶段隔离，因为系统提示清晰度更重要。
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## 常见误解
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**误解 1**："Coordinator 也会执行 tool?"
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实际：Coordinator **只** spawn worker 和管理任务。所有的 tool 执行（读文件、改代码、运行命令）都在 worker 中进行。Coordinator 只是看消息、做决策、发指令。
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**误解 2**："Worker 之间可以直接通信?"
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实际：Worker 通过 **Coordinator 中转**。这样 Coordinator 可以：
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- 理解全局状态
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- 决定优先级
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- 在冲突时仲裁
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直接 worker-to-worker 通信会导致难以追踪的依赖和死锁。
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**误解 3**："多个 agent 肯定比单个快?"
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实际：取决于任务：
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- **可并行化**（如搜索 3 个不同目录）：并行快
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- **高度依赖**（后续任务需要前序结果）：并行反而慢（overhead）
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Claude Code 的 Coordinator 会选择合适的分解策略。
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## 关键要点
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1. **Agent 类型**：local (in-process), remote (CCR 30min), forked, teammate
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2. **上下文隔离**：通过 `AsyncLocalStorage` 分离全局状态
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3. **Coordinator 模式**：4 个阶段（research → synthesis → implementation → verification）
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4. **Worker 通信**：通过 `<task-notification>` XML，Coordinator 中转
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5. **Shared scratchpad**：大文件存储，不占 context window
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## 深入阅读
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- `tools/AgentTool/AgentTool.tsx`：Agent spawning 逻辑
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- `tools/AgentTool/forkSubagent.ts`：Fork 实现
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|
- `coordinator/coordinatorMode.ts`：Coordinator system prompt 和阶段逻辑
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|
- `services/teamMemorySync/`：Team memory 同步
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下一步：了解**权限系统**，看看 Agent 怎么知道"我可以执行什么 tool"。
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317
docs/agentic-design/04-permission-system.md
Normal file
317
docs/agentic-design/04-permission-system.md
Normal file
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|
@ -0,0 +1,317 @@
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# Permission 系统：Agent 的沙箱
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## 为什么需要权限管控?
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想象 Claude 可以执行任意 bash 命令。用户说"帮我看看网站"，Claude 可能：
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- 合法地执行 `curl https://example.com`
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- 也可能执行 `rm -rf /` ← 灾难
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**权限系统的目标**：
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1. 阻止意外的危险操作
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2. 提示用户"你确定吗？"
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3. 在保留便利的同时维护安全
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Claude Code 的 permission 系统是一个**多层防线**。
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## 核心概念：Permission Mode
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系统支持多种权限模式，用户可以选择：
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| Mode | 特点 | 场景 |
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|------|------|------|
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| `default` | 每次都问用户 | 不信任 agent，想完全控制 |
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| `auto` | ML 分类器自动审批 | 信任 agent，想要流畅体验 |
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| `acceptEdits` | 自动接受文件编辑（但仍然问危险操作） | 开发工作流（改代码 OK，执行脚本要问） |
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| `bypass` | 完全自动，不问（谨慎使用）| 内部测试、自动化流程 |
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| `dontAsk` (aka `yolo`) | 拒绝所有非低风险操作 | 沙箱环境，最安全 |
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| `plan` | 特殊模式：进入计划编辑阶段 | 用户审核计划后再执行 |
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用户在启动时选择（环境变量或配置文件）：
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```bash
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# 每次都问
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claude-code --permission-mode default
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# 自动审批
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claude-code --permission-mode auto
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# 最安全
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claude-code --permission-mode dontAsk
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```
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相关文件：`utils/permissions/PermissionMode.ts`
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## Permission 决策 Pipeline
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当 agent 试图执行一个 tool 时，系统会问："我应该允许吗？"
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```
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Agent 调用: BashTool { command: "npm test" }
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│
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├─ [1] Mode 检查
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│ if mode == "bypass" → ✓ 允许，返回
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│ if mode == "dontAsk" → ✗ 拒绝 Bash，返回
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│
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├─ [2] 规则匹配
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│ 检查用户配置的规则列表
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│ 如: "Bash(git *)" → 允许 git 命令
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│ "Bash(npm *)" → 允许 npm 命令
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│ "Bash(*)" → 允许任意 bash （太宽）
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│
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│ 我们的命令 "npm test" 匹配 "npm *" → ✓
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│
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├─ [3] 风险分类
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│ rule match → LOW 风险
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│ 如果没匹配到规则，分类器决定风险等级
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│
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├─ [4] YOLO 分类器
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│ 对于 MEDIUM 风险的操作：
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│ - 如果被模型认为"明显安全"，自动批准
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│ - 否则需要用户确认
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│
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└─ [5] 最后手段：提示用户
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用户选择: ✓ 允许 / ✗ 拒绝 / ⚠️ 改规则
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```
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相关文件：`utils/permissions/permissions.ts` (52 KB，核心决策逻辑)
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## 规则系统
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用户可以配置规则，告诉 agent 什么是自动允许的。规则语法：
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Bash(git *) # 允许任何 git 命令
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Bash(npm install) # 只允许 npm install，不允许 npm test
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FileEdit(src/*.ts) # 允许编辑 src/ 下的 .ts 文件
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FileRead(/*) # 允许读任何文件
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规则支持 **glob 模式**（`*` 通配符）。
