摘要：AI 正在从"聊天"进入"Agent"时代，但大多数人还停留在问答模式。本文基于一期面向初学者的英文播客，用最直白的方式拆解 AI Agent 的七个核心概念——从 Agent 循环、Harness 平台，到上下文工程、记忆系统、MCP 工具连接和 Skills 技能复用，帮你搭建属于自己的 AI 操作系统。

---

聊天 vs Agent：从"问答"到"交付结果"

---

理解 AI Agent（智能体）最简单的方式，就是把它和你已经熟悉的聊天模型做对比。

聊天模型是"问题→答案"，Agent 是"目标→结果"。

用聊天模型，你问一句，它答一句，像打乒乓球——你来我往，每一拍都需要你发起。你问它"帮我写一封冷邮件"，它给你一封，然后你得自己去发送、自己去跟进、自己去处理后续。

而 Agent 不一样。你给它一个目标——“帮我根据今天的会议纪要，给客户起草一封带报价链接的邮件，在 Notion 里建好项目，然后把邮件发出去”——它会自己规划步骤、调用工具、逐步执行，最后把完整的结果交到你手上。

这不是效率提升 10%，而是工作方式的根本转变。那些已经在使用 Agent 的创始人和员工，生产力是普通人的 10 到 20 倍。日积月累，差距只会越来越大。

Agent 循环：观察、思考、行动

---

Agent 之所以能自主完成任务，靠的是一个不断重复的循环：Observe（观察）→ Think（思考）→ Act（行动）。

举个例子。你给 Agent 一个任务：“帮 Greg Eisenberg 做一个极简个人网站。”

• • 第一轮：Agent 收到任务后，先观察——工作区里有没有现成的文件？没有。于是它思考：我不知道 Greg 是谁，得先去调研。然后行动：调用搜索工具查找 Greg 的信息。
• • 第二轮：调研结果反馈回来。Agent 观察这些资料，思考：信息够了，接下来该写一份建站方案。然后行动：输出方案。
• • 第三轮：方案就位。思考：该写代码了。行动：生成 HTML 和 CSS 文件。
• • 第四轮：代码写完。思考：需要验证效果。行动：启动本地服务器，截图审查页面是否完整。

这个循环会一直跑下去，直到 Agent 判断任务完成为止。它根据你在指令中设定的完成标准来决定何时收工——比如你说"调研 10 个信息源，然后生成一份 PPT 报告"，当它完成了这两步，就会判定任务结束，把结果交给你。

和聊天模型"一问一答就结束"不同，Agent 的核心特征是它不会在第一步就停下来。它会像一个靠谱的员工一样，把活干完再交给你。而驱动这个循环的"大脑"，就是底层的 LLM——无论是 Claude、GPT 还是 Gemini，它们都在循环的"思考"环节发挥作用。

Agent Harness：你的"驾驶舱"

---

承载这个循环运行的平台，叫做 Agent Harness（智能体运行平台）。你听说过的 Claude Code、Codex、Manis、Open Claw（OpenDevin）等等，本质上都是 Harness——它们提供一个环境，让 Agent 循环得以发生，同时把 LLM（大语言模型）、工具和上下文串联在一起。

理解 Harness 最好的类比是学开车。

今天我们要学的是怎么踩油门、打方向盘、用刹车。一旦你学会了驾驶，无论换成丰田、路虎还是特斯拉，你都能上手。不同的车有不同的附加功能——座椅加热、自动巡航——但核心驾驶技术是通用的。

Agent Harness 也一样。掌握 Agent 的底层概念，比绑定某个平台重要得多。 今天你用 Claude Code，明天可能切换到 Codex，但你搭建的上下文文件、记忆系统和技能包，都可以平滑迁移。

上下文文件：给 Agent 一份"入职手册"

---

如果你直接打开一个全新的 Agent 会话，让它帮你写一封冷邮件，它会一脸茫然地问：“你卖什么产品？你的目标客户是谁？你想用什么语气？”

