本文介绍了AI领域中的10个核心概念包括大语言模型、Token、上下文、Agent、Tool、RAG、MCP、Skill、Workflow和Harness通过“是什么、有什么用、如何用”三个方面进行详细解释帮助读者理解这些概念如何协同工作构建出能够完成复杂任务的AI系统。文章旨在帮助初学者和程序员快速掌握AI基础知识为进入大模型领域打下坚实基础。最近两年AI领域的新名词越来越多。大语言模型、Token、上下文、Agent、RAG、MCP、Harness、Skill、Workflow……有点眼花缭乱。其实这些概念并没有想象中那么复杂。如果把一个AI系统比作一个人那么大语言模型相当于它的大脑Token相当于它处理信息时使用的基本单位上下文相当于它当前能够看到的工作材料Agent相当于一个能够自己完成任务的AI员工Tool相当于它可以使用的工具RAG相当于给它配了一个资料库MCP相当于给AI提供了一套标准化的工具接口Skill相当于给AI增加一项项具体的工作技能Workflow相当于提前设计好的工作流程Harness则更像是管理和约束AI工作的工作环境。把这10个概念弄明白基本就能看懂现在大多数AI产品到底在干什么。接下来我用是什么、有什么用、如何用三个方面分别解释一下各个概念。1 大语言模型AI真正的大脑什么是大语言模型大语言模型也就是 Large Language ModelLLM。我们熟悉的GPT、Claude、Gemini、DeepSeek等都属于大语言模型。简单来说它是通过大量文本、代码等数据训练出来的模型可以理解和生成语言并进一步完成分析、总结、推理、写作、编程等任务。有什么用它最核心的能力是对信息进行理解和生成。模型可以阅读材料、识别重点、归纳逻辑然后生成结果。它可以根据已有知识进行分析、比较和组织。如何用普通用户其实不需要直接“使用模型”。你在ChatGPT、豆包、DeepSeek、Claude等产品里输入问题本质上就是在调用背后的大语言模型。AI产品是外壳大语言模型是核心能力之一。2 TokenAI理解文字的“计量单位”什么是TokenToken可以简单理解为AI处理文本时使用的基本信息单位。它并不完全等于“一个字”或者“一个词”。一句中文可能会被模型拆分成若干Token英文单词也可能被拆成多个Token。因此AI系统通常不是简单按照“多少字”来计算信息量而是按照Token计算。有什么用Token主要影响三个事情第一能处理多少内容。一篇很长的报告需要占用大量Token。第二成本。很多AI API会按照输入Token和输出Token计费。第三速度。处理的Token越多通常意味着计算量越大。如何用所以对于普通用户来说需要注意的是不要把无关材料全部塞给AI。比如你让AI分析一份100页报告可以先告诉它“重点分析第三章和第五章其他部分只作为背景参考。”这实际上就是在减少无效Token提高AI处理效率。3 ContextAI当前“能看到什么”什么是ContextContext也就是上下文。这是理解AI为什么有时候记得、有时候不记得的关键概念。你可以把Context理解成AI在完成当前任务时能够看到并利用的信息集合。它可能包括你刚刚输入的问题前面的聊天内容上传的文件系统指令工具返回的信息AI已经获得的相关资料。有什么用Context决定了AI现在知道什么。比如你说“把刚才那份报告再精简一下。”如果AI能够看到前面的报告它就知道“那份报告”是什么。如果前面的内容已经不在当前Context里它就可能不知道你指的是哪一份。如何用使用AI处理长文档时可以养成一个习惯明确告诉AI当前任务需要关注哪些上下文。如“以下是研究报告第三章请结合前面已经确定的研究框架对这一章进行修改。”这比简单说“帮我润色一下”更加有效。4 Agent从“回答问题”到“完成任务”什么是AgentAgent中文通常翻译为智能体。这是最近几年AI领域非常重要的一个概念。传统聊天机器人通常是你问一个问题 AI回答一个问题。Agent则更进一步你提出一个目标 → AI自己拆解任务 → 调用工具 → 执行多个步骤 → 最终完成任务。因此Agent和普通聊天机器人最大的区别之一是它不仅回答还能够行动。有什么用比如你告诉AI “帮我研究国外某行业的发展情况。”一个Agent可能自动完成搜索相关资料筛选可靠来源阅读论文和报告提取案例分类整理比较不同国家形成研究结论输出报告。这已经不是简单的问答而是在完成一个研究任务。如何用使用Agent时最重要的是告诉它最终目标、边界和评价标准。如“请研究美国、英国、德国、日本某行业的发展模式优先使用政府、大学和研究机构的一手资料最终形成一份结构化研究报告。”这比 “帮我搜一下xxx。”有效得多。5 Tool给AI装上“手和脚”什么是Tool大语言模型本身主要负责“思考”和“生成”。但是如果让它搜索互联网读取文件计算数据查询数据库操作软件发送邮件它就需要调用外部工具。