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### 规则分层
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规则可以来自多个地方（优先级从高到低）：
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1. **CLI 参数**：`--approve-file "FileEdit(src/*.ts)"`
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2. **项目配置**：`.claude/settings.json` 中的 `approvals`
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3. **用户设置**：`~/.claude/settings.json`
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4. **系统默认**：Claude Code 内置的基础规则
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下层规则会被上层规则覆盖。
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相关文件：`utils/permissions/permissionRuleParser.ts`, `utils/permissions/permissionsLoader.ts`
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## YOLO 分类器：ML 自动审批
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对于**规则未覆盖的操作**，system 用 YOLO 分类器（"You Only Live Once"）决定：
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输入:
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tool_name: "BashTool"
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command: "npm test"
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context: 当前任务是"修复 bug"
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分类器说: "这个操作很像是开发者会做的正常事，批准"
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结论: 自动允许，不问用户
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分类器基于 ML 训练，考虑：
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- Tool 类型（BashTool 比 FileReadTool 高风险）
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- 具体命令（`npm test` 比 `rm -rf` 安全）
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- 当前上下文（"修复 bug" vs "浏览网页"）
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相关文件：`utils/permissions/yoloClassifier.ts` (52 KB)
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### 分类器的风险等级
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LOW
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→ 自动允许（不问用户）
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→ 例：FileReadTool, GlobTool, WebFetchTool
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MEDIUM
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→ 取决于 mode（auto mode 用分类器，default mode 问用户）
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→ 例：FileEditTool, BashTool (git 命令)
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HIGH
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→ 一般不自动允许（需要用户确认）
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→ 例：BashTool (rm -rf), FileWriteTool (覆盖重要文件)
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## Denial Tracking：Circuit Breaker
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如果用户连续拒绝 agent 多次，system 会自动**降级权限模式**：
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用户拒绝:
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1. "BashTool" ← Denial #1
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2. "FileEditTool" ← Denial #2
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3. "BashTool" ← Denial #3
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连续 3 次拒绝触发!
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↓
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系统切换到 "default" mode，后续所有操作都要问用户
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这样防止：
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- Agent 持续尝试被拒的操作
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- 用户一直看到提示烦不胜烦
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同时，系统还追踪**总拒绝数**：
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同一 session 中总共拒绝了 20 次
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↓
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系统记录日志："这个 session 决策质量差，建议用户审视任务"
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相关文件：`utils/permissions/denialTracking.ts`
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## 路径安全：防止路径遍历攻击
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即使规则写得再好，攻击者也可能用**特殊编码**绕过：
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规则: FileEdit(src/*.ts) ← 只允许 src/ 目录
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攻击尝试:
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path: "src/../../../etc/passwd" ← 试图逃逸
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path: "src%2f..%2f..%2fetc%2fpasswd" ← URL 编码
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path: "src/\u202e../../../etc/passwd" ← Unicode 隐藏字符
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系统有多层防御：
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1. **Path Normalization**：
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"src/../../../etc/passwd"
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→ 规范化
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→ "/etc/passwd"
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→ 检查是否在 src/ 内? 否 → 拒绝
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```
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2. **URL Decoding**：
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"src%2f..%2f..%2fetc"
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→ 解码
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→ "src/../../etc"
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→ 规范化 → 拒绝
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3. **Unicode Normalization**：
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```
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Unicode 隐藏字符也会被清理
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```
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相关文件：`utils/permissions/pathValidation.ts` (62 KB)
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## Protected Files：黑名单
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某些文件**永远不会被自动编辑**：
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.gitconfig ← Git 配置，修改可能破坏工作流
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.bashrc, .zshrc ← Shell 配置，修改可能卡住终端
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.mcp.json ← MCP 配置，影响工具可用性
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.claude.json ← Claude Code 自己的配置
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这些文件即使通过了权限检查，也会再次提示用户确认。
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## Design Decision 专栏
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### 为什么需要 ML 分类器？
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如果只用规则：
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允许所有 Bash 命令?
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→ 太宽，不安全（用户可能 rm -rf）
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只允许 git/npm 命令?
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→ 太窄，不便利（sudo docker pull 被拒）
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ML 分类器的优势：
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```
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可以说"这个命令看起来是在开发工作流的一部分，
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而不是破坏性操作，所以允许"
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如果出错（classify 有假阴性），系统还有：
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- Denial tracking（连续拒绝降级）
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- Protected files（黑名单）
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- Circuit breaker
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```
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所以 ML 不是唯一防线，而是**多层防御中的一层**。
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### 为什么规则支持 Glob 而不是正则表达式？
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Glob：`src/*.ts` → 简单直观
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正则：`^src/[^/]+\.ts$` → 复杂，容易写错
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目标用户是**工程师，但不是安全专家**。Glob 的错误率更低。
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## 常见误解
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**误解 1**："Permission mode 是全局的，改一次就生效?"
