
文章摘要
「像 Claude Code 这样的 AI 编码智能体,到底是怎么做出来的?」
【2026】Learn Claude Code 完全指南!20 个会话从零打造自己的 AI 智能体的免费学习网站
「像 Claude Code 这样的 AI 编码智能体,到底是怎么做出来的?」 「我想从代码层面学习智能体的内部结构……」
适合你的免费学习网站就是 Learn Claude Code(learn.shareai.run)。
这个网站从 0 到 1 构建一个 nano Claude Code 风格智能体,每次只添加一个机制。从简单的智能体循环到完整的多智能体 Harness(管理框架),通过20 个循序渐进的会话学习。
所有代码都可以直接在浏览器中阅读,每个会话都带有 102~1,708 行的实现示例。支持日语、英语、中文 3 种语言。
本文将全面介绍 Learn Claude Code 的概貌、学习路径、每个会话的内容以及学习方法。
本文你能了解到什么
- Learn Claude Code 是什么(能学到什么)
- 核心模式(智能体循环)的基础
- 20 个会话的学习路径与内容
- 5 个架构层的构成
- 学习的推进方法
Learn Claude Code 是什么?
Learn Claude Code 是一个从零打造 Claude Code 风格 AI 智能体的免费学习网站。
主要特点
- 20 个循序渐进的会话: 从简单循环到完整的多智能体 Harness,按顺序学习
- 附带实现代码: 每个会话带有 102~1,708 行的 Python 实现示例
- 1 个会话 = 1 个主题: 每次添加一个机制(工具执行・权限・记忆等)
- 支持 3 种语言: 日语・英语・中文
- 免费: 无需注册,直接在浏览器中阅读
网站地址: https://learn.shareai.run/zh/
核心模式:所有 AI 智能体共享的基本循环
Learn Claude Code 首先教的是所有 AI 编码智能体共享的基本循环。
调用模型、执行工具、返回结果。在实际应用中,策略、权限和生命周期层叠加在这之上。
while True:
response = client.messages.create(messages=messages, tools=tools)
if response.stop_reason != "tool_use":
break
for tool_call in response.content:
result = execute_tool(tool_call.name, tool_call.input)
messages.append(result)
这个简单循环是所有智能体的基础。这个学习网站的做法是,在这之上逐个添加权限、钩子、记忆、子智能体等机制。
学习路径:20 个会话的全貌
Learn Claude Code 由 s01~s20 共 20 个会话组成。
| 会话 | 主题 | 内容 |
|---|---|---|
| s01 | The Agent Loop | 最小的智能体:调用模型、执行工具、返回结果的循环 |
| s02 | Tool Use | 循环保持稳定,把功能注册到调度表中 |
| s03 | Permission | 危险操作在 shell 执行前需要管理框架的判断点 |
| s04 | Hooks | 横切行为放在循环外围,不要缠绕在内部 |
| s05 | TodoWrite | 用明确的计划让长时间的工作可见、可修正 |
| s06 | Subagent | 子智能体为每个子任务提供干净的对话历史 |
| s07 | Skill Loading | 只在任务真正需要时注入专业知识 |
| s08 | Context Compact | 上下文拥挤时通过压缩保持对话可用 |
| s09 | Memory | 保存应该在摘要和未来会话中留存的事实 |
| s10 | System Prompt | 系统提示词是策略・工具・技能・上下文的产物 |
| s11 | Error Recovery | 对失败分类,判断什么样的重试有价值 |
| s12 | Task System | 用任务图把模糊目标变成有序、可观察的工作 |
| s13 | Background Tasks | 慢工作在别处完成的同时,智能体可以继续思考 |
| s14 | Cron Scheduler | 定期工作由管理框架创建,智能体不必记住 |
| s15 | Agent Teams | 常驻成员并行推进工作,不挤压单一上下文 |
| s16 | Team Protocols | 多智能体系统需要明确的消息契约 |
| s17 | Autonomous Agents | 成员能够自己发现并认领工作时才有价值 |
| s18 | Worktree Isolation | 并行智能体需要隔离的文件系统 |
| s19 | MCP Tools | 通过标准发现和调用协议把外部服务变成工具 |
| s20 | Comprehensive Agent | 最终形态仍然是一个循环,被生产级系统包围 |
5 个架构层
20 个会话分为 5 个正交的关注点(架构层)。
| 层 | 会话数 | 对应会话 |
|---|---|---|
| Tools & Execution | s01: The Agent Loop / s02: Tool Use / s03: Permission / s04: Hooks | |
| Planning & Control | s05: TodoWrite / s06: Subagent / s07: Skill Loading / s10: System Prompt / s11: Error Recovery | |
| Memory Management | s08: Context Compact / s09: Memory | |
| Concurrency & Scheduling | s13: Background Tasks / s14: Cron Scheduler | |
| Multi-Agent Platform | s12: Task System / s15: Agent Teams / s16: Team Protocols / s17: Autonomous Agents / s18: Worktree Isolation / s19: MCP Tools / s20: Comprehensive Agent |
通过这种分类,可以从**「工具执行」「规划」「记忆」「并发」「多智能体」**5 个视角理解智能体的全貌。
学习的推进方法
1. 在首页把握全貌
首先打开首页,确认核心模式和学习路径的整体结构。
2. 从 s01 开始按顺序学习
点击「开始学习」按钮,从 s01: The Agent Loop 开始,按顺序学习是推荐的做法。
- 每个会话只在之前的基础上添加一个机制
- 代码量从 102 行逐渐增加到 1,708 行
- 一边读代码一边推进,理解会更深入
3. 只深挖感兴趣的层
已经有一定知识的人,按架构层只读需要的会话也很有效。
- 对多智能体感兴趣 → s12、s15~s20
- 想学记忆相关 → s08、s09
- 从基础开始 → s01~s04
总结
Learn Claude Code 是一个从零、在代码层面构建 AI 编码智能体的免费学习网站。
- 20 个循序渐进的会话: 从简单循环到完整的多智能体 Harness
- 1 个会话 = 1 个主题: 每次添加一个机制来积累理解
- 附带实现代码: 每个会话带有 102~1,708 行的 Python 实现示例
- 5 个架构层: Tools / Planning / Memory / Concurrency / Multi-Agent
- 3 种语言・完全免费: https://learn.shareai.run/zh/
对于想「用代码理解 AI 智能体如何工作」的人来说,这是理想的学习材料。先从 s01 的智能体循环开始,迈出自制智能体的第一步吧。
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