我用9个AI Agent,从0到1复刻了一个完整的Claude Code

张开发
2026/4/11 5:07:08 15 分钟阅读

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我用9个AI Agent,从0到1复刻了一个完整的Claude Code
起因4月初Claude Code的源码泄露了。拿到源码之后通读了一遍大概1,900个文件、512K行TypeScript代码。看完之后就有了一个想法能不能用Go把它重写一遍不是写个Demo玩玩而是把所有功能都搬过来——CLI入口、LLM查询引擎、40多个内置工具、TUI终端界面、MCP协议客户端、权限系统、配置系统、多Agent协调、会话管理全都要。更进一步我决定自己不写任何生产代码。设计、编码、评审、测试、Bug修复全交给AI Agent来做。我只管提需求、定流程、验收结果。为什么用GoClaude Code原版是TypeScript Bun运行时换成Go有几个实际的好处「Go编译成单一二进制」分发部署简单不需要Node.js运行时「goroutine channel」天然适合并发场景——流式响应、工具并发执行、多Agent协调「Go的类型系统和接口机制」做大型项目的模块解耦比较舒服另外我也想试试AI Agent处理Go语言的复杂工程项目能做到什么程度组建AI团队这个项目的规模不小一个Agent搞不定。我参照真实软件团队的组织结构设计了一套多Agent协作方案项目治理层「PM Agent项目经理」—— 项目的中枢神经。不写代码但对整个项目的交付结果负全责。负责任务拆解、进度跟踪、依赖管理、风险控制、流程执法。PM是唯一有权宣布项目完成的角色。「Tech Lead Agent技术负责人」—— 项目的技术大脑。输出架构设计、定义接口契约、做代码评审、解决技术阻塞。所有技术决策的最终拍板人。开发执行层六个专职开发Agent每人负责一个架构层次Agent负责层次核心模块Agent-Infra基础设施层公共类型、配置系统、应用状态、会话存储Agent-Services服务层API客户端、MCP客户端、OAuth认证Agent-Core核心层查询引擎、权限系统、上下文压缩、HooksAgent-Tools工具层40内置工具的完整实现Agent-TUITUI层BubbleTea终端界面、Slash命令Agent-CLI入口层Cobra命令解析、程序启动质量保障层「QA Agent」—— 项目的质量门卫。制定测试策略对每个模块独立验收出具验收报告。「总共9个Agent」分工明确。具体怎么做的这不是简单地告诉AI帮我写个CLI工具整个过程走了一套完整的软件工程流程。第一步架构先行Tech Lead Agent先上。基于泄露的TypeScript源码它输出了一份完整的Go版架构设计文档。这份文档定义了「六层分层架构」——入口层、TUI层、核心层、工具层、服务层、基础设施层「严格的单向依赖」——下层禁止依赖上层同层禁止互相依赖「核心技术决策」——BubbleTea做TUI、goroutinechannel做并发、三级配置优先级、权限决策流程「完整的数据流定义」——LLM查询主循环、工具权限检查流程、子Agent调度流程┌─────────────────────────────────────────┐ │ 入口层 (Entry) │ │ CLI 命令解析与程序启动 │ └──────────────────┬──────────────────────┘ │ ┌──────────────────▼──────────────────────┐ │ TUI 层 (UI) │ │ 终端用户界面渲染与用户交互 │ └──────────────────┬──────────────────────┘ │ ┌──────────────────▼──────────────────────┐ │ 核心层 (Core) │ │ LLM 查询引擎 | 工具编排 | 权限检查 │ └────┬──────────┬──────────┬──────────────┘ │ │ │ ┌────▼──┐ ┌───▼───┐ ┌───▼────────────┐ │工具层 │ │服务层 │ │ 基础设施层 │ └───────┘ └───────┘ └────────────────┘六层架构示意图第二步全员并行开发这是整个项目比较关键的一个决定。传统做法是按依赖顺序串行——先搭基础设施再写核心逻辑最后做UI。但我让所有Agent同时开工。PM Agent定了一条规矩❝「所有Agent同时启动不串行等待。依赖没就绪的地方用// TODO(dep): 等待 模块 就绪后补全标记先跳过继续推进。」❞实际效果是Agent-Infra在写配置系统的同时Agent-Core已经在设计查询引擎了Agent-Tools不用等Agent-Core完成先按接口契约写工具实现PM Agent持续跟踪依赖状态某个模块就绪了就通知对应Agent回填TODO六个开发Agent同时推进项目整体耗时缩短了不少。