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实际：可以在 CLI 参数中针对单个命令覆盖：
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```bash
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claude-code --permission-mode auto /commit # 这个 /commit 用 auto mode
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claude-code --permission-mode default /config # 这个 /config 用 default mode
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```
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**误解 2**："YOLO 分类器是完美的？"
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实际：分类器是 **best-effort**，有假阳性和假阴性。假阴性（该拒的通过了）会被 denial tracking 捕捉到。
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**误解 3**："Protected files 名单是硬编码的？"
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实际：可以通过配置扩展：
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```json
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{
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"protectedFiles": [".gitconfig", ".bashrc", ".my-precious-file"]
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}
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```
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## 关键要点
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1. **Permission mode**：`default`（每次问）, `auto`（ML 自动）, `acceptEdits`, `bypass`, `dontAsk`
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2. **决策 pipeline**：Mode → Rules → Risk Classification → YOLO → User Prompt
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3. **规则系统**：Glob 模式，分层来源（CLI > project > user > default）
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4. **YOLO 分类器**：ML 自动批准 MEDIUM 风险操作，不需要用户每次确认
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5. **Denial tracking**：连续 3 次拒绝自动降级权限，防止烦人的重复提示
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6. **路径安全**：多层防御（normalization, URL decode, Unicode clean）
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7. **Protected files**：黑名单，永远要再次确认
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## 深入阅读
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- `utils/permissions/permissions.ts`：完整决策逻辑
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- `utils/permissions/yoloClassifier.ts`：分类器实现
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- `utils/permissions/pathValidation.ts`：路径安全
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- `utils/permissions/denialTracking.ts`：Denial tracking
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- `utils/permissions/PermissionMode.ts`：Mode 定义
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下一步：了解**Context 和 Memory 系统**，看看当 context window 快满时会发生什么。
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416
docs/agentic-design/05-context-and-memory.md
Normal file
416
docs/agentic-design/05-context-and-memory.md
Normal file
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@ -0,0 +1,416 @@
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# Context 和 Memory：有限的脑容量
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## 为什么这很重要？
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Claude 的 context window（比如 200K tokens）是**有限的**。一个长时间运行的 agent task：
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第 1 轮：用户输入（200 tokens）+ 响应（1000 tokens）
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第 2 轮：新输入（300 tokens）+ 响应（2000 tokens）
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...
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第 100 轮：？
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总 tokens: 200 + 300 + 400 + ... + 整个历史
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在第 50 轮时：messages 数组有 100 条消息，超过 context window 的 80%
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```
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一旦超限，系统必须做些什么。Claude Code 的答案是：
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1. **System prompt 优化**：区分静态和动态部分，利用 prompt cache
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2. **主动 compaction**：在超限前压缩历史
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3. **长期 memory**：用户的持久化知识库
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## System Prompt 架构
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不是简单的一个大 string，而是**模块化的**：
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```typescript
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const systemPrompt = [
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// 第 1 部分：静态，会被缓存
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SYSTEM_PROMPT_PREFIX, // 关于 Claude Code 的基础指导
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TOOL_DESCRIPTIONS, // 所有 tool 的描述
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SYSTEM_PROMPT_SAFETY, // 安全指导
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// 缓存边界 ← 这之后的部分会变化，不会被缓存
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"SYSTEM_PROMPT_DYNAMIC_BOUNDARY",
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// 第 2 部分：动态，每个 session 不同
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USER_MEMORY, // 用户的个人知识库
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RECENT_CONTEXT, // 最近的几轮对话（总结）
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CURRENT_TASK, // 当前任务的上下文
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]
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```
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**Cache boundary marker** 的妙处：
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```
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初始化时： │首个请求：
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cache_key = MD5(prefix) │所有文本
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缓存大小：10 KB │2000 tokens (40 KB)
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│
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│缓存命中 10 KB
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│处理 30 KB 新文本
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│总成本：40 KB 请求
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│
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同一 session 中再次使用： │再次请求：
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cache 仍有效 │新文本 1000 tokens (20 KB)
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直接跳过了 10 KB 的重复传输 │缓存 hit（10 KB）
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成本：20 KB │总成本：20 KB 请求（节省 10 KB）
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```
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所以，通过把 system prompt 分为静态和动态两部分，我们：
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- 减少了重复 token 消耗
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- 加快了推理速度（缓存的部分直接使用）
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- 提高了吞吐量（多个请求共享缓存）
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相关文件：`utils/messages/systemInit.ts`, `context.ts`
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## Token Budget 生命周期
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### 阶段 1：初始化
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```typescript
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const CONTEXT_WINDOW = 200_000 // 比如 200K tokens
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const SYSTEM_PROMPT_TOKENS = 5_000
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const RESERVED_BUFFER = 10_000 // 总是留出来，防止意外超限
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available = CONTEXT_WINDOW - SYSTEM_PROMPT_TOKENS - RESERVED_BUFFER
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= 185_000 tokens // 工作预算
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```
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### 阶段 2：追踪使用
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每一轮 API 调用后，系统获得实际使用数据：
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```typescript
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response = await claude.messages.create({...})
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remaining = available - response.usage.input_tokens - response.usage.output_tokens
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if (remaining < available * 0.2) { // 还剩 20% 以下？
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console.warn("Token budget 即将耗尽，触发 compaction")
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}
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if (remaining < 10_000) { // 紧急状态？
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console.error("无法继续，context 严重超限")
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return ERROR_OUT_OF_TOKENS
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}
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```
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### 阶段 3：警告和恢复
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```
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Threshold 1（80% 已用）：显示警告，继续
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↓
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Agent 执行更多 tool ← 看不到警告，继续工作
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↓
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Threshold 2（90% 已用）：触发 compaction
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← 在后台自动压缩，不中断 agent 工作
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↓
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Threshold 3（99% 已用）：停止接受新请求
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← 返回错误，等待用户决定
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```
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相关文件：`query/tokenBudget.ts`
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## Compaction：自动历史压缩
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当 token 预算吃紧时，系统自动压缩历史。这是一个 4 步流程：
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### 第 1 步：分析历史
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```typescript
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// 扫描所有消息，找出"能压缩的部分"
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messages = [
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system_prompt, // 不能压缩
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message_1, // 用户说："帮我读个文件" → 不压缩（用户消息）
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message_2, // Claude 说："我读了，代码如下..." → 能压缩（输出很长）
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message_3, // 用户说："现在修复 bug" → 不压缩
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message_4, // Claude 说："修复完，改了 5 处..." → 能压缩
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...