这就像招了一个新员工，第一天到岗你就扔给他一个任务，却没告诉他公司是做什么的。再聪明的人，没有上下文也干不好活。

从 Prompt Engineering 到 Context Engineering

解决这个问题的方式，是给 Agent 准备一份上下文文件。在 Claude Code 中它叫 claude.md，在 Codex 和 OpenDevin 中叫 agents.md，但本质都一样——一个 Markdown 文件，写清楚你是谁、你的业务、你的偏好、你用什么工具。

这个文件就像一份新员工入职手册。Agent 每次启动新会话时，都会先读取这份文件，把里面的信息"装进脑子"，然后再处理你的任务。里面通常包含这些内容：

• • 你的角色：你是谁，做什么业务
• • 客户画像：目标客户是什么样的人
• • 工作偏好：沟通风格、常用工具、格式要求
• • 品牌语调：你希望 Agent 用什么腔调和你的客户对话

如果你的上下文信息特别多，可以把它拆成多个文件放在一个 context/ 文件夹里——品牌声音一个文件、理想客户画像一个文件——然后在主上下文文件中告诉 Agent"处理任务前先读完 context 文件夹"。有些人甚至会把 Obsidian 笔记库连上去，让 Agent 能读取自己的"第二大脑"。

有了上下文文件之后，你的提示词可以变得极其简单。不再需要精心设计一长串 Prompt，只需说"写一封冷邮件"，Agent 就已经知道你的产品、客户画像和沟通风格。

这就是业界正在发生的范式转移：从 Prompt Engineering（提示词工程）到 Context Engineering（上下文工程）。与其打磨一条完美的提示词，不如把精力花在构建丰富、准确的上下文上。上下文到位了，再简单的指令也能产出高质量结果。

记忆系统：让 Agent 越用越懂你

---

上下文文件解决了"Agent 不了解你"的问题，但还有一个痛点：它不记得你的偏好变化。

比如你告诉 Agent"我最喜欢的颜色是薰衣草紫"，它会说"好的，记住了。"但下次你开一个新会话再问它，它又一脸懵——因为那段对话已经消失了。

更现实的场景是：你纠正了 Agent 的邮件签名风格，“别用 ‘Cheers’，改成’Warm regards’”。它当场改了，但第二天又犯同样的错误。

解决方案是引入一个 memory.md（记忆文件）。在上下文文件中加一条规则：“当我纠正你或你学到新东西时，把它更新到 memory.md 里。” 这样 Agent 就有了一个持久化的偏好存储。

• • 你说"别写得太正式"——它更新记忆：保持语气随性，不要正式。
• • 你说"邮件签名用 Warm regards"——它记下来，以后每次都用。
• • 你说"不要在 Slack 上联系客户，所有沟通走邮件"——这条规则被永久保存。

错误越来越少，输出越来越精准。 这就是记忆系统带来的复利效应——你用得越久，Agent 就越懂你，需要纠正的次数就越少。一些平台（如 OpenDevin、Manis）已经内置了自动记忆功能，但理解底层原理仍然很重要。

MCP：给 Agent 接上"手和脚"

---

到目前为止，Agent 有了大脑（LLM）、有了记忆、有了对你的了解。但它还缺一样东西——连接外部工具的能力。

默认情况下，大多数 Agent 只有网页搜索功能。但如果你想让它读你的邮件、查你的日历、更新你的 Notion 项目、创建 Stripe 支付链接，你就需要 MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议）。

MCP 是 Anthropic 提出的一个标准协议，可以把它想象成一个万能翻译官。

在没有 MCP 之前，Agent 要和每个工具"对话"，就得学习每个工具的"语言"——Gmail 说法语，Notion 说西班牙语，Slack 说中文，浏览器说日语。每接一个工具都需要大量定制开发。

有了 MCP，Agent 只需要说"英语"，MCP 会自动翻译成每个工具能理解的格式，再把工具的回复翻译回来。一个中枢，管理所有工具。

实际操作中，大多数 Harness 都已经内置了 MCP 连接器。在 Claude 的桌面端，你可以直接浏览数百个应用——Gmail、Google Calendar、Notion、Stripe、Granola——一键授权连接。连接完成后，你就可以坐在一个界面里，用自然语言操控所有工具，而不用在不同应用之间来回切换复制粘贴。

