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本文从工程视角深入解析AI系统运作机制，阐述大模型（LLM）如何通过token处理文本，context承载信息，prompt指令驱动，tool连接外部，MCP统一标准，agent自主规划，agent skill规则沉淀等关键要素协同工作。文章以ChatGPT等产品为例，揭示AI智能背后的结构性原理，帮助读者理解AI技术发展逻辑，为应对AI浪潮提供底层认知框架。

AI 圈子里每天都在冒新词：LLM、token、context、prompt、tool、MCP、agent、agent skill……

这些词你大概率都听过，但真要解释清楚，很多人会突然卡住。

这篇文章不聊虚头巴脑的商业概念，只从最底层的工程视角，把这套 AI 系统到底怎么运转讲清楚。

先记住一条主线：

大模型负责生成内容，token 是它处理文本的最小单位，context 是它每次能看到的信息总和，prompt 是你给它的指令，tool 让它连接外部世界，MCP 统一工具接入标准，agent 让它能自主规划并持续行动，agent skill 则把你的做事规则沉淀成可复用说明书。

理解这条线，你再看 ChatGPT、Claude Code、Codex、Gemini CLI 这类产品，就不会只停留在“它很智能”的感受层面，而是能看懂它们背后的结构。

1. LLM：大模型是整个 AI 系统的底层引擎

LLM 全称是 Large Language Model，中文通常叫“大语言模型”或“大模型”。

现在主流的大模型基本都建立在 Transformer 架构之上。这个架构最早由 Google 团队在 2017 年的论文《Attention Is All You Need》中提出，后来被 OpenAI、Anthropic、Google 等公司不断放大、训练和产品化，最终形成了今天这波 AI 浪潮。

从最朴素的角度理解，大模型做的事情像“文字接龙”：

你输入一句话，它预测下一个最可能出现的 token；生成一个 token 后，再把这个 token 追加回输入里，继续预测下一个。如此循环，直到模型判断回答结束。

所以你会看到，大模型不是一下子把完整答案吐出来，而是一个片段、一个片段地输出。它底层就是这样工作的。

2. Token：模型真正处理的不是文字，而是数字片段

大模型本质上是一个庞大的数学函数。它接收的是数字，输出的也是数字，并不直接认识人类语言。

在人类文字和模型之间，有一个“翻译器”，叫 tokenizer。

它主要做两件事：

• 编码：把文字切分成 token，再映射成 token ID。
• 解码：把模型输出的 token ID，再映射回人类能读懂的文字。

比如一句“陈大发的视频怎么样”，会先被 tokenizer 切成若干个 token，再变成一串数字，送进模型内部计算。

这里最容易误解的一点是：token 不等于词。

有些中文词会被拆成多个 token，有些英文单词也会被拆开。你可以把 token 理解成模型自己学会的一套文本切分规则，每一块就是它一次处理文本的基本单位。

大致估算时，一个 token 约等于 0.75 个英文单词，或者 1.5 到 2 个汉字。实际情况会根据语言、符号和 tokenizer 规则变化。

3. Context：大模型并没有真的记忆，它只是每次都“看见了历史”

我们平时和大模型聊天，会感觉它记得前面说过的话。

比如你一开始告诉它“我叫陈大发”，过一会儿再问“我叫什么”，它还能回答出来。

但严格来说，大模型本身没有像人一样的真实记忆。它之所以能接上前文，是因为平台在你每次发送新问题时，会把之前的对话历史一起发给模型。

模型看到的是：

• 当前问题
• 历史对话
• 系统规则
• 可用工具列表
• 正在生成的内容
• 其他必要信息

这些信息合在一起，就叫 context，也就是上下文。

你可以把 context 理解成大模型每次处理任务时的“临时工作区”。它能看见什么，就只能基于什么来回答。

4. Context Window：上下文窗口决定模型一次能装下多少信息

context window，中文常翻译为上下文窗口，指的是模型一次最多能处理多少 token。

如果一个模型的上下文窗口是 100 万 token，就意味着它理论上可以在一次任务里接收非常长的材料，比如一整本书、一大段项目代码、很多轮对话记录。

但上下文窗口越大，不代表你就应该什么都往里塞。

原因很简单：

• 成本会变高。
• 响应会变慢。
• 无关信息会干扰模型判断。
• 超长材料里真正有用的内容，往往只占一小部分。

所以在企业知识库、产品手册问答这类场景里，常见做法不是把整本资料全部塞进模型，而是使用 RAG。

RAG 的核心思路是：先从资料库里检索出与用户问题最相关的几个片段，再把这些片段连同问题一起交给大模型回答。

这样既节省成本，也更容易控制回答质量。

5. Prompt：提示词不是玄学，本质是把需求说清楚

prompt 就是你给大模型的具体问题或指令。

比如：

“帮我写一首诗。”

这就是 prompt。

但这个 prompt 太模糊了。模型可能写古诗，也可能写现代诗，还可能写打油诗。

如果你改成：

“请帮我写一首五言绝句，主题是秋天的落叶，风格悲凉一点。”

