01c - 核心概念扫盲
本文是《AI Agent 实战手册》第 1 章第 3 节。 上一节：2026 工具链全景图 | 下一节：12 种 Prompt 模式扫盲
概述
AI Agent 生态在 2025-2026 年快速膨胀，新概念层出不穷。本节系统梳理 20+ 个核心概念，给出简明定义、类比说明和概念间的关系图谱，帮助读者建立完整的认知框架，为后续章节的深入学习打下基础。
1. 概念速查表
下表按”从底层到上层”的逻辑排列，方便读者快速定位。
| # | 概念 | 英文 | 一句话定义 | 类比 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | Agent | Agent | 能自主感知环境、做出决策并执行动作以达成目标的 AI 系统 | 一个能独立完成任务的数字员工 |
| 2 | Tool | Tool | Agent 可调用的外部能力单元（API、函数、命令行等） | Agent 工具箱里的螺丝刀、锤子 |
| 3 | MCP | Model Context Protocol | Anthropic 发布的开放协议，标准化 AI 模型与外部工具/数据源的连接方式 | AI 世界的 USB-C 接口 |
| 4 | A2A | Agent-to-Agent Protocol | Google 发布的开放标准，让不同 Agent 之间能发现、通信和协作 | Agent 之间的外交协议 |
| 5 | Skills | Skills | AI 编码助手的能力扩展模板，封装特定领域的知识和工作流 | 给 Agent 安装的”技能包” |
| 6 | RAG | Retrieval-Augmented Generation | 先从知识库检索相关信息，再交给 LLM 生成回答的技术 | 开卷考试——先查资料再答题 |
| 7 | Guardrails | Guardrails | 对 Agent 输入/输出施加的安全约束和质量控制机制 | 高速公路的护栏 |
| 8 | Agentic Loop | Agentic Loop | Agent 的核心执行循环：接收指令→推理规划→调用工具→观察结果→自我修正→输出 | 一个不断”想-做-看-改”的工作循环 |
| 9 | Context Engineering | Context Engineering | 通过精心组织项目文件、规则、工具连接和记忆来优化 AI 输出质量的方法论 | 给 AI 准备一份完美的工作简报 |
| 10 | Steering | Steering | 通过规则文件（如 CLAUDE.md、.cursorrules、Kiro Steering）引导 AI 行为的机制 | 给 AI 写的”员工手册” |
| 11 | Subagent | Subagent | 由主 Agent 派生的子任务执行者，拥有独立上下文和工具权限 | 主管分派给下属的专项任务 |
| 12 | Vector DB | Vector Database | 专门存储和检索向量嵌入的数据库，是 RAG 系统的核心存储层 | 一个能”按语义相似度”搜索的图书馆 |
| 13 | Embedding | Embedding | 将文本/图像等数据转换为高维向量表示的过程 | 把自然语言翻译成数学语言 |
| 14 | Fine-tuning | Fine-tuning | 在预训练模型基础上，用特定领域数据进一步训练以提升专项能力 | 通才医生进修成专科医生 |
| 15 | Prompt Chaining | Prompt Chaining | 将复杂任务拆分为多个 Prompt 步骤，前一步的输出作为后一步的输入 | 流水线作业——每站完成一道工序 |
| 16 | AgentOps | AgentOps | AI Agent 的可观测性、成本追踪和运维管理体系 | DevOps 的 AI Agent 版本 |
| 17 | Human-in-the-Loop | Human-in-the-Loop (HITL) | 在 Agent 自主执行过程中设置人工审批/确认节点的模式 | 自动驾驶中的人工接管按钮 |
| 18 | Metaprompt | Metaprompt | 用推理模型（如 o1、Claude）生成生产级 Prompt 的技术——“用 AI 写 Prompt” | 请一位资深编辑帮你写采访提纲 |
| 19 | PBT | Property-Based Testing | 基于属性的测试方法：定义”永远应该成立的规则”，自动生成大量随机输入验证 | 不是检查一道题的答案，而是验证解题公式本身是否正确 |
| 20 | Vibe Coding | Vibe Coding | 用自然语言描述意图，由 AI Agent 生成代码的开发方式（Andrej Karpathy 于 2025 年 2 月提出） | “说人话”写代码——你描述想要什么，AI 来实现 |
2. 核心概念详解
2.1 Agent（智能体）
Agent 是 2025-2026 年 AI 领域最核心的概念。与传统的聊天机器人不同，Agent 具备三个关键能力：