这些外部能力就可以理解为Tool。有什么用它解决了一个非常重要的问题AI不只是“说”还能“做”。如“分析我上传的Excel。”调用文件和数据分析工具。如何用普通用户不用记住各种Tool的技术名称。更重要的是学会描述你希望AI最终完成什么事情。如“请读取这个Excel分析5月营收数量并按照产品进行分类。”AI如果拥有相应工具就可以自行调用。6 RAG给AI接上“外部资料库”什么是RAGRAG全称是 Retrieval-Augmented Generation通常翻译为检索增强生成。听起来很专业其实可以简单理解成先查资料再回答问题。传统大模型主要依靠训练时学到的知识。但它不可能知道所有最新信息也不可能天然知道你公司的内部资料。于是可以给它接一个外部知识库。有什么用RAG适合企业知识库政策文件库出版物数据库产品说明书内部制度行业研究资料。如何用对于研究人员来说一个非常实用的思路是让AI基于资料回答。如“请仅依据我提供的这20篇文献进行分析并标明每个观点对应的来源。”这其实就是在建立一种小型RAG工作方式。7 MCP让AI用工具的“标准接口”什么是MCPMCP全称是 Model Context Protocol可以理解为一种让AI连接外部工具和数据的标准化协议。这个概念之所以受到关注是因为过去不同AI产品连接不同工具往往需要单独开发。MCP希望解决的问题是让AI以更加统一的方式连接外部工具、数据和服务。可以把它理解成AI和外部世界之间的一套通用接口。有什么用一个AI系统可以通过相应的MCP连接如文件系统数据库搜索服务企业内部系统项目管理工具开发工具。这样AI就可以逐渐进入真实工作环境。如何用普通用户暂时不需要深入理解MCP协议本身。但作为AI使用者可以关注一个趋势那就是未来AI产品的竞争很大程度上不仅是模型能力的竞争也是“能连接多少真实世界工具”的竞争。其实就是比拼生态的能力。8 Skill让AI学会一项“具体技能”什么是SkillSkill可以理解为为AI预先设计好的一套专业能力、规则、知识和操作方法。一个AI可以拥有比如PPT制作Skill数据分析Skill文献综述SkillExcel分析Skill公众号写作Skill市场研究Skill。可以把完成这项工作需要遵循的方法和规则提前定义下来。有什么用Skill解决的是让AI在某一类任务上表现得更加稳定、专业。比如普通AI“帮我写一份行业研究报告。”Skill化之后“按照行业研究的方法先确定研究问题再搜集一手资料进行案例分类、比较分析最后提炼趋势和建议。”后者实际上给AI增加了一套专业工作方法。如何用如果你经常重复做同一类工作可以把自己的方法沉淀下来。比如“这是我做行业研究的一套方法以后遇到类似任务都按照这个方法执行。”这就是非常典型的Skill思路。9 Workflow把复杂工作变成一条“流水线”什么是WorkflowWorkflow就是工作流程。它和Agent有点像但两者并不完全一样。Workflow通常是第一步 → 第二步 → 第三步 → 第四步。流程相对确定。而Agent更强调给我一个目标我自己决定接下来应该做什么。有什么用比如做一份行业研究Workflow可以设计成资料搜索—资料筛选—案例提取—案例分类—数据分析—观点提炼—报告生成。每一步都可以让AI参与。如何用如果你的工作有大量重复步骤非常适合Workflow。例如每周制作行业简报就可以把流程固定下来 搜索新闻 → 筛选 → 核验来源 → 摘要 → 判断意义 → 排版。这样AI就不需要每次从零开始。10 HarnessAI工作的“操作系统”什么是Harness这是最近AI Agent领域越来越值得关注的一个概念。Harness可以直译为“安全带、马具”在AI领域可以理解为围绕AI模型和Agent建立的一整套运行、管理、控制和辅助机制。它可以负责给AI提供工具管理上下文控制任务执行记录执行过程处理错误管理权限限制AI的行为边界让多个步骤能够持续运行。有什么用为什么现在大家越来越重视Harness因为当AI从聊天机器人变成能够自己执行任务的Agent以后仅仅有一个强大的模型是不够的。还需要解决AI能调用什么工具能访问哪些数据做错了怎么办如何控制权限如何保存任务状态如何检查最终结果这些问题都是Harness需要解决的。如何用对于普通用户而言不要只看AI模型有多聪明还要看AI背后的工作环境是否成熟。这也是未来AI产品竞争的重要方向。看完这10个概念再来看如果一个AI产品如果说自己“支持Agent、MCP、RAG、Skills和多工具调用。”你就可以马上想到它不是单纯提供一个聊天模型而是在搭建一个能够完成复杂工作的AI工作系统。另外补充一个当下备受关注的概念RSI全称Recursive Self-Improvement递归式自我改进。