你有没有刷到过这种帖子。里面全是 agent、skill、script、MCP、上下文窗口、loop。每个字你都认识连起来完全不知道在说什么。其实这些词讲的是同一件事怎么把一个只会说话的脑子变成一个能替你干活的员工。这篇文章会用一个类比讲清楚 12 个 AI 黑话。全图概览这 11 个词可以被看作一个 AI 员工的 11 个“零件”他们共同构成了“agent”。LLM大语言模型是这个员工的大脑。可是它只能分析和说话做不了事。tool是员工的手和脚有了 tool 他就能干活了。这副手脚不是天生的是一件件装上去的——装一件他就多会一样事。MCP是往他身上装新本事的统一插口好比 Type-C。除了厂商配好的那几样 tool 之外你想让他会什么按这个规格装进去。script是没有现成工具时他自己造的那个。prompt是你给员工派活的命令。skill是你把反复交代的规矩写成贴在他工位的 SOP。token是他认字的单位他按 token 认字也按 token 收钱。上下文窗口是他的工位桌子能一次性摊的材料有限。RAG是桌子摆不下时替他跑腿取资料的检索员。loop能让他自己动起来不用你一句句催。harness是装着这一切的那间办公室。桌子、工具、门禁全在里面。下面会一个一个展开讲每个概念具体是什么意思。01LLM他的脑子LLM 是 Large Language Model 的缩写中文叫大语言模型。它只干一件事根据前面的内容预测下一个 token文本小块。听着挺傻的但书读得足够多之后它猜得非常准——准到你问它代码怎么写、方案怎么改它都能答得上来。问题是它只会写字、说话做不了事。文件打不开网页上不去邮件也发不出来。就像你招了个人学识渊博口才极好但手脚被绑着啥也干不了。02tool给他手脚tool 就是工具调用让这个员工能真的动手干活。其实他自己还是只会输出文字。区别在于现在的他可以输出一句指令比如我要查一下这个文件外面的系统后面会讲就会接住这句话调用 tool 替他去查再把结果交换给他。派活的是他跑腿的是外面的系统。有了这一步他从能说变成了能做。这副“手脚”不是天生的是一件件装上去的。装一件 tool 他就多会一样事读文件、发消息、开浏览器。你现在用的工具里有些是厂商预先配好的像出厂配好的工具箱。普通用户通常改不了工具本身是怎么工作的。那如果想让 AI 使用厂商没配的工具要怎么做呢03MCP装新本事的统一插口这需要一个能够配备其他工具的插口——MCP。充电线你肯定有体会。以前安卓一个口、苹果一个口、相机又是一个口出门得带一包线。后来大家的插口都换成了 Type-C这样出门带一根线就行。以前给 AI 加工具就是带一包线的状态飞书想让 AI 会用自己得给这家 AI 做一版、给那家 AI 再做一版一家一家单独对接。MCP 干的就是 Type-C 那件事它是 Anthropic 在 2024 年 11 月开源的一套标准。飞书按 MCP 规格做一个所有支持 MCP 的产品基本都能装。要注意MCP 插口里本身什么都没有工具得你自己往上插。那如果碰到市面上根本没有现成工具的时候该怎么办04script现成的不够他自己造一个装了一堆工具还是有无法满足需求的时候。script 就是脚本一段他当场写的小程序。比如你让他把 500 个文件重新命名。没有哪个现成工具专门干这个他就现场写一段代码跑一遍几秒钟搞定。拿工具箱打比方tool 是扳手、螺丝刀拿来就能用。script 则是一台 3D 打印机——碰上一个奇形怪状的零件就现场打一个出来。注意3D 打印机本身也是工具箱里的一件工具。他要写脚本、跑脚本靠的也是执行代码这个 tool。所以 script 不是第十三个零件。它是用其中一个 tool造出工具箱里原本没有的东西。AI 工具到这儿就齐了。