claude-code/docs/introduction/architecture-overview.mdx

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title: "架构全景"
description: "五层架构，一条数据流"
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{/* 本章目标：一张图讲清楚整体架构，为后续章节建立坐标系 */}

## 五层架构

Claude Code 从上到下分为五个层次，每一层职责清晰、边界分明：

<Frame caption="Claude Code 五层架构">
  <img src="/docs/images/architecture-layers.png" alt="Claude Code 五层架构图" />
</Frame>

| 层次 | 职责 | 关键词 |
|------|------|--------|
| **交互层** | 终端 UI、用户输入、消息展示 | React/Ink、REPL |
| **编排层** | 管理多轮对话、会话生命周期、成本追踪 | QueryEngine、会话持久化 |
| **核心循环层** | 单轮对话：发请求 → 拿响应 → 执行工具 → 再发请求 | Agentic Loop |
| **工具层** | AI 的"双手"——读写文件、执行命令、搜索代码 | Tool System、MCP |
| **通信层** | 与 Claude API 的流式通信、多云 Provider 适配 | Streaming、Bedrock/Vertex |

## 一条主数据流

<Frame caption="核心数据流">
  <img src="/docs/images/data-flow.png" alt="Claude Code 核心数据流" />
</Frame>

整个系统的运转可以浓缩为一条核心数据流：

<Steps>
  <Step title="用户输入">
    用户在终端键入自然语言需求
  </Step>
  <Step title="上下文组装">
    系统自动拼接项目信息、git 状态、配置文件、记忆，形成完整的 System Prompt
  </Step>
  <Step title="API 调用">
    将 System Prompt + 对话历史发送给 Claude API，流式接收响应
  </Step>
  <Step title="工具调用循环">
    若 AI 返回工具调用请求 → 权限检查 → 执行工具 → 结果回传 → AI 继续思考 → 循环
  </Step>
  <Step title="任务完成">
    AI 不再调用工具，输出最终回答，等待用户下一条输入
  </Step>
</Steps>

## 四个核心设计原则

<AccordionGroup>
  <Accordion title="流式优先 (Streaming-first)">
    所有 API 通信都是流式的——用户看到 AI "逐字打出"回答，而不是等待完整响应。工具执行结果也实时反馈。这不仅提升体验，更是处理长时间任务的工程必需。
  </Accordion>
  <Accordion title="工具即能力 (Tool as Capability)">
    AI 的每一项"动手能力"都被抽象为一个 Tool。想让 AI 能做新事情？注册一个新 Tool 就好。统一的接口让能力可插拔、可组合。
  </Accordion>
  <Accordion title="权限即边界 (Permission as Boundary)">
    AI 能操作真实环境是强大的，也是危险的。每个工具调用都经过权限系统的裁决——该放行的自动放行，该拦截的坚决拦截。
  </Accordion>
  <Accordion title="上下文即记忆 (Context as Memory)">
    AI 没有真正的记忆，但通过精心的 System Prompt 组装、对话压缩、持久化记忆文件，系统营造出"AI 理解你的项目"的效果。这是上下文工程的核心。
  </Accordion>
</AccordionGroup>