Token、提示词、上下文、Agent、Harness、MCP、Skills……是不是听着都懂，放一起就晕？

用白话快速捋一遍👇

🔹 Token｜模型处理文字的小单位 文字进入模型前，会被切分成Token。它可能是一个字、一个词的一部分，也可能是标点，不等于“一个字”。
🔹 提示词｜你交代的任务要求 告诉AI要做什么、怎么做、结果要什么格式。说得越清楚，越容易得到符合预期的回答。
🔹 上下文｜当前任务的参考信息 包括对话内容、你提供的材料等。它有长度限制，也不一定等于产品里的长期记忆。
🔹 Agent｜能推进任务的智能体 它会结合模型、步骤和工具，把目标拆开并逐步处理。能做什么，取决于它实际接入了哪些能力。
🔹 Harness｜Agent的运行与管理框架 可以把它理解为运行环境和管理机制，可能涉及权限、工具调用、过程状态和结果检查。不同产品的具体范围会不一样。
🔹 MCP｜连接外部工具和数据的协议 帮助AI应用按约定方式连接外部服务、工具或数据源。它是连接方式，不是工具本身，也不代表接上就能随便操作。
🔹 Skills｜可复用的任务做法 把某类任务的说明、步骤和注意事项整理起来，让AI按一套方法完成工作。它提供做法，不等于模型或外部工具。

🧩 关系怎么记？
Token处理语言；提示词和上下文提供任务与信息；Agent负责推进任务；Harness管理运行过程；MCP负责连接外部能力；Skills补充可复用的做事方法。

这七个词是理解AI应用的常见部件，不是严格的七层上下级关系。先分清各自负责什么，看AI产品介绍就不容易被术语绕晕啦～
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