可他干什么、怎么干还得你来开口。05prompt你交代活儿的那句话prompt 就是你派活的那句话中文叫提示词。员工不知道你想要什么所以需要把需求说清楚。你说帮我改一下这个页面他很可能顺手把你没让他动的地方也改了。但如果你说把标题改成蓝色别的一律别动改完告诉我改了哪几行他就能干对。区别只在三件事说没说清楚要什么、不动什么、怎么算做完。如果你总是跑相似的任务你会发现自己在反反复复地说同一个要求。06skill把你反复交代的话写下来通常同一件事交代到第三遍就该写下来了和公司的 SOP 一样。skill 就是这份写下来的说明这类活儿怎么干、有什么规矩、做到什么程度算完。员工接到这类活先看这份说明再动手。skill 平时不用一直摆在员工眼前只有真用到那件事的时候才被拿下来看。所以你可以贴很多张不用担心占地方。说到占地方他眼里资料的长与短和我们人类认知的不太一样。07token他眼里的字是一块一块的他看文字不是一个字一个字读的。他会先把文字切成一小块一小块一块叫一个 token。有时候一个词就是一块有时候一个字得拆成好几块。中英文切法还不一样同一段话喂给不同的模型切出来的块数有时能差一倍。为什么非要这么切这是因为一个字一个字读太慢一个词一个词读遇到错别字和网络新词就傻眼了。切成块是个折中。这也是你给他“发工资”的方式。他看了多少、写了多少就算多少“工资”——而且他写的那份比他看的那份贵。所以省 token的本质就是让他少看几块、少写几块。那他一次能看多少 token 呢08上下文窗口他桌子有多大你每说一句话AI 不只会读你的命令系统还会把这轮对话中相关的历史内容全放到它眼前。AI 一次能读的内容有上限这个上限叫上下文窗口。你可以把它想成他的办公桌一次性能放下的资料有限。材料一张张往上铺铺满了之前放上去的资料就会被挤下去。所以聊得越久他越容易忘了开头说过什么。不是他不上心是桌子真的放不下了。前面说 skill 平时不用一直摆在眼前省的就是这张桌子的地方。那如果资料真的多到桌子放不下呢09RAG桌子不够大就配个检索员通常碰到几百万字的资料桌子铺不下这个时候会用到 RAG。RAG 的办法是提前把资料切成小块存起来。你一问问题先找出最相关的那几块只把这几块递到桌上这样上下文窗口就不会爆炸。这就是检索员干的活。他不背下整座图书馆你问什么他抽出那几页相关的给你。到这儿零件齐了手脚、工具、话、规矩、桌子、资料。但还是你问一句、他答一句你说一件事、他做一件事不会自己主动干活。10loop让他自己转起来Agent 这个员工你不催他不动。loop 就是让他自己转起来做一步看一眼结果再决定下一步该干什么。写完脚本自己跑跑出错自己改改完再跑一遍。你只管开头交代和最后验收中间不用一句句催。11harness装着这一切的办公室同一个人在不同的办公室好用程度差很多一个把系统权限、常用工具全配好一个什么都要你自己手动申请、手动查。所以同一个脑子产出能差好几倍。这解释了一个常见现象两个人用同一个模型、不同的 harness一个越用越顺一个三天弃坑。这里说的“办公室”工程圈里叫 harness。这个词没有严格定义泛指包在模型外面的那层框架。Claude Code、Cursor 这些工具就是办公室。第 02 段那个接住指令、替他跑腿的外面的系统说的就是它。前面说的桌子上下文窗口、工具、说明书全都摆在这间办公室里。里面还贴着门禁这个员工能翻哪些文件、能用哪些工具、干几轮该停、哪些事得先问你一声。最后唠两句为什么AI大模型成为越来越多程序员转行就业、升职加薪的首选很简单这些岗位缺人且高薪智联招聘的最新数据给出了最直观的印证2025年2月AI领域求职人数同比增幅突破200% 远超其他行业平均水平整个人工智能行业的求职增速达到33.4%位居各行业榜首其中人工智能工程师岗位的求职热度更是飙升69.6%。