00. 运行时分层

编程智能体首先要划清模型和本地系统的边界。Claude Code 可以拆成七层：入口层把 CLI、TUI、SDK 或服务端请求转换成统一运行配置；状态层保存当前会话、设置、MCP、工具、任务和界面状态；上下文层收集系统提示、项目规则、长期记忆和历史消息；查询引擎（QueryEngine）把这些输入合成一轮可执行请求；查询循环负责反复向模型采样并处理工具调用；工具运行时负责校验、权限判断和执行本地处理器；持久化层把会话写入转录记录（transcript），支持恢复（resume）、分叉（fork）和压缩（compact）后继续工作。

flowchart TB subgraph Inputs[入口与配置] CLI[命令行 / 终端界面 / SDK] Settings[settings / permission mode / MCP] end subgraph Runtime[本地运行时] State[应用状态<br/>AppState] Engine[查询引擎<br/>QueryEngine] Context[上下文与记忆构造] Loop[查询循环] ToolRuntime[工具运行时] Store[转录记录 / 会话存储] end subgraph External[外部系统] Model[Claude API] Shell[Shell / 文件系统 / 网络] MCP[MCP servers] end CLI --> Settings Settings --> State State --> Engine Engine --> Context Context --> Loop Loop <--> Model Loop --> ToolRuntime ToolRuntime --> Shell ToolRuntime --> MCP ToolRuntime --> Loop Engine --> Store Store --> Engine

这套结构最重要的是模型边界。模型收到的是经过本地运行时装配后的消息、系统提示、工具结构说明（schema）和若干上下文附件。模型返回的是助手消息，其中可能包含自然语言，也可能包含工具调用（tool use，表示模型想让本地执行某个动作）。工具调用只是一段结构化意图，例如“运行 Bash 命令”或“读取某个文件”。它不会自动进入操作系统，也不会自动修改文件。运行时会先找到对应工具，再验证输入结构，运行钩子（hook，用于在执行前后插入本地检查或补充上下文），做权限决策，最后才调用本地处理器。

第二个边界是上下文边界。Claude Code 不会把磁盘、历史、记忆和规则原样全部交给模型。它会把不同来源整理成若干层：默认系统提示描述智能体行为；项目规则和用户规则变成用户上下文；git 状态等环境信息变成系统上下文；历史消息和工具结果构成对话主干；技能、MCP、压缩摘要、已读文件附件等按需要追加。查询循环每次采样前都会重新评估这些层，必要时压缩旧历史或补充动态发现的信息。

第三个边界是权限边界。权限不是提示词里的提醒，而是本地运行时的执行条件。模型可以请求一个工具，但工具是否可用、是否要问用户、是否能进入沙箱、是否被拒绝规则拦截，全部由本地代码决定。钩子可以影响输入或要求询问，但钩子的允许结果也不能越过显式拒绝、安全检查和工具自身限制。这样一来，模型输出和本地副作用之间始终隔着一层可审计的执行系统。

这个分层让一次任务不再是单个请求处理器，而是一组可恢复、可中断、可审批的状态转换。模型可能犯错、请求越界工具或输出无效参数，但真正的副作用必须经过本地运行时。理解 Claude Code 可以从数据流开始：输入进入查询引擎，查询引擎生成上下文并启动查询循环，查询循环调用模型，模型输出工具意图，工具系统在权限框架下执行，结果作为新的用户消息回填，下一次采样继续利用这些结果推进。

本章建立的是整体地图。后续章节会沿这条数据流展开：请求如何进入运行时，领域对象如何表达会话，入口如何收敛到核心，查询循环如何持续推进，工具和权限如何把动作限制在本地边界内。