- 自主规划：能将复杂目标分解为可执行的步骤
- 工具使用：能调用外部 API、数据库、文件系统等工具
- 自我修正：能根据执行结果调整策略，处理错误和异常
典型的 Agent 产品包括 Claude Code、Cursor Agent Mode、Kiro、Devin 等。
2.2 Tool（工具）
Tool 是 Agent 与外部世界交互的接口。每个 Tool 通常包含：
- 名称和描述：告诉 Agent 这个工具能做什么
- 输入参数 Schema：定义调用时需要传入的参数
- 执行逻辑：实际完成操作的代码
常见 Tool 类型：文件读写、Shell 命令执行、Web 搜索、数据库查询、API 调用等。
2.3 MCP（Model Context Protocol）
MCP 是 Anthropic 于 2024 年 11 月发布的开放协议，旨在标准化 AI 模型与外部工具/数据源的连接方式。核心架构：
- Client-Server 模型：AI 应用（Client）通过 MCP 协议连接 MCP Server
- 三大原语：Tools（工具调用）、Resources（数据资源）、Prompts（提示模板）
- 传输层：支持 stdio、SSE、Streamable HTTP 三种传输方式
- JSON-RPC 2.0：底层消息格式
详见 MCP 概念入门
2.4 A2A（Agent-to-Agent Protocol）
A2A 是 Google 于 2025 年 4 月发布的开放标准，解决的是不同 Agent 之间如何发现和协作的问题。与 MCP 的关系：
- MCP = 纵向集成：连接 AI 模型与工具/数据源（Agent ↔ Tool）
- A2A = 横向协作：连接不同 Agent 之间的通信（Agent ↔ Agent）
A2A 的核心概念包括 Agent Card（Agent 的”名片”，描述能力和接口）、Task（协作任务的生命周期管理）和 Message（Agent 间的通信消息）。
详见 A2A 协议详解
2.5 Skills（技能）
Skills 是 AI 编码助手的能力扩展机制，本质上是一组结构化的指令和工作流模板。不同工具的 Skills 实现：
| 工具 | Skills 形式 | 存放位置 |
|---|---|---|
| Claude Code | Markdown 文件 | 项目根目录或 ~/.claude/ |
| Kiro | Skills 文件 + Steering | .kiro/skills/ |
| Cursor | Rules 文件 | .cursor/rules/ |
Skills 的层次关系：Tool（原子能力）→ MCP（标准化连接）→ Skills（领域知识封装）→ Subagent（自主执行单元）
2.6 RAG（检索增强生成）
RAG 解决了 LLM 的两大痛点：知识截止日期和幻觉问题。完整的 RAG 流水线：
文档摄入 → 分块(Chunking) → 嵌入(Embedding) → 存入 Vector DB
↓
用户提问 → 查询嵌入 → 相似度检索 → 取回相关片段 → LLM 生成回答关键组件：Embedding 模型（如 OpenAI text-embedding-3-small）、Vector DB（如 Pinecone、Qdrant）、检索策略（语义搜索、混合搜索、重排序）。
详见 RAG 概念与架构
2.7 Guardrails（护栏）
Guardrails 是确保 Agent 安全可控运行的约束机制，覆盖整个执行链路：
- 输入护栏：Prompt 注入检测、PII 过滤、内容分类
- 执行护栏：工具调用权限控制、沙箱隔离、超时限制
- 输出护栏：内容安全过滤、格式验证、事实核查
- 人工护栏：Human-in-the-Loop 审批节点
2.8 Agentic Loop（Agent 执行循环）
Agentic Loop 是 Agent 的核心运行机制，典型流程：
用户指令 → 推理规划 → 选择工具 → 执行工具 → 观察结果
↑ ↓
└──── 自我修正 ←── 结果不满意？ ←────┘
↓ 满意
输出结果常见的循环模式包括：
- ReAct（Reasoning + Acting）：交替进行推理和行动
- Plan-Act-Verify：先规划再执行再验证
- OODA（Observe-Orient-Decide-Act）：军事决策循环的 AI 版本
2.9 Context Engineering（上下文工程）
Context Engineering 是 2025 年兴起的方法论，核心思想是：AI 输出质量取决于你给它的上下文质量。四大支柱：
- 项目文件：代码、文档、配置——AI 需要理解的项目信息
- 规则文件：CLAUDE.md、Steering、.cursorrules——行为引导
- 工具连接：MCP Server、API——AI 可调用的外部能力
- 记忆管理：会话历史、长期记忆——跨会话的知识积累
Context Engineering 与 Prompt Engineering 的区别：Prompt Engineering 关注”怎么问”，Context Engineering 关注”AI 看到什么”。后者的影响面更广、效果更持久。