AI产业的快速扩张也让人才供需矛盾愈发突出。麦肯锡报告明确预测到2030年中国AI专业人才需求将达600万人人才缺口可能高达400万人这一缺口不仅存在于核心技术领域更蔓延至产业应用的各个环节。那0基础普通人如何学习大模型 深耕科技一线十二载亲历技术浪潮变迁。我见证那些率先拥抱AI的同行如何建立起效率与薪资的代际优势。如今我将积累的大模型面试真题、独家资料、技术报告与实战路线系统整理分享于此为你扫清学习困惑共赴AI时代新程。我整理出这套 AI 大模型突围资料包【允许白嫖】✅从入门到精通的全套视频教程✅AI大模型学习路线图0基础到项目实战仅需90天✅大模型书籍与技术文档PDF✅各大厂大模型面试题目详解✅640套AI大模型报告合集✅大模型入门实战训练这份完整版的大模型 AI 学习和面试资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】①从入门到精通的全套视频教程包含提示词工程、RAG、Agent等技术点② AI大模型学习路线图0基础到项目实战仅需90天全过程AI大模型学习路线③学习电子书籍和技术文档市面上的大模型书籍确实太多了这些是我精选出来的④各大厂大模型面试题目详解⑤640套AI大模型报告合集⑥大模型入门实战训练如果说你是以下人群中的其中一类都可以来智泊AI学习人工智能找到高薪工作一次小小的“投资”换来的是终身受益应届毕业生无工作经验但想要系统学习AI大模型技术期待通过实战项目掌握核心技术。零基础转型非技术背景但关注AI应用场景计划通过低代码工具实现“AI行业”跨界。业务赋能 突破瓶颈传统开发者Java/前端等学习Transformer架构与LangChain框架向AI全栈工程师转型。获取方式有需要的小伙伴可以保存图片到wx扫描二v码免费领取【保证100%免费】
你有没有刷到过这种帖子。里面全是 agent、skill、script、MCP、上下文窗口、loop。每个字你都认识连起来完全不知道在说什么。其实这些词讲的是同一件事怎么把一个只会说话的脑子变成一个能替你干活的员工。这篇文章会用一个类比讲清楚 12 个 AI 黑话。全图概览这 11 个词可以被看作一个 AI 员工的 11 个“零件”他们共同构成了“agent”。LLM大语言模型是这个员工的大脑。可是它只能分析和说话做不了事。tool是员工的手和脚有了 tool 他就能干活了。这副手脚不是天生的是一件件装上去的——装一件他就多会一样事。MCP是往他身上装新本事的统一插口好比 Type-C。除了厂商配好的那几样 tool 之外你想让他会什么按这个规格装进去。script是没有现成工具时他自己造的那个。prompt是你给员工派活的命令。skill是你把反复交代的规矩写成贴在他工位的 SOP。token是他认字的单位他按 token 认字也按 token 收钱。上下文窗口是他的工位桌子能一次性摊的材料有限。RAG是桌子摆不下时替他跑腿取资料的检索员。loop能让他自己动起来不用你一句句催。harness是装着这一切的那间办公室。桌子、工具、门禁全在里面。下面会一个一个展开讲每个概念具体是什么意思。01LLM他的脑子LLM 是 Large Language Model 的缩写中文叫大语言模型。它只干一件事根据前面的内容预测下一个 token文本小块。听着挺傻的但书读得足够多之后它猜得非常准——准到你问它代码怎么写、方案怎么改它都能答得上来。问题是它只会写字、说话做不了事。文件打不开网页上不去邮件也发不出来。就像你招了个人学识渊博口才极好但手脚被绑着啥也干不了。02tool给他手脚tool 就是工具调用让这个员工能真的动手干活。其实他自己还是只会输出文字。