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https://github.com/shareAI-lab/analysis_claude_code.git
synced 2026-02-04 13:16:37 +08:00
85f44c358a
- Remove all reverse-engineered Claude Code source code - Replace with 100% original educational content from mini-claude-code - Add clear disclaimer: independent project, not affiliated with Anthropic - 5 progressive agent implementations (v0-v4, ~1100 lines total) - Include agent-builder skill for teaching agent construction - Bilingual documentation (EN + ZH) This repository now focuses purely on teaching how modern AI agents work through original, from-scratch implementations. Generated with [Claude Code](https://claude.com/claude-code) Co-Authored-By: Claude <noreply@anthropic.com>
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# mini Claude Code v3：用 150 行代码揭开 Subagent 的神秘面纱
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v2 版本让模型学会了"做计划"——通过 Todo 工具把任务显式拆解、逐项推进。但当任务规模再大一些，比如"探索整个代码库然后重构认证模块"，单一代理就会陷入上下文膨胀的泥潭：探索时的大量文件内容、重构时的代码细节，全部堆在一个对话里，模型的注意力被稀释，效果急剧下降。
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Claude Code 的解法是 **Task 工具**——让主代理像项目经理一样，把子任务派发给专门的"子代理"（Subagent），各自独立完成后再汇报结果。这套机制在 Kode Agent CLI里也有完整实现，而 v3 版 mini Claude Code 则用最精简的方式复现了它的核心：**约 150 行新增代码，还原核心机制**。
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本次完整教学代码地址：https://github.com/shareAI-lab/Mini_Claude_Code
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## 1. 具体做了什么？
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### 1.1 Agent 类型注册表
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```python
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AGENT_TYPES = {
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"explore": {
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"description": "Fast read-only agent for exploring codebases...",
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"tools": ["bash", "read_file"], # 只读工具
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"system_prompt": "You are an exploration agent..."
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},
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"code": {
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"tools": "*", # 全部工具
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"system_prompt": "You are a coding agent..."
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},
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"plan": {
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"tools": ["bash", "read_file"],
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"system_prompt": "You are a planning agent..."
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},
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}
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```
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每种代理类型定义三件事：
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- **什么时候用**（description）：写进 Task 工具描述，让主代理知道何时派发
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- **能用什么工具**（tools）：白名单机制，explore 只能读不能写
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- **怎么工作**（system_prompt）：代理专属指令，聚焦单一职责
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### 1.2 Task 工具
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```python
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{
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"name": "Task",
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"input_schema": {
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"description": "短描述（3-5 词）",
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"prompt": "详细指令",
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"subagent_type": "explore | code | plan"
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}
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}
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```
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主代理调用 Task 时，只需指定代理类型和任务描述，剩下的全部由框架处理。
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### 1.3 子代理执行核心（run_task）
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这是整个机制的核新，核心逻辑只有 5 步：
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```python
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def run_task(inp, depth=0):
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# 1. 构造专属 system prompt
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sub_system = f"You are a {agent_type} subagent...\n{agent_config['system_prompt']}"
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# 2. 过滤可用工具
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sub_tools = get_tools_for_agent(agent_type) # explore 只拿 bash + read_file
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# 3. 创建隔离的消息历史（关键！）
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sub_messages = [{"role": "user", "content": prompt}]
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# 4. 递归调用同一个 query 循环
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result_messages = query(sub_messages, sub_system, sub_tools, silent=True)
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# 5. 提取最终文本返回给主代理
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return extract_final_text(result_messages)
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```
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**隔离消息历史**是灵魂：子代理看不到主对话的任何内容，也不会污染主对话。它执行完毕后，只有最终总结文本被返回——就像员工提交的工作报告，而不是把所有草稿都堆到老板桌上。
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### 1.4 Kode 风格的进度显示
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子代理执行时，内部的工具调用不会打印到主聊天区，而是用单行进度实时更新：
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```
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@ Task(explore: 探索代码库)...
