本文介绍了AI Agent的核心概念，包括Agent循环、Harness平台、上下文工程、记忆系统、MCP工具连接和Skills技能复用，旨在帮助初学者搭建自己的AI操作系统。文章对比了聊天模型与Agent的区别，强调了Agent能自主完成任务的能力，并详细解释了如何通过上下文文件、记忆系统和MCP连接等手段，使Agent更高效地工作。此外，文章还介绍了Skills的概念，即AI版本的标准操作程序，以及如何将重复流程转化为Skills以提高效率。通过学习和实践这些概念，读者可以逐步搭建自己的AI操作系统，实现工作方式的根本转变。
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：
- 选一个 Agent 平台（Claude Code、Codex、Cowork 都行），创建一个"行政助理"文件夹
- 写一份
agents.md，把你的角色、业务和偏好写清楚 - 加一个
memory.md，让 Agent 能记住你的反馈 - 连接两三个最常用的工具（邮件、日历、笔记）
- 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。
如何学习大模型 AI ？
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但是具体到个人，只能说是：
“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。
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