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]
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优先级：越早的消息优先级越高（假设最早的对话不再相关）
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```
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### 第 2 步：优先排序
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```
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对能压缩的消息排序：
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1. 最早的长消息（4 messages ago）
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2. 次早的长消息（6 messages ago）
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3. ...
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实际压缩的可能是：
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messages 1-10（最早的 10 条）被替换为 1 条 summary
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```
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### 第 3 步：调用 Claude 做总结
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```typescript
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const summary = await claude.messages.create({
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messages: [
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{ role: "user", content: "Summarize this conversation in 200 lines max:\n" + messagesText }
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],
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system: "You are a memory consolidation assistant..."
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})
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// 返回：
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// "用户让我读了 package.json 和 tsconfig.json，发现项目是 TypeScript monorepo。"
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```
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### 第 4 步：替换
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```typescript
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// 替换前：
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messages = [msg_1, msg_2, ..., msg_100] // 100 条消息
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// 替换后：
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messages = [msg_summary, msg_51, msg_52, ..., msg_100]
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// ^被压缩成1条 ^保留后面的消息（近期的）
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```
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结果：从 100 条消息减少到 51 条，token 预算恢复。
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相关文件：`query.ts` 中的 `compactMessages()` 函数，大约 200 行
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## Memory 系统：长期知识库
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Compaction 是**临时的**（压缩 session 内的历史）。但如果用户有**多个 session**，同一信息会被重复压缩。
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解决方案：**持久化 memory**。
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### Memory 文件结构
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~/.claude/memory/
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├── MEMORY.md ← 用户的长期知识库（最多 200 行）
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├── projects/
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│ └── claude-code.md ← 项目特定的知识
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├── patterns/
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│ └── async-patterns.md ← 学到的模式
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└── people/
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└── team.md ← 关于人的信息
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```
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**MEMORY.md** 的内容示例：
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```markdown
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# 我的知识库
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## 工作偏好
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- 不喜欢在 main 分支上直接提交
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- 总是用 TypeScript，避免 JavaScript
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## 项目信息
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- Claude Code 仓库: ~/projects/claude-code
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- 技术栈: TypeScript + React + Ink
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## 编码习惯
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- 函数 <100 行为最佳
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- 避免 deep nesting，最多 3 层
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- 总是加 error handling
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### Auto-Dream：后台内存巩固
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不是用户手动维护 MEMORY.md，而是系统**自动**从 session 中提取和更新。
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过程（"dream"）：
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触发条件（三门齐全）：
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1. 时间门：距离上次 dream ≥ 24 小时？
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2. 会话门：距离上次 dream，产生了 ≥ 5 个新 session？
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3. Lock 门：能获得 consolidation lock（防并发）？
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都满足 → 执行 dream：
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[1] ORIENT
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读取用户的 MEMORY.md
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扫描最近 N 个 session 的 transcripts
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[2] GATHER
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提取新的学习点：
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- "用户在这个 session 中学到了异步 Rust"
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- "发现项目从 4.1 升级到了 4.2"
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- "优化了 CI/CD，速度提升 30%"
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[3] CONSOLIDATE
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合并到 MEMORY.md：
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- 如果已经有同类笔记，合并
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- 如果是新的，添加
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- 保持在 200 行以内（做优先级选择，删除过时的）
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[4] PRUNE & INDEX
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- 删除 24 小时内不用的 session transcript
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- 更新搜索索引（便于后续 memory 查询）
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相关文件：
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- `services/autoDream/autoDream.ts`：主逻辑（~11 KB）
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- `services/autoDream/consolidationPrompt.ts`：告诉 Claude 怎么总结
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- `memdir/memdir.ts`：Memory 目录管理
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### 为什么自动化很关键？
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手动维护：
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用户要记得更新 MEMORY.md
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→ 大部分人会忘记
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→ Memory 逐渐变陈旧
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自动化：
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后台每 24 小时自动 consolidate
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→ 用户无感
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→ Memory 总是最新的
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## Context 使用的优化层级
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当 context 变紧时，系统依次采取行动：
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Tier 1（还有 70% token）
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✓ 正常工作
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✗ 触发自动 compaction
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Tier 2（还有 20% token）
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✓ 继续工作（使用压缩后的历史）
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✗ 不接受新的大型工具输出（如读 10 MB 文件）
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Tier 3（还有 10% token）
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✓ 只允许低 token 成本的操作
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✗ 禁止高 token 成本的操作
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Tier 4（还有 < 5% token）
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✗ 停止工作，返回错误
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→ 用户可以：
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a) 启动新 session（重置 token 预算）
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b) 手动编辑 MEMORY.md，删除过时信息
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## Design Decision 专栏
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### 为什么区分静态和动态 system prompt?
