【省流】一句话版：提示词给目标，上下文补背景；输入被拆成 Token；Agent 在 Harness 中规划并执行，经 MCP 连接工具与数据，再复用 Skills 完成任务。看不懂没关系，往下 5 分钟，带你一层一层爬完这栋楼。

最近后台被问得最多的问题是：Token、上下文、Agent、MCP、Skills……这些词天天刷到，但它们之间到底是什么关系？

今天借一张在抖音刷到的图，把这七个名词一次讲透。你可以把 AI 世界想象成一栋七层的小楼，我们从地基开始往上爬。

第一层 · Token：模型眼里的砖块

你打出的每一个字，模型并不是直接读懂的。它先被分词器切成小块，这些小块就是 Token，是模型处理信息的基本单位。

它不一定等于一个字或一个词，中英文的切法也不一样。更实际的影响有两个：你的输入、历史记录和模型输出全都占用 Token，而每个模型一次能处理的 Token 有上限；部分 API 还按 Token 数量计费。

所以理解这一层的意义很实在：知道长文为什么会超限，也知道钱花在了哪里。

第二层 · 提示词：你的任务委托书

提示词是你交给模型的任务说明，可以包含目标、背景、约束、输出格式和示例。

很多人把它当咒语，到处找万能模板。原视频里有一句总结我特别认同：好提示词不是魔法咒语，而是清晰的任务说明。目标具体、信息充分、约束明确、给出示例，四条凑齐，输出质量自然会稳。

我们第 04 期讲的三句公式，本质上就是这条的最小可用版本。

第三层 · 上下文：桌上的资料，不是脑中的记忆

模型在当前这次请求里能参考的信息集合，叫上下文：指令、对话历史、你贴进去的资料、工具返回的结果，全都算。

三个限制要记住：窗口有限，共同占用，而且它不是永久记忆。新开一个对话，之前聊过的内容不会自动带过去。

使用技巧就三条：删掉无关信息，长对话先总结再继续，关键条件隔几轮重新说明一遍。上下文越相关越清晰，模型越容易抓住重点。

第四层 · Agent：会自己干活的实习生

前三层还停留在对话，从这一层开始，AI 学会了干活。

Agent 是围绕目标运行的 AI 系统：理解目标，制定计划，调用工具，检查结果，然后决定继续调整还是直接交付。这个计划、行动、观察、调整的循环，是它和普通对话框最大的区别。

但请记住原视频的提醒：Agent 不是万能助手，而是在边界内持续行动的系统。边界两个字，正好引出下一层。

第五层 · Harness：实习生的工位和管理制度

这是七层里大家最陌生的概念，也是最值得记住的一层。

Agent 决定做什么，Harness 负责怎样稳定地运行。它是承载 Agent 的工程框架，负责组织模型调用、路由工具、管理状态、控制权限、记录日志。

没有 Harness 的 Agent，就像一个没有工位、没有制度、干砸了也没人发现的实习生。你最近听到的 Agent 运行框架、执行层，指的都是它。

第六层 · MCP：统一的插座标准

Agent 干活要连接外部世界：读文件、查数据、发消息。如果每个工具都要单独写一套对接方式，整个生态就会乱成一团。

MCP（Model Context Protocol）就是那套统一插座：一个开放标准，让 AI 应用以相同的方式发现工具、调用工具、读取资源。流程是先发现能力，再发送请求，服务器执行后返回结果，任务继续。

一句关键提醒：MCP 负责怎么连接，但它不替代权限、认证和安全审查。第 11 期我们专门写过它，可以回头对照着看。

第七层 · Skills：标准作业手册

最后一层是 Skills：可重复使用的任务方法包，通常包含说明、步骤和知识，也可以配合脚本与模板。

Agent 匹配到合适任务后，读取对应 Skill，按流程执行，最后验证结果。它的价值是让执行保持一致：经验被固化下来，谁来做、在哪做，流程都长一个样。

同样要清醒：Skill 提供方法，不会自动保证结果。正确的输入、合理的权限、事后的验证，一样都不能少。

怎么用这张地图

爬完七层再看，那些名词不再是散点，而是一条从底到顶的生产线：Token 是原材料，提示词和上下文是输入端，Agent 在 Harness 里运转，MCP 负责对外连接，Skills 把方法沉淀下来。

给你一个快速自测：还在收集提示词模板的，站在一二层；懂得管理上下文的，到了三层；用上 Agent 的在四层；能搭 Harness、配 MCP 的在五六层；已经沉淀出自己 Skills 库的，就是顶层玩家。

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