作者花时间逆向分析了 Claude Code 的源码——55 个目录、331 个模块——从中提炼出构建生产级 Agent Harness 的核心架构原则。这不是简单的使用教程，而是一次有深度的架构拆解。

四层架构：业界缺少的一层

大多数关于 Agent 架构的讨论只谈三层：Model Weights、Context、Harness。作者指出，业界普遍遗漏了第四层——Infrastructure。

这一层包含：多租户支持、RBAC 权限控制、资源隔离、状态持久化、分布式协调。没有它，Harness 只能跑 demo，上不了生产。

Agent Loop：不用 While 循环

这是作者认为最核心的创新点。Claude Code 的 query.ts 有 1729 行，核心循环不是传统的 while 循环，而是一个 Async Generator。

好处：流式输出支持、取消操作可传播、多步迭代之间状态可组合、还能做背压控制。整个循环分为五个阶段：Setup → Model Invocation → Error Recovery → Tool Execution → Continuation Decision。

Streaming Tool Executor：边生成边执行

传统做法是等模型生成完整响应后才执行工具。作者发现 Claude Code 在模型生成中途就开始工具执行——这是 2-5x 性能提升的关键。

读工具（Glob/Grep/Read）最多并行 10 个，写工具（Edit/Write/Bash mutation）必须串行。这种区分保证了零竞争条件。

823 行的重试系统

withRetry.ts 整整 823 行，为每种错误都写了专门的恢复路径：429、529、400、401、403、网络错误各有策略。更狠的是，连续 3 次收到 529 错误后，系统会自动切换到 fallback 模型。

Git Worktree 隔离

每个子 Agent 都有独立的 Git worktree，避免互相污染。通过符号链接共享 node_modules，节省磁盘空间。

Prompt Cache 优化

Claude Code 用 SYSTEM_PROMPT_DYNAMIC_BOUNDARY 把提示词分成两部分：80% 的内容全局缓存，用户上下文只放在首条用户消息里而非系统提示。这个分割策略值得借鉴。

四级 Compaction 策略

当上下文快满时，按代价从低到高有四级压缩：Microcompact → Snip → Auto Compact → Context Collapse。这套梯度策略比一次性压缩更可控。

七级 Permission Pipeline

权限检查从 Glob 模式匹配开始，精确到工具名和输入内容。更关键的是 Hooks 机制——外部脚本可以接管 PreToolUse 决策，实现细粒度的安全控制。