Claw Code Agent：用 Python 完整复刻 Claude Code 的 Agent 架构

为什么你需要这个

Claude Code 很香，但它是 Node.js 的，对 Python 党来说总有点距离感。而且你想用本地模型、想完全控制数据流向，官方 npm 包又不太好魔改。

这时候 Claw Code Agent 就是解法——用 Python 完整重建了 Claude Code 的 Agent 架构，零外部依赖，本地跑、本地调、本地改。

核心能力拆解

这个项目不是玩具。从搜索结果看，它几乎完整移植了 Claude Code 的所有核心机制：

• 完整 Agent 循环：文件读写、Edit、Glob、Grep、Shell 执行，迭代推理 + 工具调用，跟官方 CLI 一样的流程
• 流式输出：加 --stream 参数，token-by-token 实时看到模型在输出什么
• Plugin 运行时：manifest 式的插件系统，支持 Hook、工具别名、虚拟工具、工具屏蔽
• 嵌套 Agent 委托：子任务分发给子 Agent，带依赖感知的拓扑排序，结果再汇总
• 成本追踪：Token 预算、费用预算、工具调用次数限制、模型调用次数限制
• MCP 传输：支持 stdio 模式的 MCP transport，initialize、资源列表读取、工具列表/调用都能跑
• 上下文压缩：Auto-snip、Auto-compact，context 满了自动收拾

模型对接灵活

最大的亮点是对接灵活：

• Ollama 开箱即用，指向本地模型
• LiteLLM Proxy 模式，任何 OpenAI 兼容 API 都能路由
• OpenRouter 支持，云端 API 一把接进来
• 本地远端模式都有，SSH 模式也支持

使用方式

pip 安装：

pip install claw-code-agent

启动交互式聊天：

claw agent-chat --stream

带 MCP 服务器跑：

claw agent-chat --mcp servers.json

配置文件里填入你的模型端点，就能用本地模型跑完整的 Claude Code 工作流了。

适合谁

如果你：

• 是 Python 开发者，不想碰 Node.js 生态
• 需要数据完全本地化的 Agent 方案
• 想深度魔改 Agent 行为，但不想读 TypeScript
• 在用 Ollama 或 LiteLLM，想给本地模型加一层 Agent 能力

Claw Code Agent 值得放进你的工具箱。

GitHub：https://github.com/pang-wu/claw-code-agent

GitHub: https://github.com/pang-wu/claw-code-agent