現代および将来のAIエージェントシステムの設計空間

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Claude Code(v2.1.88、~1,900 TypeScriptファイル、~512K行のコード)の包括的なソースレベルのアーキテクチャ分析、厳選されたコミュニティ分析集、エージェントビルダー向けのデザインスペースガイド、システム間比較を組み合わせたもの。

[!ヒント] TL;DR — Claude CodeのコードベースのうちAI意思決定ロジックはわずか1.6%です。残りの98.4%は決定論的インフラストラクチャで、権限ゲート、コンテキスト管理、ツールルーティング、リカバリロジックです。エージェントループは単純なwhileループです。実際のエンジニアリングの複雑さはその周囲のシステムにあります。このリポジトリはそのアーキテクチャを分析し、AIエージェントシステムを構築するすべての人にとって実行可能な設計指針へと凝縮します。

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目次

当紙より

• 🌟 主なハイライト
• 📖 リーディングガイド
• 🏗️ 建築の概要
• 🧭 価値観とデザイン原則
• 🔄 エージェントクエリループ
• 🛡️ 安全性と許可
• 🧩 拡張性
• 🧠 コンテキストとメモリ
• 👥 サブエージェント委任
• 💾 セッション持続

紙の向こう側

• 🛰️ エージェント設計空間における新しい信号

Dive into Claude Code

The Design Space of Today’s and Future AI Agent Systems

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A comprehensive source-level architectural analysis of Claude Code (v2.1.88, ~1,900 TypeScript files, ~512K lines of code), combined with a curated collection of community analyses, a design-space guide for agent builders, and cross-system comparisons.

[!TIP] TL;DR – Only 1.6% of Claude Code’s codebase is AI decision logic. The other 98.4% is deterministic infrastructure – permission gates, context management, tool routing, and recovery logic. The agent loop is a simple while-loop; the real engineering complexity lives in the systems around it. This repo dissects that architecture and distills it into actionable design guidance for anyone building AI agent systems.

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Table of Contents

From Our Paper

• 🌟 Key Highlights
• 📖 Reading Guide
• 🏗️ Architecture at a Glance
• 🧭 Values and Design Principles
• 🔄 The Agentic Query Loop
• 🛡️ Safety and Permissions
• 🧩 Extensibility
• 🧠 Context and Memory
• 👥 Subagent Delegation
• 💾 Session Persistence

Beyond the Paper

• 🛰️ New Signals in the Agent Design Space
• 🛠️ Build Your Own AI Agent: A Design Guide
• ⚖️ Cross-System Comparison: Claude Code vs OpenClaw vs Hermes-Agent
• 🔎 Find Resources by Design Question
• 🌐 Community Projects & Research
• 🚀 Other Notable AI Agent Projects
• 🤝 Contributing
• 🔖 Citation

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Key Highlights