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不区分（一大块）：
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```
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发第 1 个请求：发 5000 tokens 的 system prompt + 输入
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发第 2 个请求：又发 5000 tokens 的 system prompt + 输入
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...
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浪费了大量 token 在重复发送
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```
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区分（cache boundary）：
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```
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发第 1 个请求：发 5000 tokens（静态）+ 1000 tokens（动态）
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API 缓存这 5000 tokens
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发第 2 个请求：直接用缓存的 5000 tokens + 1000 tokens（新的动态）
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节省了 5000 tokens！
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```
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如果 session 很长（100 次请求），节省 = 5000 * 99 = 495K tokens！
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### 为什么 Compaction 触发阈值是 20%，而不是 1%？
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等到 1% 时才 compact：
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```
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已用 99%，只有 1% 剩余（~2000 tokens）
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这时启动 compaction，自己就需要消耗大量 tokens（调用 Claude 做总结）
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可能没有足够 tokens 来完成 compaction
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→ 失败，系统崩溃
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```
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提前到 20% 时 compact：
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```
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已用 80%，还有 20% 剩余（~40K tokens）
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这时启动 compaction，有充足 tokens 来做总结
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完成后，token 预算恢复到 50%
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→ 继续工作，很多时间都有富足的 token 可用
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```
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权衡：早点 compact 意味着多付出一些 token（压缩的成本），但换来系统稳定性。
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### 为什么用后台 dream 而不是 inline compaction?
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Inline（同步）：
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在 query loop 中调用 compaction
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↓
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等待 compaction 完成（5-10 秒）
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↓
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用户看到卡顿
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```
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后台 dream：
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```
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query loop 继续运行
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↓
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在空闲时或定时触发 dream（24 小时一次）
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↓
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用户感觉不到延迟
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```
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代价：增加系统复杂性（需要处理并发）、需要文件锁（防同时 dream）。但值得，因为用户体验好得多。
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## 常见误解
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**误解 1**："Context window 满了就完蛋？"
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实际：有多层缓冲和恢复机制。系统会逐步：
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1. 显示警告
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2. 触发 compaction
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3. 拒绝新操作
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4. 要求用户决定
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完全"卡住"很少发生。
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**误解 2**："Compaction 会丢失所有细节？"
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实际：Compaction 由 Claude 做，所以**关键信息被保留**。丢失的是：
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- 冗余的解释
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- 尝试失败的细节（对后续不相关）
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- 已解决的问题的讨论过程
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**误解 3**："MEMORY.md 会无限增长？"
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实际：维持在 ~200 行（可配置），通过 dream 的 prune 阶段定期清理过时信息。
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## 关键要点
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1. **System prompt 分两部分**：静态（可缓存）+ 动态（每次变化）
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2. **Token budget 主动追踪**：到达 80% 时触发 compaction
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3. **Compaction 自动压缩历史**：用 Claude 总结 N 条消息为 1 条
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4. **Memory 系统持久化知识**：MEMORY.md 最多 200 行，用户的长期知识库
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5. **Auto-dream 后台巩固**：每 24 小时自动更新 MEMORY.md，无需用户介入
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6. **优化层级**：70% → 20% → 10% → 5% → 停止，每个阈值有对应策略
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## 深入阅读
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- `query/tokenBudget.ts`：Token 追踪逻辑
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- `services/autoDream/autoDream.ts`：Dream 实现
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- `memdir/memdir.ts`：Memory 目录管理
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- `utils/messages/systemInit.ts`：System prompt 组装
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下一步：了解**Feature Gating 系统**，看看 Claude Code 怎么区分内部功能和公开功能。
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357
docs/agentic-design/06-feature-gating.md
Normal file
357
docs/agentic-design/06-feature-gating.md
Normal file
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@ -0,0 +1,357 @@
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# Feature Gating：内部功能和公开功能的隔离
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## 为什么需要 Feature Gating?
