蚂蚁工程师逆向 Claude Code 源码,揭示 Auto Mode 四层决策流水线机制

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Gate News 消息,3 月 25 日,蚂蚁集团工程师、前端框架 Umi.js 作者陈成逆向了 Claude Code 2.1.81 的源码,完整还原了 Auto Mode 的决策机制。核心发现:每一次工具调用都要经过四层决策流水线,只有前三层都无法判断时,才会调用独立的 AI 分类器做安全审查。

四层流水线依次为:第一层检查已有的权限规则,命中直接放行;第二层模拟 acceptEdits 模式(允许编辑文件的权限级别),如果在该模式下就会通过,说明风险很低,跳过分类器;第三层检查只读工具白名单(Read、Grep、Glob、LSP、WebSearch 等),这些不修改任何状态,无条件放行;以上都不满足时,才进入第四层,发送独立的 API 请求给 Claude Sonnet 做安全分类。

分类器的关键设计细节包括:始终使用 Sonnet 而非 Opus,是成本和延迟的权衡;temperature 设为 0 以确保输出确定性;分类器被定义为「自主 AI 编程 Agent 的安全监控员」,保护三类风险(提示词注入、范围蔓延、意外损害);用户的 CLAUDE.md 配置文件会被注入分类器上下文,作为判断用户意图的依据。

拦截规则覆盖 22 个以上类别,包括 force push、直推 main 分支、下载并执行外部代码、生产部署、数据外泄、自我修改权限、创建远程代码执行面、凭证泄露等。放行例外有 7 类:测试用的硬编码密钥、工作目录内的本地文件操作、只读 GET 请求、安装已声明的依赖、官方工具链安装、读取配置凭证发送到目标提供商、推送到当前工作分支。

系统还设置了熔断机制:连续 3 次被拒绝或累计 20 次被拒绝后,系统降级为手动确认;headless 模式下直接中止 Agent。分类器不可用时,由一个 feature flag 控制是「fail-closed」(直接拒绝)还是「fail-open」(降级为手动确认)。

Auto Mode 下的行为提示词注入有精细的频率控制:每 5 轮对话注入一次,每 5 次注入周期中第 1 次是完整版(约 800 字,包含「立即执行、减少打断、行动优于计划」等六条指令),其余 4 次是一行精简版,在上下文窗口占用和行为稳定性之间取得平衡。

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