详见 上下文工程方法论
2.10 Steering（行为引导）
Steering 是 Context Engineering 的核心实践之一，通过规则文件引导 AI 编码助手的行为。常见形式：
- CLAUDE.md：Claude Code 的项目级指令文件
- Kiro Steering：
.kiro/steering/目录下的引导规则 - .cursorrules：Cursor 的项目级规则文件
Steering 文件通常包含：编码规范、架构约束、技术栈偏好、禁止事项、工作流指引等。
详见 规则文件编写指南
2.11 Subagent（子智能体）
Subagent 是由主 Agent 派生的独立执行单元，用于并行处理子任务。关键特性：
- 隔离上下文：Subagent 拥有独立的上下文窗口，不会污染主 Agent
- 受限权限：可以限制 Subagent 可用的工具集
- 结果汇报：完成后将结果返回给主 Agent
典型场景：Claude Code 在执行复杂任务时，会自动派生 Subagent 处理独立的子任务（如搜索代码库、运行测试），主 Agent 负责协调和整合。
2.12 Vector DB（向量数据库）
Vector DB 是专门为存储和检索高维向量设计的数据库，是 RAG 系统的核心基础设施。
| 数据库 | 类型 | 价格 | 特点 |
|---|---|---|---|
| Pinecone | 云托管 | 免费起步，$70/月（Standard） | 全托管，开箱即用 |
| Qdrant | 开源/云 | 免费（开源），$25/月起（Cloud） | Rust 编写，高性能 |
| ChromaDB | 开源 | 免费 | 轻量级，适合原型 |
| pgvector | PostgreSQL 扩展 | 随 PostgreSQL | 无需额外基础设施 |
| Weaviate | 开源/云 | 免费（开源），按用量计费（Cloud） | 内置向量化模块 |
| Milvus | 开源/云 | 免费（开源），$65/月起（Zilliz Cloud） | 大规模生产级 |
详见 向量数据库对比
2.13 Embedding（嵌入）
Embedding 是将非结构化数据（文本、图像、音频）转换为固定维度的数值向量的过程。这些向量捕捉了数据的语义信息——语义相近的内容在向量空间中距离更近。
常用 Embedding 模型：
- OpenAI text-embedding-3-small：1536 维，$0.02/百万 token，性价比之选
- OpenAI text-embedding-3-large：3072 维，$0.13/百万 token，高精度场景
- Cohere embed-v4：多语言支持优秀
- 开源方案：BGE、E5、GTE 系列，可本地部署
2.14 Fine-tuning（微调）
Fine-tuning 是在预训练大模型基础上，用特定领域的数据集进一步训练，使模型在该领域表现更好。
何时需要 Fine-tuning：
- Prompt Engineering 和 RAG 都无法满足需求时
- 需要模型学习特定的输出格式或风格
- 需要降低推理成本（微调后可用更小的模型达到同等效果）
何时不需要：
- 大多数场景下，RAG + 好的 Prompt 就够了
- Fine-tuning 成本高、维护复杂，应作为最后手段
2.15 Prompt Chaining（提示链）
Prompt Chaining 将复杂任务拆分为多个顺序执行的 Prompt 步骤，每步的输出作为下一步的输入。三种模式：
- 顺序链：A → B → C，线性执行
- 条件分支：根据中间结果选择不同路径
- 并行扇出/扇入：同时执行多个子任务，汇总结果
[需求分析] → [架构设计] → [代码生成] → [测试生成] → [文档生成]
↓ 如果是前端
[组件拆分] → [样式生成]2.16 AgentOps（Agent 运维）
AgentOps 是专门针对 AI Agent 的可观测性和运维管理体系，与传统 APM（Application Performance Monitoring）的区别：
| 维度 | 传统 APM | AgentOps |
|---|---|---|
| 监控对象 | 请求延迟、错误率 | Token 消耗、推理质量、工具调用成功率 |
| 成本追踪 | 服务器资源 | 模型 API 调用费用 |
| 调试方式 | 日志、堆栈追踪 | Trace（完整的推理链路回放） |
| 质量指标 | 功能正确性 | 输出相关性、忠实度、安全性 |
主流 AgentOps 平台：LangSmith、Langfuse（开源可自托管）、Helicone、Braintrust、Arize Phoenix。
详见 AgentOps 概念
2.17 Human-in-the-Loop（人机协作）
HITL 是在 Agent 自主执行流程中设置人工审批节点的设计模式。适用场景：
- 高风险操作：删除数据、发送邮件、执行支付