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Claude Code 是一个复杂系统，有很多功能：
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- 一些已发布、稳定、所有用户可用
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- 一些还在测试、只给内部用户（"ant" 用户）
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- 一些只给特定高级用户（Max/Pro)
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- 一些通过实验 A/B 测试
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如果不做隔离，代码会变得一团糟：
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```typescript
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// 不好的做法
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if (user.isInternal) {
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// KAIROS 模式逻辑
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} else if (user.isMax) {
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// 高级功能
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} else if (featureFlags.has('experimental_search')) {
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// A/B 测试
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} else {
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// 默认行为
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}
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// ... 这样嵌套太深，难以维护
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```
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Claude Code 的解决方案：**编译期和运行期双层 gating**。
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## 编译期 Gating：Bun 的 `feature()` API
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Bun（JavaScript 运行时）提供了一个编译期特性检测 API：
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```typescript
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if (feature("KAIROS")) {
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// 这段代码只在 KAIROS 构建中出现
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// 其他构建完全不包含这代码
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} else {
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// 默认行为
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}
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```
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### 工作原理
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```
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源代码：
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if (feature("KAIROS")) {
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launchKAIROS()
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} else {
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launchDefault()
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}
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↓ Bun 编译（--feature KAIROS）
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if (true) {
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launchKAIROS() // 只保留这段
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} else {
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// 被 dead code elimination 删除
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}
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↓ 输出的二进制
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launchKAIROS() // 这是最终的可执行代码
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```
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### 优势
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1. **二进制体积小**：内部功能完全不包含在公开二进制中
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2. **安全**：用户不能"解锁"内部功能（不存在于二进制）
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3. **性能**：不需要运行时检查这些条件
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相关代码散布在整个 codebase 中，比如 `entrypoints/cli.tsx`, `bootstrap/state.ts`。
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## Compile-Time Feature 列表
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Claude Code 在构建时支持这些 feature flag：
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| Flag | 启用时 | 作用 |
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|------|--------|------|
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| `KAIROS` | 启动 KAIROS mode（always-on Claude） | 全天候 assistant |
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| `PROACTIVE` | 同上（别名） | 同上 |
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| `BRIDGE_MODE` | 启用 claude.ai 远程控制 | 在 Web UI 中控制 CLI |
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| `VOICE_MODE` | 启用语音输入 | 用话筒说指令 |
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| `DAEMON` | 启用 daemon 模式 | 后台运行的 Claude |
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| `COORDINATOR_MODE` | 启用 coordinator 多 agent | 复杂任务分解 |
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| `BUDDY` | 启用 Tamagotchi 伴侣系统 | 养一个宠物 AI |
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| `WORKFLOW_SCRIPTS` | 启用工作流脚本 | 自动化重复任务 |
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| `NATIVE_CLIENT_ATTESTATION` | 启用本地证明 | 设备信任 |
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| `TRANSCRIPT_CLASSIFIER` | 启用 AFK 自动模式 | 离开电脑时自动工作 |
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| `HISTORY_SNIP` | 启用历史压缩优化 | Context 更高效 |
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| `EXPERIMENTAL_SKILL_SEARCH` | 启用技能搜索（实验） | 发现新 skill 命令 |
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| `ABLATION_BASELINE` | 科学研究 baseline | 论文用 |
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默认只编译：`KAIROS=0, BRIDGE_MODE=0, ...`（全是 0，最小二进制）
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内部构建时：编译脚本设置 `--feature KAIROS=1 --feature BRIDGE_MODE=1 ...`
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相关文件：构建脚本（如 `scripts/build.sh`，如果存在），或 `bunfig.toml`
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## 运行期 Gating：GrowthBook Feature Flags
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编译期 feature 决定"可能性"，运行期 flags 决定"激活"。
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系统启动时，从 GrowthBook（特性管理平台）获取动态配置：
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```typescript
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// 启动时
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const flags = await growthbook.getFeatures({
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userId: currentUser.id,
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organization: currentUser.org
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})
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// 现在可以做运行期决策
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if (flags.has('tengu_scratch')) {
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// 启用共享 scratchpad（coordinator 模式）
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enableScratchpad()
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}
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if (flags.has('tengu_amber_flint')) {
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// 启用 in-process teammate swarms
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enableTeammates()
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}
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if (flags.has('tengu_penguins_off')) {
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// 禁用某个实验
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disableExperiment()
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}
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```
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### Flag 命名约定
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Runtime flags 以 `tengu_` 开头（"tengu" 是 Claude Code 的内部代号）：
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tengu_scratch # 共享 scratchpad（为 coordinator）
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tengu_amber_flint # In-process teammate
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tengu_onyx_plover # 某个实验
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tengu_penguins_off # 禁用什么功能
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...
