数据
1.数据-data
data-技术锚点 ，计算、存储、数据管理
Storage： s3 lance ducklake
Compute： duckdb daft
Manager： Catalog gateway 统一元数据及权限管理
代理-agent
nanobot
claude-code
data-agent：模型厂商 数据平台厂商 BI厂商 锚点
模型厂商
数据--路径不可信-- 方案-治理数据、约束流程，持续验证
数据-上下文不足--方案-补齐上下文(角色、问题和假设)
数据平台 --databricks和火山引擎
核心是东数据业务-权限控制
BI厂商
帆软 -指标业务层和行业konw-how
观远-- 业务指标-策略和skill
agent
开源的skill和策略
数据分析师
组织位置中的映射：更快-更高质量-更低成本-更高定位(多快好省)
价值位和组织生态位：
2.大模型-LLM
3.云计算
4.团队人员划分
职能角色--组织生态位映射 按照专业领域的岗位模式
核心智能角色--
原型创新者--
落地搭建者--将原型和创意转换位可投产的正式产品或底层基础设施
优化重构者-- 打磨-精简-清理-优化
增长迭代者--
运维守护者-- 安全-稳定-高效运行
阶段
按照职能划分
duckdb
duckdb
duckLake：
quack
Duckgres DuckdHog quack-oauth
宏观
电气时代： 硬件既是执行载体也是思考载体（机器码）
信息时代： 硬件成为执行载体 代码成为思考载体 （分离）
Agent时代：代码与硬件同级 为执行载体，人类思考媒介转变为 Goal+Context+Constraints
刚开始：是"回答问题的LLM" 人类作为中间人手动完成 军事参谋
能力边界： 作为推理引擎来编排工具调用--指挥官 Function call /Tools Call
新的架构概念：Agent Harness 真实的生产环境中，每一个假设都会被打破
架构设计
异步流式优先（Async Generator First）
Node.js v22+ 版本已实验性支持直接运行 TypeScript 文件
claude-code 运行时 Bun JS 是动态类型，而 TS 引入了静态类型
"重型工具"和"轻量工具"的时间感受--
Promise 是 JavaScript 异步编程的基础
Claude Code 的配置源在配置常量模块中定义为一个有序数组，
包含五种配置来源：
用户全局设置（userSettings）、
项目共享设置（projectSettings）、
项目本地设置（localSettings，gitignored）、
CLI 标志设置（flagSettings）
企业策略设置（policySettings）。
pluginSettings（插件设置）
pluginSettings -> userSettings -> projectSettings -> localSettings -> flagSettings -> policySettings
工具调用
Tool<Input, Output, Progress>。这个契约定义在工具类型核心模块
通过定义严格的类型接口，工具系统的所有架构约束——权限检查、并发控制、进度报告、UI 渲染
输入： Zod 是一个 TypeScript 优先的 schema 验证库
要素一：名称与别名 要素二：Zod Schema
要素三：权限模型
要素四：执行逻辑 要素五：UI 渲染
buildTool 是创建工具的标准工厂函数
工具注册与动态发现： getAllBaseTools() 是所有内建工具的注册中心
ToolSearchTool 延迟发现机制
工具 ： 文件三件套：FileReadTool、FileEditTool、FileWriteTool
AgentTool：子智能体入口
工具编排引擎
runTools 函数是一个异步生成器，负责调度一批工具调用的执行
安全护栏
权限管线（Permission Pipeline
validateInput（输入验证）、
hasPermissionsToUseTool（规则匹配）、
checkPermissions（上下文评估）
和交互式提示（用户确认）
ToolPermissionContext 是整个权限系统的核心数据结构
权限决策（PermissionDecision）有三个来源
agent的前世今生
LLM
prompt function call/ Tools MCP Skills
工程问题
上下文管理
状态持久化
工具注册与发现：
参数校验：
权限管控：
错误恢复：
状态一致性：
并发与调度
可扩展性
claude-code
大多数 AI 编程工具的基本工作单元是会话，是一次性任务。真实项目是长期演进的。
项目经验。对 AI Agent 来说，这些就是长期上下文。
Anthropic 给它加上了自动记忆能力。核心就是一个文件：MEMORY.md。解决跨会话接着干的问题
技术栈
Bun + TypeScript + React + Ink
核心 ： Agentic Loop ： 异步流式
可变循环状态（State）和终止信号（Terminal）
getState 获取当前状态、setState 通过 updater 函数更新状态、subscribe 订阅状态变化。
+ 上下文管理 提示词 context 缓存
session
Message AssistantMessage、UserMessage、SystemMessage AttachmentMessage ProgressMessage
对话 依赖注入
+ 工具调用 Tools skills Plugin MCP
条件注册 延迟加载 工具过滤
+ 约束与验证
工具参数验证:Schema 驱动的深层价值在于"单一真相源"（Single Source of Truth）
权限验证
内部的管控 信任半径递减"原则
供应链攻击的威胁模型
成本控制策略
+ 记忆系统
SKILLs 的工作方式是把指令动态加载到对话上下文的中间位置 System Prompt
重点：
1).多平台接入和多模型配置
Messaging Platforms
model config
2).memory 记忆系统
记忆是一个时间点的快照，而非当前的事实 记忆是被信任的线索，而非被信任的结论
memory 记住用户是谁、项目在做什么、以及哪些做法被验证过
user -- 用户画像 feedback -- 反馈指导
project -- 项目状态 reference -- 外部引用
Agent 可以在每次对话中实时读取文件系统,记忆系统应该专注于保存"实时获取不到"的信息
记忆类型校验
3). Config ： 能做什么、不能做什么、以及以何种方式去做。
配置 ：
用户全局设置（userSettings）、
项目共享设置（projectSettings）、
项目本地设置（localSettings，gitignored）、
CLI 标志设置（flagSettings）和企业策略设置（policySettings）
4).Hook 钩子- 结构化的 JSON 响应协议
钩子系统则决定了在执行操作前后会发生什么 Agent 的生命周期与动作序列
局部）和触发时机（ 工具被调用
Command 钩子（BashCommandHookSchema） Prompt 钩子（PromptHookSchema） Agent 钩子（AgentHookSchema）
HTTP 钩子（HttpHookSchema） Function 钩子
同步模式（默认 异步模式（async: true） 异步唤醒模式（asyncRewake: true
5).TeamCreateTool / TeamDeleteTool
Coordinator 模式引入了 Scratchpad
浙公网安备 33010602011771号