区别在于现在的他可以输出一句指令比如我要查一下这个文件外面的系统后面会讲就会接住这句话调用 tool 替他去查再把结果交换给他。派活的是他跑腿的是外面的系统。有了这一步他从能说变成了能做。这副“手脚”不是天生的是一件件装上去的。装一件 tool 他就多会一样事读文件、发消息、开浏览器。你现在用的工具里有些是厂商预先配好的像出厂配好的工具箱。普通用户通常改不了工具本身是怎么工作的。那如果想让 AI 使用厂商没配的工具要怎么做呢03MCP装新本事的统一插口这需要一个能够配备其他工具的插口——MCP。充电线你肯定有体会。以前安卓一个口、苹果一个口、相机又是一个口出门得带一包线。后来大家的插口都换成了 Type-C这样出门带一根线就行。以前给 AI 加工具就是带一包线的状态飞书想让 AI 会用自己得给这家 AI 做一版、给那家 AI 再做一版一家一家单独对接。MCP 干的就是 Type-C 那件事它是 Anthropic 在 2024 年 11 月开源的一套标准。飞书按 MCP 规格做一个所有支持 MCP 的产品基本都能装。要注意MCP 插口里本身什么都没有工具得你自己往上插。那如果碰到市面上根本没有现成工具的时候该怎么办04script现成的不够他自己造一个装了一堆工具还是有无法满足需求的时候。script 就是脚本一段他当场写的小程序。比如你让他把 500 个文件重新命名。没有哪个现成工具专门干这个他就现场写一段代码跑一遍几秒钟搞定。拿工具箱打比方tool 是扳手、螺丝刀拿来就能用。script 则是一台 3D 打印机——碰上一个奇形怪状的零件就现场打一个出来。注意3D 打印机本身也是工具箱里的一件工具。他要写脚本、跑脚本靠的也是执行代码这个 tool。所以 script 不是第十三个零件。它是用其中一个 tool造出工具箱里原本没有的东西。AI 工具到这儿就齐了。可他干什么、怎么干还得你来开口。05prompt你交代活儿的那句话prompt 就是你派活的那句话中文叫提示词。员工不知道你想要什么所以需要把需求说清楚。你说帮我改一下这个页面他很可能顺手把你没让他动的地方也改了。但如果你说把标题改成蓝色别的一律别动改完告诉我改了哪几行他就能干对。区别只在三件事说没说清楚要什么、不动什么、怎么算做完。如果你总是跑相似的任务你会发现自己在反反复复地说同一个要求。06skill把你反复交代的话写下来通常同一件事交代到第三遍就该写下来了和公司的 SOP 一样。skill 就是这份写下来的说明这类活儿怎么干、有什么规矩、做到什么程度算完。员工接到这类活先看这份说明再动手。skill 平时不用一直摆在员工眼前只有真用到那件事的时候才被拿下来看。所以你可以贴很多张不用担心占地方。说到占地方他眼里资料的长与短和我们人类认知的不太一样。07token他眼里的字是一块一块的他看文字不是一个字一个字读的。他会先把文字切成一小块一小块一块叫一个 token。有时候一个词就是一块有时候一个字得拆成好几块。中英文切法还不一样同一段话喂给不同的模型切出来的块数有时能差一倍。为什么非要这么切这是因为一个字一个字读太慢一个词一个词读遇到错别字和网络新词就傻眼了。切成块是个折中。这也是你给他“发工资”的方式。他看了多少、写了多少就算多少“工资”——而且他写的那份比他看的那份贵。所以省 token的本质就是让他少看几块、少写几块。那他一次能看多少 token 呢08上下文窗口他桌子有多大你每说一句话AI 不只会读你的命令系统还会把这轮对话中相关的历史内容全放到它眼前。AI 一次能读的内容有上限这个上限叫上下文窗口。你可以把它想成他的办公桌一次性能放下的资料有限。材料一张张往上铺铺满了之前放上去的资料就会被挤下去。所以聊得越久他越容易忘了开头说过什么。