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| Read(README.md) (+3 tool uses, 2.1s) <- 实时刷新
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| completed: 8 tool calls in 15.2s <- 最终摘要
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```
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这在v3代码中通过 `silent` 参数 + `SubagentProgress` 类实现：子代理的 query 循环不打印任何内容，而是把工具调用信息发送给进度追踪器，由它负责覆盖更新同一行。
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## 2. 背后的思想
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> **分而治之 + 最小知识原则**
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1. **上下文隔离解决注意力稀释**
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探索代码库可能需要读 20 个文件，但重构模块只需要知道"哪些文件和认证相关"。如果所有内容都堆在一个对话里，模型很快就会"忘记"前面的内容。子代理机制让每个子任务拥有干净的上下文窗口，专注做好一件事。
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2. **工具白名单实现职责分离**
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explore 代理只能读不能写，code 代理才有写权限。这不是为了"安全"（虽然也有帮助），而是为了**引导模型行为**：当模型知道自己只有只读工具时，它就不会尝试"顺手改一下"，而是专注于信息收集。
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3. **递归复用而非重复实现**
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子代理用的是同一个 `query()` 函数，只是参数不同。这意味着：
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- 工具执行逻辑共享
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- 错误处理一致
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- 未来扩展（如添加新工具）自动生效
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Claude Code、Kode 的设计也是如此：agent loop 被主代理和子代理共用（但隔离用各自的Context、tools）
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4. **结果抽象而非细节透传**
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子代理可能调用了 105 次工具、读了 35 个文件，但返回给主代理的只是一段详细总结文本。主代理不需要知道这些细节，它只关心"探索的结论是什么"。这就像公司里的汇报机制：CTO 不需要看每个工程师的代码提交记录，只需要看项目进度报告。
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## 3. 与 Claude Code 、 Kode CLI的对比
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| 机制 | Claude Code 、 Kode CLI | mini Claude Code v3 |
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| Agent Registry | AgentConfig (type, tools, prompt, model, forkContext) | AGENT_TYPES dict |
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| Task Schema | description, prompt, subagent_type, model, resume, run_in_background | description, prompt, subagent_type |
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| Tool Filtering | 白名单 + 黑名单 | 白名单 |
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| 消息隔离 | 独立 messages[] | 独立 sub_messages[] |
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| 进度显示 | 折叠式进度面板 | 单行实时刷新 |
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| 后台执行 | run_in_background + TaskOutput | 省略（同步执行） |
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| Resume | transcript 存储恢复 | 省略 |
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| forkContext | 可传递父对话上下文 | 省略 |
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省略的功能（后台执行、Resume、forkContext）都是高级特性，不影响理解子代理的核心原理。v3 的目标是用最少代码展示最关键机制。
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## 4. 典型使用场景
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**场景一：大型代码库探索**
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用户：帮我理解这个项目的架构
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主代理：我来派一个探索子代理...
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@ Task(explore: 分析项目架构)...
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| completed: 12 tool calls in 18.3s
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根据探索结果，这个项目是一个...
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**场景二：规划后执行**
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用户：重构用户认证模块
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主代理：
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1. 先派 plan 代理分析现有代码
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@ Task(plan: 分析认证模块)...
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2. 根据计划，派 code 代理逐步实现
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@ Task(code: 重构 auth.py)...
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@ Task(code: 更新测试用例)...
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**场景三：并行探索（概念）**
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主代理同时派出多个 explore 子代理，分别探索不同目录
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（当前 v3 是同步执行，但机制上完全支持并行）
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## 5. 三部曲回顾
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| 版本 | 核心主题 | 新增代码 | 关键洞察 |
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| v1 | Model as Agent | ~400 行 | 模型是 80%，代码只是工具循环的载体 |
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| v2 | 结构化规划 | ~170 行 | 用 Todo 工具把模型"拴"在工作流里 |
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| v3 | 分而治之 | ~150 行 | 子代理隔离上下文，专注单一职责 |
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三个版本加起来不到 900 行 Python，却覆盖了 Claude Code 最核心的设计思想：
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1. **工具循环**：模型持续调用工具直到任务完成
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2. **结构化约束**：用数据结构（Todo）引导模型行为
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3. **层级委派**：复杂任务拆解为子代理独立执行
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这就是"Model as Agent"的全部奥秘——**没有魔法，只有清晰的工程设计**。
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完整代码见仓库 `v3_subagent.py`。如果你想要生产级实现，欢迎使用 [Kode](https://github.com/shareAI-lab/Kode)。
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