解码AI新术语：从LLM到Harness Engineering的全面解析

术语浪潮不断，本文为您梳理AI领域热门概念，一文掌握核心脉络。

从LLM（大型语言模型）到Token，再到Context与Prompt的奥秘，层层递进揭示AI技术栈。如Claude、GPT等，这些模型背后，是一场基于Transformer架构的文字预测游戏，它们学习如何接续文本，却因缺乏事实校验而常陷入‘幻觉’创作。

Token，文本处理的基石，决定着AI交流的度量单位，而Context Window则限制着模型的记忆广度。Prompt设计的艺术，关乎与模型高效沟通的秘诀。

工具（Tool）的接入，让模型从话语到行动，MCP协议的引入，旨在实现工具的通用性，如同AI领域的统一接口。Agent的出现，标志着从被动响应到主动执行的转变，它们通过Skill的定制，实现个性化任务执行。

而Harness Engineering作为新兴概念，是确保AI安全可靠的刹车系统，通过精细管理，将不可预测性降至最低，确保智能体安全运行于实际应用之中。

本文逐一剖析，构建起从基础到高级的AI技术理解框架，让你在术语海洋中找到清晰路径。分享出去，让更多人一同理解这复杂而又精彩的AI世界。