不是他不上心是桌子真的放不下了。前面说 skill 平时不用一直摆在眼前省的就是这张桌子的地方。那如果资料真的多到桌子放不下呢09RAG桌子不够大就配个检索员通常碰到几百万字的资料桌子铺不下这个时候会用到 RAG。RAG 的办法是提前把资料切成小块存起来。你一问问题先找出最相关的那几块只把这几块递到桌上这样上下文窗口就不会爆炸。这就是检索员干的活。他不背下整座图书馆你问什么他抽出那几页相关的给你。到这儿零件齐了手脚、工具、话、规矩、桌子、资料。但还是你问一句、他答一句你说一件事、他做一件事不会自己主动干活。10loop让他自己转起来Agent 这个员工你不催他不动。loop 就是让他自己转起来做一步看一眼结果再决定下一步该干什么。写完脚本自己跑跑出错自己改改完再跑一遍。你只管开头交代和最后验收中间不用一句句催。11harness装着这一切的办公室同一个人在不同的办公室好用程度差很多一个把系统权限、常用工具全配好一个什么都要你自己手动申请、手动查。所以同一个脑子产出能差好几倍。这解释了一个常见现象两个人用同一个模型、不同的 harness一个越用越顺一个三天弃坑。这里说的“办公室”工程圈里叫 harness。这个词没有严格定义泛指包在模型外面的那层框架。Claude Code、Cursor 这些工具就是办公室。第 02 段那个接住指令、替他跑腿的外面的系统说的就是它。前面说的桌子上下文窗口、工具、说明书全都摆在这间办公室里。里面还贴着门禁这个员工能翻哪些文件、能用哪些工具、干几轮该停、哪些事得先问你一声。最后唠两句为什么AI大模型成为越来越多程序员转行就业、升职加薪的首选很简单这些岗位缺人且高薪智联招聘的最新数据给出了最直观的印证2025年2月AI领域求职人数同比增幅突破200% 远超其他行业平均水平整个人工智能行业的求职增速达到33.4%位居各行业榜首其中人工智能工程师岗位的求职热度更是飙升69.6%。AI产业的快速扩张也让人才供需矛盾愈发突出。麦肯锡报告明确预测到2030年中国AI专业人才需求将达600万人人才缺口可能高达400万人这一缺口不仅存在于核心技术领域更蔓延至产业应用的各个环节。那0基础普通人如何学习大模型 深耕科技一线十二载亲历技术浪潮变迁。我见证那些率先拥抱AI的同行如何建立起效率与薪资的代际优势。如今我将积累的大模型面试真题、独家资料、技术报告与实战路线系统整理分享于此为你扫清学习困惑共赴AI时代新程。我整理出这套 AI 大模型突围资料包【允许白嫖】✅从入门到精通的全套视频教程✅AI大模型学习路线图0基础到项目实战仅需90天✅大模型书籍与技术文档PDF✅各大厂大模型面试题目详解✅640套AI大模型报告合集✅大模型入门实战训练这份完整版的大模型 AI 学习和面试资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】①从入门到精通的全套视频教程包含提示词工程、RAG、Agent等技术点② AI大模型学习路线图0基础到项目实战仅需90天全过程AI大模型学习路线③学习电子书籍和技术文档市面上的大模型书籍确实太多了这些是我精选出来的④各大厂大模型面试题目详解⑤640套AI大模型报告合集⑥大模型入门实战训练如果说你是以下人群中的其中一类都可以来智泊AI学习人工智能找到高薪工作一次小小的“投资”换来的是终身受益应届毕业生无工作经验但想要系统学习AI大模型技术期待通过实战项目掌握核心技术。零基础转型非技术背景但关注AI应用场景计划通过低代码工具实现“AI行业”跨界。业务赋能 突破瓶颈传统开发者Java/前端等学习Transformer架构与LangChain框架向AI全栈工程师转型。获取方式有需要的小伙伴可以保存图片到wx扫描二v码免费领取【保证100%免费】
