How Claude Code Works - Как устроен Claude Code изнутри: разбор архитектуры от основателя PromptLayer, Jared Zoneraich (Рубрика #Agents) Посмотрел интересный доклад с конференции AI Engineer Conference в Нью-Йорке, который сделал Джаред Зонерайх, основатель PromptLayer и человек, который видит тысячи промптов в день. Его платформа обрабатывает миллионы запросов к LLM, а команда переписала свою инженерную организацию вокруг Claude Code. Джаред не из Anthropic, но его инсайты - это результат dogfooding и анализа работы тысяч разработчиков. Главная мысль Джареда в том, что кодинг-агенты заработали не из-за сложной архитектуры, а благодаря её упрощению. Вместо RAG, векторных баз и сложных оркестраторов Anthropic пошли по пути "дайте модели инструменты и не мешайте". Если подробнее, то тезисы автора выглядят так3, ✈️ Архитектура = один while-цикл + инструменты # n0 master loop while (tool_call): execute_tool() feed_results_to_model() Всё. Больше никаких ветвлений, подграфов и state machines. Модель сама решает, что делать дальше. Это N0-цикл внутри Claude Code. 🤖 Инструменты копируют поведение разработчика в терминале - Bash - король всех инструментов. Модель может создать Python-скрипт, запустить его, посмотреть вывод, удалить. Это даёт гибкость тысяч утилит без кастомной разработки. - Read/Grep/Glob - поиск как вы бы искали сами. Без векторных баз, просто grep и glob-паттерны. - Edit - диффы вместо перезаписи файлов. Быстрее, дешевле по токенам, меньше ошибок. - Todos - структурированное планирование через промпт, а не детерминированный код. 🗒 Todo-листы работают на честном слове Система не форсит выполнение задач детерминированно. Вместо этого в системный промпт вставляется инструкция "одна задача за раз, отмечай выполненные". Модель просто следует инструкции — и это работает, потому что современные LLM хорошо понимают контекст. 🍬 Контекст-менеджмент через H2A и Compressor - H2A (Half-to-Half Async) - двойной буфер для паузы/возобновления работы. Можете вмешаться mid-task без перезапуска. - Compressor wU2 - срабатывает на ~92% заполнения контекста, суммирует середину, оставляя начало и конец. Это дает модели "место для размышлений" перед кризисом. 💯 Простота > сложности Джаред цитирует Zen of Python: "Simple is better than complex. Complex is better than complicated". Все попытки защитить модель от галлюцинаций через сложный scaffolding - это технический долг. Лучше дождаться улучшения модели и удалить лишний код. В итоге, это все можно свести к простым советам: 1. Перестаньте over-оптимизировать. Если вы строите агентов и пишете костыли для работы с текущими моделями - вы тратите время. Лучше инвестировать в чистые промпты и простую архитектуру. 2. Bash как универсальный адаптер. Вместо написания кастомных инструментов для каждой задачи - дайте агенту доступ к shell. Все утилиты (ffmpeg, git, grep) уже есть в системе. 3. Prompt engineering > сложные системы. Файл CLAUDE.md с инструкциями эффективнее локальных векторных баз. Модель сама исследует репозиторий, если знает, что искать. 4. Готовьтесь к следующей волне. Если ваша команда еще не переписала workflow вокруг кодинг-агентов - вы отстаете. PromptLayer сделали правило: "если задача < 1 часа - делай через Claude Code, не планируй". В общем, как говорит Джаред: "Less scaffolding, more model". P.S. Примерно про это же говорил Nik Pash, Head of AI в Cline в докладе "Hard Won Lessons from Building Effective AI Coding Agents", о котором я уже рассказывал #AI #ML #Agents #Software #Engineering #Architecture