Claude Code 核心经验：渐进式批录，让Agent按需获取信息

最近看到 Claude Code 核心团队分享的一个设计原则，深得我心！

“渐进式批录”，就是说：别一次性把所有信息塞给 agent，让它按需获取、逐层展开。

何意？？

1. 先说上下文

早期 Claude Code 也用 RAG——建索引，检索片段，塞进上下文。为何后面却砍了呢？

很简单，你替 agent 决定它该看什么，不如让它自己去找。Claude 知道自己缺什么，它自己搜到的东西，才能真正接上它的推理链。你塞进去的，它是被动接收的，理解深度完全不一样。

现在的 Skills 机制就是这个逻辑：只给 agent 看每个 skill 的名字和描述，它觉得需要了，再自己去加载完整内容，递归展开，按需深入。

2. 再说工具数量

团队对新增工具卡得极严，官方大概只有二十个工具。

为什么？每多一个工具，模型每次推理就多一个选项要权衡，出错概率随之上升。

因此后面改用子代理。只有用户问相关问题时才启动，找到答案就返回，不把原始文档全量塞进上下文，从而最大化保留会话模型的能力！

3. 这个和我们日常使用有什么关联？

如果你在用 Claude Code，CLAUDE.md 就是你能控制的系统提示词，别写成两千行的操作手册。

它可以是总约束、系统级规则，或者其他 L1 顶层范式。

详细规范独立成文件，路径留在 .md 里，留一个索引，让 Claude 需要时自己去读。

提问也一样，别把你觉得相关的所有文件全贴进去，给方向，给入口索引，节省上下文的同时还能充分发挥模型能力。

团队最后说了一句话：给 agent 设计工具，是科学，也是艺术。你塞得越多，它越受限；你给得越克制，它发挥得反而越好。

对于 Agent 设计，你有哪些心得？欢迎来 云栈社区 聊聊。