跟上面这些有些区别它是一种AI迭代机制指AI辅助研发下一代更强AI新模型进一步提升AI研发效率形成循环加速的自进化闭环。当前多用于AI研发自动化辅助写代码、做实验、评估模型等但这不并等于AI产生自我意识。大模型的知识又多又杂到底怎么学做这行久了被问最多的问题就一个大模型的知识又多又杂我到底先学啥翻了一堆资料看啥都像重点结果啥都没学进去。今天把我自己一路摸出来的顺序捋一遍零基础、应届生、转行的都适用。跟着走至少方向不乱、不瞎忙学完拿得出手。第一阶段10天初阶应用这一阶段就一个目标把大模型真正玩明白不是只会聊天那种而是能调教它、能用代码把大模型和业务接起来。大模型 AI 能干什么大模型是怎样获得「智能」的用好 AI 的核心心法大模型应用业务架构大模型应用技术架构代码示例向 GPT-3.5 灌入新知识提示工程的意义和核心思想Prompt 典型构成指令调优方法论思维链和思维树Prompt 攻击和防范…第二阶段30天高阶应用这阶段正式进实战目标很实在做出两个能拿出手的东西——一个私有知识库一个 agent 对话机器人。为什么要做 RAG搭建一个简单的 ChatPDF检索的基础概念什么是向量表示Embeddings向量数据库与向量检索基于向量检索的 RAG搭建 RAG 系统的扩展知识混合检索与 RAG-Fusion 简介向量模型本地部署…走完这 30 天Python 或 JavaScript 背景的基本能独立做一套 RAG 应用简历上也敢写大模型应用开发了。第三阶段约20天动手微调学到这你已经开始 “造” 模型了 —— 通过微调搞出垂直领域的专用小模型。为什么要做 RAG什么是模型什么是模型训练求解器 损失函数简介小实验2手写一个简单的神经网络并训练它什么是训练/预训练/微调/轻量化微调Transformer结构简介轻量化微调实验数据集的构建…恭喜你如果学到这里你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作自己也能训练 GPT 了通过微调训练自己的垂直大模型能独立训练开源多模态大模型掌握更多技术方案。到此为止大概2个月的时间。你从 “只会用” 变成 “能造” 的 AI 小子。那么你还想往下探索吗想要入局AI大模型赛道、抢占行业红利的朋友微信扫描下方CSDN官方认证二维码即可100%免费领取全套学习资料第四阶段20天商业闭环部署落地技术学完落地才算数。这阶段带你搞明白大模型怎么真正跑起来、用起来。硬件选型带你了解全球大模型使用国产大模型服务搭建 OpenAI 代理热身基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion在本地计算机运行大模型大模型的私有化部署基于 vLLM 部署大模型案例如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型部署一套开源 LLM 项目内容安全互联网信息服务算法备案…想要入坑大模型的朋友给大家准备了一份2026 年最新 AI 大模型全套学习资料1、大模型系统化学习路线2、大模型学习视频教程3、大模型学习书籍电子文档4、AI大模型最新行业报告5、大模型项目实战配套源码6、2026大模型大厂面试真题7、为什么要学习大模型我国在A大模型领域面临人才短缺,数量与质量均落后于发达国家。2023年人才缺口已超百万凸显培养不足。随着AI技术飞速发展预计到2025年,这一缺口将急剧扩大至400万,严重制约我国AI产业的创新步伐。加强人才培养,优化教育体系,国际合作并进是破解困局、推动AI发展的关键。8、适合谁学传统后端 / Java / 前端开发想转型 AI 应用大学生、应届生想拿更好的 offer产品经理、运营想武装职业竞争力技术负责人想给团队落地提效学习是反人性的但回报是真金白银。技术会更新赛道会切换但只要你先动手机会就永远站在你这边。9、这些资料真的有用吗这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理现任上海殷泊信息科技CEO其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证服务航天科工、国家电网等1000企业以第一作者在IEEE Transactions发表论文50篇获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目无论你是小白还是有些技术基础的技术人员这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇转行大模型岗位。想要入局AI大模型赛道、抢占行业红利的朋友微信扫描下方CSDN官方认证二维码即可100%免费领取全套学习资料好了就写到这。路线是死的人是活的卡住了随时来问我。觉得有用就点个收藏别让它进收藏夹吃灰——动起来比啥都强。