这才是生产力飞跃的关键。一条指令"总结今天的收件箱，回顾和 Maltoshi 的会议纪要，起草带报价链接的跟进邮件，然后在 Notion 里建项目"——Agent 一气呵成，连接四五个工具，几分钟搞定原本需要半小时的工作。

Skills：把流程变成"标准操作手册"

---

Skills（技能）是 Agent 生态中最被低估的概念。简单来说，Skills 就是 AI 版的 SOP（标准操作程序）——你把一个流程教给 Agent 一次，它就永远记住怎么做。

没有 Skills 的时候，你每次让 Agent 写提案，都要来回调整十几次：“格式改一下”、“颜色换成蓝色”、“报价放到最后”。折腾半小时终于满意了，但下次再写提案，一切从零开始。

有了 Skills，你只需在第一次完成后说一句：“把我们刚才的流程打包成一个技能。” Agent 会自动生成一个 Skill 文件（本质上还是一个 Markdown 文件），记录下完整的操作步骤。以后你只需调用这个技能，就能得到一致的高质量输出。

创建 Skills 有两种方式：

• • 主动创建：你有一套现成的方法论（比如一门课程的笔记、一套写作框架），直接让 Agent 的"技能创建器"把它打包成 Skill。
• • 事后提炼：你手动完成了一个流程，觉得以后还会用到，就对 Agent 说"把刚才的过程创建成一个技能"。它会自动总结并打包。

播客中，Remy 展示了一个真实案例：他为自己的营销团队建了一个"广告分析"技能。只需输入竞品的广告库 URL，Agent 就会自动抓取所有广告素材、截图着陆页、分析文案策略，最后生成一份完整的竞品分析报告。这个流程过去要花三四个小时，现在一条指令就搞定。

Skills 的威力在于可组合、可复用。你可以把"会议准备"技能和"日报生成"技能串联起来——每天早上 9 点自动运行日报技能，如果发现当天有会议，就自动调用会议准备技能去调研参会者。再比如你可以建一个"晨间简报"技能，让它每天早上自动汇总你的邮件、日历和待办事项，然后把简报发到你的邮箱。

另一个值得注意的区别是 全局技能 vs 项目级技能。有些技能你希望在所有场景下都能用（比如"帮我把长文缩短"），就把它设为全局；有些技能只跟特定项目相关（比如"转介绍给 Sebastian"），就放在项目级别，避免占用其他项目的上下文空间。

每周自动化掉三到五个小流程，几个月后你会发现，大部分重复性工作都已经被 Agent 接管了。

搭建你的 AI 操作系统

---

把以上所有概念串在一起，你就得到了一个完整的 AIOS（AI 操作系统） 的雏形：

• • 上下文文件告诉 Agent 你是谁、你的业务是什么
• • 记忆系统让它越用越聪明
• • MCP 让它连接你的所有工具
• • Skills 让它掌握你的所有流程

你可以为生活和工作的不同"部门"各建一个 Agent——行政助理、营销主管、内容团队、财务分析——每个 Agent 都有自己的上下文、记忆和技能集。它们各司其职，持续自我改进，像真正的团队一样协作运转。

这不是未来，这是现在就可以开始搭建的东西。 从最简单的行政助理开始，连接你最常用的三四个工具，每周把两三个重复流程变成 Skills。几个月后回头看，你会发现自己已经拥有了一个强大的 AI 操作系统——而复利效应才刚刚开始。

结语

---

AI 的世界正在从"对话"走向"协作"。理解 Agent 的核心概念——循环、Harness、上下文、记忆、MCP、Skills——不需要你会写代码，只需要你会清晰地表达目标。

如果你想现在就开始，建议按这个顺序：

1. 选一个 Agent 平台（Claude Code、Codex、Cowork 都行），创建一个"行政助理"文件夹
2. 写一份 agents.md，把你的角色、业务和偏好写清楚
3. 加一个 memory.md，让 Agent 能记住你的反馈
4. 连接两三个最常用的工具（邮件、日历、笔记）
5. 每完成一个重复流程，就把它变成一个 Skill

