[智能体-349]：智能体的七层关系的通俗解读-港品优选

表格

层级	名称	核心角色	大白话解释
1️⃣	Token	模型理解的最小单位	就像中文的单字 / 词语、英文的词根，是 AI 处理所有信息的 “原子”，你的每一句话，AI 都会先拆成 Token 再处理。
2️⃣	提示词（Prompt）	告诉模型要做什么	就是你给 AI 下达的指令，比如 “帮我写一份市场分析报告”，是所有任务的起点。
3️⃣	上下文（Context）	提供相关背景信息	你和 AI 的所有对话、历史记录都会被存起来，相当于给 AI 一本备忘录，让它记得前因后果，不会 “断片失忆”。
4️⃣	Agent	自主决策与执行的智能体	就是你雇的 “大管家”，有独立思考能力，能接下你的目标，自己规划步骤、安排工作。
5️⃣	Harness	编排与运行的工程框架	给管家定下的 “家规 + 制度”，全程约束它的行为，防止乱花钱、越权限、瞎操作，相当于风控和流程管控。
6️⃣	MCP	连接与扩展的协议层	管家的 “通讯录 + 标准接口”，用来联系外部工具、数据库、系统，让它能调用各种资源，比如查资料、调接口、操作文件。
7️⃣	Skills	可复用的能力与经验	管家的 “手艺绝活”，比如写代码、做 PPT、数据分析，是能反复使用、解决具体问题的核心能力。

你下达指令（Prompt） → 拆成 Token 存入上下文 → Agent 管家接收目标 → 被 Harness 框架约束流程 → 通过 MCP 协议调用外部资源 → 用自身 Skills 技能完成任务 → 结果回传给你。

这就像：

老板（你）给目标 → 中层主管（Agent）接任务 → 按公司制度（Harness）走流程 → 用标准接口（MCP）调用办公系统 / 数据（工具） → 靠自身经验（Skills）完成工作。

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这套七层结构，本质上定义了 AI 从 “理解指令” 到 “落地执行” 的完整闭环：

这正是当前企业级 AI Agent 的主流架构范式，也是 AI 原生数字化公司的技术底座。

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