#技术架构

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我用实际举例，AI 这个赛道有多快吧！ 因为，Juchats 进入这个赛道非常早，以至于很多技术架构，直接影响到了她的发展方向！在这期间，还经过了一次架构升级、优化后端架构、优化前端架构、重构前端各类组件、重构各种细节！大家最近都在说上下文工程，这些其实一直都在优化中。而且，数据结构这个事情，对于整个产品结构影响太大了。无论是展示、细节、还是交互！同时我们沉淀了很多！ 一套完整的网关系统，用于支撑 Juchats 所有模型的调度、健康、甚至复刻到其他项目！ 一套 RAG / Agentic RAG / Distributed RAG 不断的演变！ 下个阶段可能会沉淀更多东西，继续努力！这个赛道就是这样，还是那句话：“不要下车，也不要瞎扯，容易上不来，也容易蛋碎！”
#AI #Juchats #技术架构 #RAG #上下文工程
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Glowin
1周前
就在今天，AI圈发生了一件大事！Anthropic 家的明星产品 Claude Code，v1.0.33 版本的代码惨遭安全大佬逆向工程，超过五万行的混淆源码被硬核分析，完整的技术架构和实现机制被扒得一干二净，相关分析资料直接在 GitHub 上开源！ 💡 核心技术架构全解析 shareAI-lab 团队通过逆向工程，揭示了 Claude Code 背后复杂的系统设计。这绝不是一个简单的套壳产品，其内部机制堪称精妙。 🤖 分层多智能体架构 (Layered Multi-Agent Architecture) Claude Code的大脑复杂如同一个团队，它内置了一个主智能体（Main Agent）负责核心调度，多个子智能体（Sub-agent）负责隔离执行任务，还有专门的任务智能体（Task-specific Agent）来处理并发请求。 每个智能体都有独立的权限和资源，像一个分工明确的高效项目组。 💡 实时转向与响应机制 (Real-time Steering) 打字就有响应的丝滑体验是怎么做到的？答案是基于 h2A（双缓冲异步消息队列）的实时转向机制。这个设计实现了零延迟的消息传递和高吞吐，让系统在处理复杂任务时也能做到非阻塞的实时流式响应，用户体验直接拉满。 🌱 智能上下文管理 (Intelligent Context Management) 上下文太长怎么办？Claude Code 内置了一套智能压缩算法。当 Token 消耗达到阈值时，系统会自动触发压缩器，保留关键信息，并利用一个名为 的文件进行长期记忆存储。 💸 固若金汤的安全保障 (Reinforced Security) 安全是生命线！Claude Code 设计了从 UI 到工具执行的整整六层权限验证系统。 不仅如此，它还为工具执行配备了沙盒环境，并设置了多级过滤器来防止恶意输入。这套组合拳下来，安全性直接碾压一众对手。 你怎么看这次 Claude Code 源码被分析事件？ 评论区聊聊！
#Anthropic #Claude Code #逆向工程 #技术架构 #安全性