企业官网建设流程全解析

本文深入解析了10个AI领域的核心概念，包括大语言模型（LLM）、Token、上下文、Agent、Tool、RAG、MCP、Skill、Workflow和Harness。通过“是什么、有什么用、如何用”三个维度，详细阐述了每个概念的定义、应用场景及使用方法。文章指出，理解这些概念有助于看懂当前大多数AI产品的运作原理，并强调了AI产品竞争的关键在于模型能力与生态构建的平衡。此外，还补充了RSI（递归式自我改进）这一AI迭代机制的概念，说明其在AI研发自动化中的应用。

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 Model，LLM。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 Token：AI理解文字的“计量单位”

什么是Token？

Token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 Context：AI当前“能看到什么”

什么是Context？

Context，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Agent？

Agent，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：

1. 搜索相关资料；

2. 筛选可靠来源；

3. 阅读论文和报告；

4. 提取案例；

5. 分类整理；

6. 比较不同国家；

7. 形成研究结论；

8. 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RAG？

RAG，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MCP？

MCP，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Skill？

Skill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Skill；

* Excel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Workflow？

Workflow，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 Harness：AI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。

​最后

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