模型就更容易输出符合预期的结果。

所谓 prompt engineering，说白了就是研究如何把话说清楚，让模型更准确地理解任务。

在实际系统里，prompt 通常分成两类：

• user prompt：用户在对话框里输入的具体需求。
• system prompt：开发者在后台设置的人设、规则和行为边界。

比如一个数学辅导机器人，system prompt 里可以写“不要直接给出答案，要一步步引导学生思考”。这样学生问“三加五等于几”时，模型就不会直接答“8”，而会尝试引导学生理解。

user prompt 负责告诉模型“现在要做什么”，system prompt 负责告诉模型“你是谁、该按什么规则做”。

6. Tool：工具让大模型能连接外部世界

大模型本身没有实时感知外界的能力。

你问它“今天上海天气怎么样”，如果没有外部工具，它无法真的去查天气预报。

tool 的作用，就是给大模型一组可以调用的外部能力。

更工程化地说，tool 本质上就是函数：

• 输入：城市、日期、关键词、文件路径等参数。
• 执行：调用接口、查询数据库、读写文件、计算结果。
• 输出：把结果返回给模型。

需要注意的是，模型本身并不是直接执行工具的人。

它做的是判断“现在需要哪个工具”，并生成对应的工具调用指令。真正执行工具的是平台或 agent runtime。

所以完整流程通常是：

1. 用户提出问题。
2. 平台把问题和可用工具列表交给模型。
3. 模型判断需要调用哪个工具，并生成参数。
4. 平台执行工具。
5. 工具结果返回给模型。
6. 模型把结果整理成人话，再回复用户。

模型负责选择和总结，工具负责执行动作，平台负责串联流程。

7. MCP：统一工具接入标准，减少重复开发

工具很好用，但在工程上有一个麻烦：

不同平台的工具接入规范不一样。

同一个天气工具，如果要接入 OpenAI、Claude、Gemini，可能要分别按不同格式写三套适配代码。

MCP 就是为了解决这个问题出现的。

MCP 全称是 Model Context Protocol，中文可以理解为“模型上下文协议”。它的目标是提供一套统一标准，让工具开发者按同一套规范开发工具，再被不同的 AI 平台或 agent 使用。

你可以把 MCP 理解成 AI 工具世界里的 Type-C 接口。

标准统一后，工具开发者不用为每个平台重复造轮子，使用者也能更方便地把外部能力接进 AI 系统。

8. Agent：从一次问答，升级为持续行动

当任务只需要一次回答时，普通大模型就够了。

但现实里的很多任务不是一步完成的。

比如：

“看看我这里今天会不会下雨。如果下雨，帮我查附近有没有卖伞的地方。”

要完成这个任务，系统可能需要：

1. 调用定位工具，获取你的位置。
2. 调用天气工具，查询当前位置天气。
3. 判断是否下雨。
4. 如果下雨，再调用店铺工具搜索附近卖伞的店。
5. 汇总结果，给出建议。

这个过程不再是简单的一问一答，而是需要模型持续判断“下一步该做什么”。

这种能自主规划、自主调用工具，并持续工作直到完成任务的系统，就叫 agent。

你可以把 agent 理解成一个会用工具、会拆步骤、会根据中间结果继续推进的 AI 执行系统。

9. Agent Skill：把你的做事规则变成可复用说明书

agent 已经能规划和调用工具，但它不一定知道你的个人习惯、工作偏好和输出格式。

比如你希望它做“出门提醒”：

• 下雨提醒带伞。
• 紫外线强提醒戴帽子。
• 空气差提醒戴口罩。
• 风大提醒穿防风外套。
• 回答必须先给一句总结，再列物品清单。

如果没有提前设定，你每次都要把这套规则重新复制给它。

agent skill 就是为了解决这个问题。

它本质上是一份写给 agent 看的说明文档，通常包含：

• 这个 skill 叫什么。
• 它适用于什么任务。
• 需要执行哪些步骤。
• 遇到不同情况如何判断。
• 最终结果应该按什么格式输出。
• 必要时给出示例。

有了 agent skill，agent 在遇到相关任务时，就能读取这份说明文档，按里面的规则执行。

更高级的 agent skill 还可以引用脚本、模板、素材和外部资源，让 agent 不只是“知道规则”，还能复用已有工具链完成复杂任务。

最后总结

把这些概念串起来，你就能看到一个完整的 AI 系统框架：

• LLM 是底层引擎。
• token 是模型处理文本的基本单位。
• tokenizer 负责文字和数字之间的转换。
• context 是模型每次任务能看到的信息总和。
• context window 决定一次最多能装下多少 token。
• prompt 是用户或系统给模型下达的指令。
• tool 让模型连接外部世界。
• MCP 统一工具接入标准。
• agent 让模型具备持续规划和执行能力。
• agent skill 把做事规则沉淀成可复用说明书。

理解这套结构后，再看各种 AI 产品和新概念，你会清楚很多：

它们不是凭空出现的新魔法，而是在“大模型 + 上下文 + 工具 + 协议 + 执行框架 + 规则沉淀”这套体系里，不断组合、扩展和产品化。

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