你离"一周干完一个月的活"，可能只差一个 agents.md 的距离。

普通人如何抓住AI大模型的风口？

领取方式在文末

为什么要学习大模型？

目前AI大模型的技术岗位与能力培养随着人工智能技术的迅速发展和应用 ， 大模型作为其中的重要组成部分 ， 正逐渐成为推动人工智能发展的重要引擎 。大模型以其强大的数据处理和模式识别能力， 广泛应用于自然语言处理 、计算机视觉 、 智能推荐等领域 ，为各行各业带来了革命性的改变和机遇 。

目前，开源人工智能大模型已应用于医疗、政务、法律、汽车、娱乐、金融、互联网、教育、制造业、企业服务等多个场景，其中，应用于金融、企业服务、制造业和法律领域的大模型在本次调研中占比超过 30%。

随着AI大模型技术的迅速发展，相关岗位的需求也日益增加。大模型产业链催生了一批高薪新职业：

人工智能大潮已来，不加入就可能被淘汰。如果你是技术人，尤其是互联网从业者，现在就开始学习AI大模型技术，真的是给你的人生一个重要建议！

最后

只要你真心想学习AI大模型技术，这份精心整理的学习资料我愿意无偿分享给你，但是想学技术去乱搞的人别来找我！

在当前这个人工智能高速发展的时代，AI大模型正在深刻改变各行各业。我国对高水平AI人才的需求也日益增长，真正懂技术、能落地的人才依旧紧缺。我也希望通过这份资料，能够帮助更多有志于AI领域的朋友入门并深入学习。

真诚无偿分享！！！
vx扫描下方二维码即可
加上后会一个个给大家发
【附赠一节免费的直播讲座，技术大佬带你学习大模型的相关知识、学习思路、就业前景以及怎么结合当前的工作发展方向等，欢迎大家~】

大模型全套学习资料展示

自我们与MoPaaS魔泊云合作以来，我们不断打磨课程体系与技术内容，在细节上精益求精，同时在技术层面也新增了许多前沿且实用的内容，力求为大家带来更系统、更实战、更落地的大模型学习体验。

希望这份系统、实用的大模型学习路径，能够帮助你从零入门，进阶到实战，真正掌握AI时代的核心技能！

01 教学内容

• 从零到精通完整闭环：【基础理论 →RAG开发 → Agent设计 → 模型微调与私有化部署调→热门技术】5大模块，内容比传统教材更贴近企业实战！

• 大量真实项目案例： 带你亲自上手搞数据清洗、模型调优这些硬核操作，把课本知识变成真本事‌！

02适学人群

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‌。

vx扫描下方二维码即可
【附赠一节免费的直播讲座，技术大佬带你学习大模型的相关知识、学习思路、就业前景以及怎么结合当前的工作发展方向等，欢迎大家~】

本教程比较珍贵，仅限大家自行学习，不要传播！更严禁商用！

03 入门到进阶学习路线图

大模型学习路线图，整体分为5个大的阶段：

04 视频和书籍PDF合集

从0到掌握主流大模型技术视频教程（涵盖模型训练、微调、RAG、LangChain、Agent开发等实战方向）

新手必备的大模型学习PDF书单来了！全是硬核知识，帮你少走弯路（不吹牛，真有用）

05 行业报告+白皮书合集

收集70+报告与白皮书，了解行业最新动态！

06 90+份面试题/经验

AI大模型岗位面试经验总结（谁学技术不是为了赚$呢，找个好的岗位很重要）

07 deepseek部署包+技巧大全

由于篇幅有限

只展示部分资料

并且还在持续更新中…

真诚无偿分享！！！
vx扫描下方二维码即可
加上后会一个个给大家发
【附赠一节免费的直播讲座，技术大佬带你学习大模型的相关知识、学习思路、就业前景以及怎么结合当前的工作发展方向等，欢迎大家~】