Багодельня
Практики

Как Claude Code устроен

Агентная петля, контекст-окно и предсказание токенов — почему агент «забывает», иногда врёт и каждый раз отвечает по-разному. Правильная картина в голове.

Чтобы хорошо работать с агентом, не нужно знать его внутренности до байта. Но нужна правильная картина в голове — иначе его поведение кажется магией или глюком. Разберём три вещи: петлю, окно и природу ответа.

1. Это петля, а не «вопрос-ответ»

Claude Code не выдаёт ответ одним выстрелом. Он крутит цикл:

получил задачу


подумал, что делать ──► вызвал инструмент (прочитал файл,
   ▲                     запустил команду, поискал в коде)
   │                          │
   └──── посмотрел результат ◄─┘


готово? ── нет ──► снова

  да → отдал результат

Поэтому он умеет «сам разобраться»: прочитать файлы, запустить тесты, увидеть ошибку, поправить и повторить. Это и есть «агентность» — в отличие от чат-бота, у которого только текст.

2. Всё, что он знает в моменте — это контекст-окно

У агента нет «памяти обо всём». В каждый момент он видит только то, что лежит в контекст-окне:

  • системные инструкции,
  • твой CLAUDE.md,
  • историю текущего диалога,
  • файлы и результаты команд, которые он прочитал по ходу дела.

Окно конечно. Когда оно заполняется, старое вытесняется или сжимается — отсюда ощущение, что агент «забыл», о чём вы говорили час назад. Это не баг, а предел рабочей памяти. Управлять им — отдельный навык: контекст и откат.

Практический вывод №1: качество выхода = качество того, что в окне. Ты управляешь не «умом» агента, а тем, что в это окно попадает. Отсюда вся дисциплина промптов.

3. Он предсказывает, а не «понимает»

Под капотом модель предсказывает следующий токен по вероятностям, опираясь на обучение. Она не сверяется с истиной, как база данных. Из этого следуют три важные вещи:

  • Уверенный тон ≠ правота. Агент может убедительно сослаться на функцию, флаг или файл, которых не существует — это называется галлюцинация.
  • Знание устаревает. Модель обучена до какой-то даты; про свежие версии библиотек она фантазирует. Лечится подключением актуальной документации (Context7).
  • Недетерминизм. Один и тот же промпт может дать разные ответы. Это нормально, а не поломка.

Практический вывод №2: раз агент может уверенно ошибаться — результат всегда проверяется. Это не паранойя, это инженерия. Подробно — в ревью и верификации.

Проверь себя

  1. 1. Почему агент «забывает», о чём вы говорили в начале долгой сессии?

  2. 2. Агент уверенно ссылается на метод библиотеки, которого нет. Как это называется и почему происходит?

  3. 3. От чего сильнее всего зависит качество ответа агента?

On this page