我一度认为这些概念都是一样的，是因为我没有真正走进去。当你真的去搭一个 AI，真的去调一个 8B 量化模型，真的去写一个 MCP Server，真的去处理模型"抽风"的问题——新概念的提出，从来不是新瓶装旧酒。它们是前人踩过的坑、流过的汗、熬过的夜，最后封装成的解决方案。Harness Engineering 也是如此。它不是某个框架的名字，不是某个论文的术语。它是你在亲手搭建 Agent 的过程

我一度认为这些概念都是一样的，是因为我没有真正走进去。当你真的去搭一个 AI，真的去调一个 8B 量化模型，真的去写一个 MCP Server，真的去处理模型"抽风"的问题——新概念的提出，从来不是新瓶装旧酒。它们是前人踩过的坑、流过的汗、熬过的夜，最后封装成的解决方案。Harness Engineering 也是如此。它不是某个框架的名字，不是某个论文的术语。它是你在亲手搭建 Agent 的过程

我一度认为这些概念都是一样的，是因为我没有真正走进去。当你真的去搭一个 AI，真的去调一个 8B 量化模型，真的去写一个 MCP Server，真的去处理模型"抽风"的问题——新概念的提出，从来不是新瓶装旧酒。它们是前人踩过的坑、流过的汗、熬过的夜，最后封装成的解决方案。Harness Engineering 也是如此。它不是某个框架的名字，不是某个论文的术语。它是你在亲手搭建 Agent 的过程

我一度认为这些概念都是一样的，是因为我没有真正走进去。当你真的去搭一个 AI，真的去调一个 8B 量化模型，真的去写一个 MCP Server，真的去处理模型"抽风"的问题——新概念的提出，从来不是新瓶装旧酒。它们是前人踩过的坑、流过的汗、熬过的夜，最后封装成的解决方案。Harness Engineering 也是如此。它不是某个框架的名字，不是某个论文的术语。它是你在亲手搭建 Agent 的过程

后者是技术侧（Agent框架）， Skill是一个可复用的功能模块，包括了完整的感知、决策、规划、tool，可以复用到不同Agent。前者是在产品侧（kimi，ChatGPT）,skill是提示词模板,降低用户写提示词的成本，也就是md文档。有的好奇宝宝可能就问了，Agent skill既然有了工具调用能力，而且可复用，那是不是mcp就完了？当工具涉及外部系统如浏览器，网站等，用mcp，别人已经写

后者是技术侧（Agent框架）， Skill是一个可复用的功能模块，包括了完整的感知、决策、规划、tool，可以复用到不同Agent。前者是在产品侧（kimi，ChatGPT）,skill是提示词模板,降低用户写提示词的成本，也就是md文档。有的好奇宝宝可能就问了，Agent skill既然有了工具调用能力，而且可复用，那是不是mcp就完了？当工具涉及外部系统如浏览器，网站等，用mcp，别人已经写