多Agent并行开发第三步三层质量门控代码写完不算完每个模块要过三关「第一层Tech Lead代码评审」Tech Lead Agent先读设计文档再对比实现代码逐行审查。每份评审报告都包含设计 vs 实现差异分析标注P0阻塞性问题、P1重要问题、P2建议改进。六个模块总共产出了12份评审报告——6份设计评审 6份代码评审累计超过100个审查意见。「第二层QA验收测试」QA Agent从测试角度独立验收单元测试质量、可测试性、功能完整性。不评审代码架构那是Tech Lead的活儿专注于这个模块能不能正确工作。「第三层Bug退回与修复闭环」评审发现的问题不代为修改退回给对应的开发Agent修复修复完Tech Lead复核。直到所有P0问题关闭。跟真实团队的流程差不多。代码评审报告数字说话列几个关键数据指标数值Go源文件数170Go代码总行数50,000测试文件数80文档数80Agent角色数9个任务总数50评审报告数12份架构层次6层内置工具数40从架构设计到代码评审完成总共花了大约「一周」。9个Agent并行推进产出了一个可编译的、带80多份文档的Go语言项目。技术细节1. 功能覆盖不是阉割版主要功能都做了「交互式TUI界面」基于BubbleTea的Elm架构Model-Update-View支持暗色/亮色主题、Vim键绑定、流式输出渲染「LLM查询引擎」完整的请求-响应主循环支持工具调用编排只读工具并发、写工具串行、token预算管理、上下文自动压缩「40内置工具」文件读写编辑、Shell执行、Glob/Grep搜索、子Agent调度、MCP工具适配、Web搜索抓取、任务管理等「权限系统」多级规则匹配全局/项目/本地配置叠加、文件路径校验、Shell命令匹配、用户确认对话框「MCP客户端」完整的Model Context Protocol实现支持stdio/SSE/HTTP三种传输方式「OAuth认证」完整的OAuth2授权码流程、Token安全存储与刷新「会话管理」对话持久化、--resume断点恢复「18个Slash命令」/help、/clear、/compact、/commit、/review、/diff、/mcp等2. 用Go的方式重写没有照搬TypeScript的写法而是按Go的惯例重新做TypeScript特性Go实现方案React InkBubbleTea Lip Glossasync/await Promisegoroutine channeluseState/setStateModel struct Update()EventEmitterchannel广播Zod schema验证go-playground/validatorCommander.jsCobra3. 工程层面「接口驱动开发」所有模块通过interface解耦支持依赖注入和Mock测试「并发安全」全局状态使用sync.RWMutex保护上下文取消统一走context.Context「分层架构」严格的单向依赖pkg/types作为零依赖公共基础「错误处理」自定义错误类型、AbortError优雅退出、API可重试/不可重试错误区分做完之后的一些想法AI能干的活比想象中多9个Agent不光写了代码还输出了完整的架构设计文档做了12轮代码评审发现并修复了9个P0级Bug产出了80多份技术文档建了完整的测试策略和验收流程流程比技术更重要前几轮迭代踩了不少坑——QA跑去评审代码架构、PM直接改代码、Agent改了别的Agent负责的模块。后来加了严格的角色边界PM不碰代码QA只管测试代码质量的事交给Tech Lead发现问题退回原Agent修不允许顺手帮忙所有变更走正式流程管AI团队和管人套路差不多——「流程和规范才是规模化的关键」。并行开发的依赖管理传统思路是等依赖好了再动手。但用TODO占位的方式可以做到全员同时开工PM跟踪依赖链就绪了就通知回填。项目总耗时缩短很多。这个思路对真实团队也有参考价值。很多时候等只是惯性思维。开源地址项目已开源欢迎Star、Fork、提Issue「GitHub」: https://github.com/tunsuy/claude-code-go你可以在docs/project/目录下找到完整的架构设计文档9个Agent的角色定义项目开发计划表和依赖关系图12份代码评审报告QA验收报告PM巡检日志这些文档本身就是一份完整的多Agent协作记录有兴趣可以翻翻。写在最后这个项目目前还在评审修复阶段有些P0问题正在处理。但核心代码已经就绪go build可以通过编译。这个项目的意义不在于又多了一个Claude Code替代品而是验证了一件事「一个50,000行、六层架构、有完整工程流程的Go项目可以由AI Agent团队从0到1交付。」不是Demo是实际的软件工程。AI写代码这事已经不新鲜了但让一群AI Agent像真实团队一样分工协作、互相评审、迭代修复——这件事还有很多可以探索的空间。感兴趣的可以来GitHub上看看欢迎交流。❝项目地址https://github.com/tunsuy/claude-code-go❞

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