七大AI核心概念完整链路解读

一句话总流程：
用户输入提示词(Prompt) → 汇入上下文(Context) → 驱动Agent智能体决策 → 调用Skills技能；技能如需访问外部资源，则通过MCP协议连通外部系统；整套流程由Harness平台统一编排管控；Token作为底层计量单位贯穿全流程。

各模块通俗释义

1. Prompt 提示词
用户发给AI的指令、需求、问题，是人机交互的原始输入。
2. Context 上下文
Agent决策依靠的全部信息集合，包含用户指令、历史对话、角色设定、检索外部数据、环境信息；任务执行结果会持续回流更新上下文，形成记忆闭环。
3. Agent 智能体
核心决策主体，依托上下文理解需求、拆解任务，自主挑选合适的Skill推进目标，并且能根据执行结果动态调整策略。
4. Skills 技能包
Agent可直接调用的标准化能力单元，例如代码运行、数据分析、文档处理、信息检索；复杂技能需要借助外部资源时，就启用MCP。
5. MCP（Model Context Protocol）
通用标准化接入协议，充当AI与外部世界的通用接口，安全统一对接数据库、API、文件、网页、企业业务系统。
6. Harness 编排/运行/评测平台
整套Agent体系的运维底座，负责流程编排、任务并发调度、日志观测、效果评测、用例管理，让智能体系可运行、可监控、可回归验证。
7. Token
模型处理文本的最小单元，全程贯穿输入、推理、输出；直接决定调用成本、上下文长度上限、接口响应速度。

完整业务流转链路

用户输入Prompt → 存入Context上下文 → 驱动Agent进行任务规划
Agent选择对应的Skills执行任务
✅ 技能仅依赖内置能力：直接运行
✅ 技能需要外部数据/系统：通过MCP访问外部资源
所有任务流程由Harness负责调度、监控、校验
执行产出结果返回给用户，同时更新上下文留存记忆
全链路所有信息读写、模型推理持续消耗Token

关键区分小结

- Prompt：人的指令入口
- Context：AI的短期记忆池
- Agent：负责动脑规划的总指挥
- Skills：一项项标准化手艺
- MCP：连通外部系统的通用插头
- Harness：整套系统的运维管控平台
- Token：底层算力计费与长度约束的基础单位

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