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```
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这样容易区分：
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- `KAIROS`（编译期）vs `tengu_kairos_v2`（运行期）
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相关文件：`bootstrap/state.ts`（初始化），`services/analytics/`（GrowthBook 集成）
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## 两层系统的协作
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### 场景 1：Compile-Time Only（最常见）
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新功能 KAIROS（always-on Claude）
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↓ 编译
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├─ 构建 ant（内部）：--feature KAIROS=1
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│ → KAIROS 代码被编译进去
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│
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└─ 构建 public（公开）：--feature KAIROS=0
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→ KAIROS 代码被 dead-code-elimination 删除
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→ 二进制不含任何痕迹
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```
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### 场景 2：Compile-Time + Runtime（用于 A/B 测试）
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```
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新的 memory 系统（已编译进去）
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↓ 运行时
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├─ 用户在 tengu_new_memory=true 组（50%）
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│ → 使用新系统
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│
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└─ 用户在 tengu_new_memory=false 组（50%）
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→ 使用旧系统
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→ 收集对比数据
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```
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### 场景 3：运行期特定用户
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```
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高级功能（编译期编译进去）
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↓ 运行时
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├─ Max 订阅用户 → 启用计算机使用
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├─ Pro 订阅用户 → 启用高级 memory
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└─ 免费用户 → 基础功能
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相关文件：`services/policyLimits/`（根据订阅级别应用 policy）
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## 对 System Prompt 的影响
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Feature gating 会改变 system prompt 的内容：
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```typescript
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const systemPrompt = [
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BASE_PROMPT,
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// 只有在编译时启用 BRIDGE_MODE 时才包含
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feature("BRIDGE_MODE") ? BRIDGE_MODE_INSTRUCTIONS : "",
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// 运行时检查：如果用户有 tengu_coordinator flag
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flags.get("tengu_coordinator") ? COORDINATOR_INSTRUCTIONS : "",
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// 运行时 API beta 特性
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BETAS_NEGOTIATED_WITH_API, // 如 "interleaved_thinking"
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]
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```
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这也影响 **prompt cache**：
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```
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缓存键 = MD5(system_prompt_prefix)
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如果 flag 变化，cache key 变化，旧 cache 失效
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所以，高频变化的 runtime flag 应该放在 cache boundary 之后（动态部分），而不是之前（静态部分）。
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## Betas 协商
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Claude API 定期发布新特性（beta），Claude Code 需要：
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1. 请求启用这些 beta
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2. 如果启用，在 system prompt 中告诉 Claude（这个 API 支持什么新功能）
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例子：
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```typescript
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// constants/betas.ts
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const BETAS_REQUESTED = [
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"interleaved-thinking", // 支持在回复中穿插思考
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"structured-outputs", // 支持返回结构化 JSON
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"context-1m", // 100 万 token context
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"web-search", // 网络搜索能力
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]
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// API 返回确认
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const BETAS_ENABLED = [
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"interleaved-thinking", // ✓ 已启用
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// "structured-outputs", // ✗ 暂无权限
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"context-1m", // ✓ 已启用
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"web-search", // ✓ 已启用
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]
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// System prompt 中加入这些信息
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You have access to the following beta features:
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- Interleaved thinking: You can output <thinking> blocks
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- Context 1M: You can use up to 1,000,000 tokens
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- Web search: You can call the WebSearchTool
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```
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相关文件：`constants/betas.ts`
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## Design Decision 专栏
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### 为什么同时用编译期和运行期?
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只用编译期：
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缺点：无法做快速的 A/B 测试（需要重新编译）
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无法根据用户身份动态启用功能
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```
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只用运行期：
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```
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缺点：内部功能可能被反编译/逆向工程
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内部代码暴露在公开二进制中
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启动时需要网络请求拿 flags（慢）
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```
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两者结合：
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编译期决定"可能性"（物理隔离内部代码）
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运行期决定"激活"（灵活的 A/B 测试）
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最安全、最灵活
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```
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### 为什么 Bun 的 feature() 而不是其他工具?
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Bun 的 feature() 是编译期指令，会进行 dead code elimination：
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其他工具（如 rollup 的条件编译）：
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需要额外的 webpack 插件
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编译配置复杂
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Bun:
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原生支持
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编译快（Bun 本身就快）
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输出体积最小
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```
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## 常见误解
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**误解 1**："Runtime flag 可以改变编译期行为？"
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实际：不能。Runtime flag 只能在编译期已包含的代码中做选择。如果代码在编译时被 dead-code-elimination 删除了，运行时再想启用也没办法。
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```typescript
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// 如果编译时 --feature KAIROS=0，这段代码被删除
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if (feature("KAIROS")) {
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launchKAIROS()
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}
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// 运行时即使 growthbook.flags.get("enable_kairos") == true，也没用
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// 代码不存在于二进制中
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```
