从零搓出一个ClaudeCode，一篇超详细的总结！

本文作者作为Agent开发初学者，记录了自己基于Datawhale的Hello-Agent教程，从零开始构建一个类似Claude Code的Code Agent的完整实践过程。背景是AI编程助手（如Claude Code、GitHub Copilot）的兴起，作者希望亲手构建以深入理解其工程原理。研究目的是开发一个能实际干活的CLI工具，其核心流程是：用户提出需求，Agent能搜索代码仓库、给出可执行的补丁方案，并在用户确认后安全地修改文件。文章详细阐述了从最初可运行但问题频出的V0版本开始的迭代优化过程，包括将失控的自由终端命令拆解为可控的原子化工具体系（如Glob、Grep、Read/Edit），将不稳定的字符串ReAct解析协议升级为结构化的Function Calling，实施上下文工程（分层、统一截断、历史压缩与Summary归档）以解决长对话中的上下文腐烂问题，引入可观测性（Trace日志与会话快照）实现问题复现与断点续跑，以及通过集成MCP、Task子代理、TodoWrite和Skills等扩展能力，使Agent能够像专业团队一样协作处理复杂任务。结论是，Agent开发的核心并非赋予模型无限自由，而是通过扎实的工程设计（工具可控、协议稳定、上下文治理、可观测性）将模型强大的但不确定的能力约束在最小可控范围内，从而实现从“能跑”到“能稳”的转变。