# **第7章 概念普及：理解AI是怎么干活的**

## **一、什么是LLM**

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## **二、Token与Tokenizer**

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## **三、Prompt与Prompt工程**

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## **四、知识库、RAG、记忆/意识**

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## **五、Agent、MCP、SKill**

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## **六、API与CLI**

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## **七、Harness架构是怎么工作的？**

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## **八、一张图讲解清楚Agent是怎么工作的**

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## **🎨 ✏️ 一句话总结**

AI的本质是一个"**预测下一个词**"的引擎（LLM），通过最小单元（**Token**）处理信息，在有限的记忆空间（**Context**）里，根据你的指令（**Prompt/Harness**），借助外部能力（**Tool/MCP**），自主完成任务（Agent/Skill）。

## **用一张表总结一下**

| 概念 | 一句话定义 | 生活类比 |
|------|---------------|------------|
| LLM | AI的核心引擎 | 大脑——负责思考和生成 |
| Token | 数据处理的最小单元 | 乐高积木的最小颗粒 |
| Context | 大模型的临时记忆 | RAM内存——关机就清空 |
| Prompt | 给大模型的指令 | 领导交给你的任务书 |
| Harness | Prompt的进化版，AI的完整工作手册 | SOP手册体系——定义整套工作模式 |
| Tool | 感知外部世界的函数 | 手机上的APP——大脑没有的功能靠它补 |
| MCP | 统一的工具接入标准 | Type-C接口——统一标准，一次开发全平台通用 |
| Agent | 自主规划\+调用工具的系统 | 私人助理——你说需求，他自己规划步骤去执行 |
| Agent Skill | Agent的说明书 | SOP操作手册——不用每次都教，写好它自己看 |