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**误解 2**："Feature flag 对性能有开销？"
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实际：编译期 feature flag 没有开销（代码级别选择）。运行期 flag 有极小开销（map lookup），可忽略不计。
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**误解 3**："所有用户都能看到内部代码？"
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实际：不能。公开二进制中编译时被删除的代码，用户看不到。只有 ant（内部）用户的二进制才包含这些代码。
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## 关键要点
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1. **编译期 feature**：Bun 的 `feature()` API，dead code elimination，对二进制体积和安全性的保障
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2. **运行期 flags**：GrowthBook，动态启用特性，支持 A/B 测试
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3. **两层协作**：编译决定可能性，运行时决定激活
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4. **System prompt 影响**：不同 flag 组合 → 不同 system prompt → 不同 cache key
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5. **API Beta**：协商启用新的 Claude API 特性，在 system prompt 中告诉 Claude
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## 深入阅读
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- `bootstrap/state.ts`：运行时 flag 初始化（56 KB）
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- `constants/betas.ts`：Beta feature 列表
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- `constants/system.ts` 和 `constants/systemPromptSections.ts`：System prompt 组装
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- `entrypoints/cli.tsx`：编译期条件编译示例
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## 后记
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这 6 篇文档覆盖了 Claude Code 最核心的 agentic 设计决策。还有很多其他话题（Bridge 模式、Voice 输入、Plugin 系统等），但这些是最重要的基础。
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如果你想进一步了解，建议：
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1. 读完这 6 篇
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2. 打开 `query.ts` 和 `Tool.ts`，对照源代码
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3. 运行 Claude Code，用 `--verbose` flag 看内部日志
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4. 探索 `tools/AgentTool/` 的源代码
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祝学习愉快！
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113
docs/agentic-design/README.md
Normal file
113
docs/agentic-design/README.md
Normal file
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@ -0,0 +1,113 @@
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# Claude Code Agentic 设计文档
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> **目标读者**：有一定软件工程背景、希望通过真实项目理解 agentic 系统设计的学习者。
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> **建议用时**：约 2.5 小时
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> **阅读语言**：中文正文 + 英文技术术语
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## 这个项目是什么？
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[Claude Code](https://claude.ai/code) 是 Anthropic 开发的 AI 辅助编程 CLI 工具。它不是一个简单的"问答机器人"，而是一个完整的 **agentic system**：
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- 它可以自主执行多轮工具调用（读文件、改代码、运行命令）
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- 它可以 spawn 子 agent 并行处理复杂任务
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- 它有 permission 管控、memory 管理、context 压缩等完整的 agent 基础设施
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这套文档通过分析 Claude Code 的源代码，提炼出其中最有价值的 agentic 设计选择，帮助你建立对真实 agent 系统的直觉。
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## 整体架构
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```
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┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
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│ 用户 / IDE / SDK │
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└────────────────────────────┬────────────────────────────────────┘
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│ 输入：用户消息
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▼
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┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
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│ CLI / Entrypoint Layer │
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│ entrypoints/cli.tsx │ entrypoints/sdk/ │ entrypoints/mcp/ │
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└────────────────────────────┬────────────────────────────────────┘
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|
│
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|
▼
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||||||
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┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
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│ Query Loop Engine │
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│ QueryEngine.ts ←→ query.ts ←→ query/ │
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│ (状态机: QUERY → TOOL_USE → RESULT → QUERY → ...) │
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│ Claude API (Streaming) │ │ Tool Execution Layer │
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│ services/api/ │ │ services/tools/ │
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│ • token budget 追踪 │ │ • StreamingToolExecutor │
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│ • compaction 触发 │ │ • 并发控制 + sibling abort │
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│ File │ │ Bash / │ │ AgentTool │
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│ Tools │ │ Shell │ │ (子 agent) │
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│ spawn
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│ 子 Agent / Coordinator│
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│ coordinator/ │
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│ tasks/Local|Remote │
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│ 横切关注点（Cross-cutting） │
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│ Permission System │ Context/Memory │ Feature Gating │
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│ utils/permissions/ │ memdir/ autoDream│ bootstrap/state.ts │
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## 核心设计哲学
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**1. Tool 是 Agent 触碰世界的唯一手段**
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Agent 的所有副作用（写文件、执行命令、发消息）都必须经过 Tool 接口，这使得权限控制、审计日志、测试 mock 都可以在一个地方统一处理。
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**2. Text is the protocol**
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Agent 之间通过 `<task-notification>` XML 消息通信，memory 以 Markdown 文件存储，permission rules 是 `Bash(git *)` 这样的字符串模式。用文本作为协议，意味着 AI 模型自己也可以读懂并调试这些通信内容。
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**3. Failure modes are first-class**
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每个长时间运行的操作都有明确的 abort 路径，例如：连续 3 次 permission denial 就回退到手动提示；并行 tool 中一个失败会触发 sibling abort；compaction 失败有 rollback 保护。
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**4. Context window 是最稀缺的资源**
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整个系统的大量设计决策（system prompt 的静态/动态分割、token budget 追踪、auto-dream 后台压缩）都围绕着"如何最大化利用有限的 context window"展开。
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**5. 编译期与运行期特性隔离**
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内部功能通过 Bun 的 `feature()` API 在编译时消除，不出现在公开二进制文件中；运行时行为通过 GrowthBook runtime flags 动态控制。
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## 建议阅读顺序
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| 编号 | 文档 | 用时 | 核心问题 |
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| [00](./00-codebase-tour.md) | 代码库目录全景 | 30 min | "这个 repo 里有什么？" |
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| [01](./01-agent-loop.md) | 核心 Query Loop | 20 min | "Agent 是如何循环运作的？" |
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| [02](./02-tool-system.md) | Tool 系统 | 20 min | "Tool 是怎么被定义和执行的？" |
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| [03](./03-multi-agent-coordination.md) | 多 Agent 协调 | 25 min | "多个 agent 怎么协作？" |
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| [04](./04-permission-system.md) | Permission 系统 | 20 min | "Agent 怎么知道自己能做什么？" |
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| [05](./05-context-and-memory.md) | Context 与 Memory | 20 min | "Context window 满了怎么办？" |
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| [06](./06-feature-gating.md) | Feature Flag 系统 | 10 min | "内部功能是怎么隐藏的？" |
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## 如何使用这套文档
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- **按顺序读**：00 → 01 → 02 → 03 → 04 → 05 → 06，每篇都假设你已读过前面的内容
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- **跳读**：如果你已熟悉某个概念，可以直接跳到感兴趣的章节
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- **对照代码**：每篇文档都标注了关键源文件路径，随时可以打开对照阅读
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- **关注 Design Decision 专栏**：这些是最有学习价值的地方，解释了"为什么这样设计"而不只是"是什么"
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