# cloud-code-study **Repository Path**: sygaolin/cloud-code-study ## Basic Information - **Project Name**: cloud-code-study - **Description**: No description available - **Primary Language**: Unknown - **License**: Not specified - **Default Branch**: main - **Homepage**: None - **GVP Project**: No ## Statistics - **Stars**: 0 - **Forks**: 0 - **Created**: 2026-04-25 - **Last Updated**: 2026-04-25 ## Categories & Tags **Categories**: Uncategorized **Tags**: None ## README # Cloud Code Study 基于 [Cloud Code](https://github.com/Janlaywss/cloud-code) 源码的深度学习笔记,拆解一个工业级 AI Agent 系统的架构设计。 ## 这个项目是什么 这是一个静态文档站点,面向**对 Agent 设计感兴趣但还不熟练**的开发者。通过阅读 Cloud Code 的源码,把核心架构拆解成 9 个模块,用简洁的语言、比喻、架构图和真实代码片段来讲解。 ## 内容模块 | # | 模块 | 核心问题 | |---|------|----------| | 1 | Agent Loop | 从一个 Prompt 到完成任务,循环是怎么跑的? | | 2 | Tool 与沙箱 | 如何定义工具?如何安全执行?如何防逃逸? | | 3 | 子 Agent 设计 | 多 Agent 如何分工、通信、协作? | | 4 | 任务图 | 状态机、父子关系、回收机制 | | 5 | System Prompt | 提示词拼装、分层缓存、缓存失效检测 | | 6 | 上下文压缩 | 三级压缩策略:微压缩 → 自动压缩 → 全量压缩 | | 7 | Memory 系统 | 四层记忆结构,从会话到跨项目持久化 | | 8 | 后台任务 | 后台 Agent、Cron 调度、Dream 记忆整理 | | 9 | Skill 与 MCP | 能力扩展:Prompt 模板 + 外部服务协议 | ## 技术栈 - **框架**:[Rspress](https://rspress.dev/) — 基于 Rsbuild + React 的静态站点生成器 - **内容**:Markdown + MDX - **源码分析对象**:[Cloud Code](https://github.com/Janlaywss/cloud-code) ## 本地开发 ```bash # 安装依赖 pnpm install # 启动开发服务器 pnpm dev # 构建生产版本 pnpm build # 预览构建结果 pnpm preview ``` ## 项目结构 ``` cloud-code-study/ ├── docs/ │ ├── index.md # 首页 │ └── guide/ │ ├── 01-agent-loop.md # Agent Loop │ ├── 02-tool-sandbox.md # Tool 与沙箱 │ ├── 03-sub-agent.md # 子 Agent 设计 │ ├── 04-task-graph.md # 任务图 │ ├── 05-system-prompt.md # System Prompt │ ├── 06-context-compression.md # 上下文压缩 │ ├── 07-memory.md # Memory 系统 │ ├── 08-background-task.md # 后台任务 │ └── 09-skill-mcp.md # Skill 与 MCP ├── theme/ # 自定义主题 ├── rspress.config.ts # 站点配置 └── package.json ``` ## 部署 本站通过 Vercel 部署,访问地址:https://cloud-code-study.vercel.app/ ## License MIT