- 不确定决策：Agent 置信度低时请求人工确认
- 合规要求：法规要求人工审批的场景
实现方式：工具调用前审批、输出发布前审核、定期人工抽检。
2.18 Metaprompt（元提示）
Metaprompt 是”用 AI 写 Prompt”的技术——将 Prompt 编写任务本身交给推理能力强的模型（如 Claude、o1）来完成。
工作流程：
- 任务分析：明确目标 Prompt 的用途和约束
- 元提示设计：编写指导 AI 生成 Prompt 的指令
- 推理模型执行：让强推理模型生成候选 Prompt
- 提取与验证：从输出中提取生产级 Prompt 并测试
2.19 PBT（基于属性的测试）
PBT 是一种测试方法论，核心思想是定义”永远应该成立的属性（Property）“，然后自动生成大量随机输入来验证这些属性是否成立。
与传统单元测试的对比：
| 维度 | 单元测试 | PBT |
|---|---|---|
| 输入 | 手动编写固定用例 | 自动生成随机输入 |
| 验证 | 检查特定输出值 | 验证通用属性是否成立 |
| 覆盖 | 有限的已知场景 | 广泛的输入空间探索 |
| 发现 Bug | 只能发现预想到的问题 | 能发现意想不到的边界情况 |
主流 PBT 框架：fast-check（TypeScript）、Hypothesis（Python）、QuickCheck（Haskell/Erlang）、proptest（Rust）。
详见 PBT 深度指南
2.20 Vibe Coding（氛围编程）
Vibe Coding 由 AI 研究者 Andrej Karpathy 于 2025 年 2 月提出，描述一种全新的开发方式：开发者用自然语言描述意图，AI Agent 负责生成代码实现。
Vibe Coding 的演进阶段：
- 初级（2025 初）：单次 Prompt 生成代码，人工检查
- 中级（2025 中）：多轮对话迭代，Agent 自主修复错误
- 高级（2026）：Spec-Driven Agentic Engineering——结构化需求 + Agent 执行 + 人工审查
⚠️ 纯 Vibe Coding（不审查代码）适合原型和学习，生产项目建议采用 Spec-Driven 工作流。详见 Spec-Driven 工作流全景
3. 概念关系图
以下 Mermaid 图展示了 20 个核心概念之间的层次和关系：
图谱解读
- 从下到上：基础层提供数据能力，连接层提供标准化接口，能力层提供增强技术，架构层构建 Agent 系统，工程层提供方法论
- MCP 是枢纽：连接 Agent 与 Tool、Skills 的核心协议
- Context Engineering 是方法论：Steering 是其核心实践之一
- Guardrails + HITL 保安全：约束 Agentic Loop 的执行边界
- RAG 依赖 Embedding + Vector DB：三者构成知识检索的完整链路
4. 概念分组：按学习路径
如果你是初学者，建议按以下顺序学习这些概念：
第一组：入门必知（Day 1）
| 概念 | 为什么先学 |
|---|---|
| Agent | 一切的核心，理解什么是 AI Agent |
| Tool | Agent 的基本能力单元 |
| Agentic Loop | Agent 如何工作的核心机制 |
| Vibe Coding | 你即将采用的开发方式 |
第二组：工程实践（Week 1）
| 概念 | 为什么要学 |
|---|---|
| Context Engineering | 决定 AI 输出质量的关键方法论 |
| Steering | 最直接的 AI 行为控制手段 |
| Prompt Chaining | 处理复杂任务的基本模式 |
| Skills | 扩展 AI 助手能力的标准方式 |
| Guardrails | 确保 AI 安全可控 |
| Human-in-the-Loop | 关键节点的人工把关 |
第三组：架构进阶（Week 2-3）
| 概念 | 为什么要学 |
|---|---|
| MCP | 标准化工具连接，构建可扩展系统 |
| A2A | 多 Agent 协作的基础协议 |
| Subagent | 并行处理和任务分解 |
| Metaprompt | 系统化生成高质量 Prompt |
| PBT | 高质量测试保障 |
第四组：数据与知识（Week 3-4）
| 概念 | 为什么要学 |
|---|---|
| Embedding | 理解语义表示的基础 |
| Vector DB | RAG 系统的存储层 |
| RAG | 构建知识增强的 AI 应用 |
| Fine-tuning | 模型定制的最后手段 |
第五组：运维管理（持续）
| 概念 | 为什么要学 |
|---|---|
| AgentOps | 生产环境的 Agent 监控和成本管理 |
实战案例：概念串联——用 Agent 构建一个代码审查助手
以下案例展示如何将多个核心概念串联起来，构建一个实际的 AI 应用：
场景描述
构建一个自动代码审查 Agent，能够：
- 读取 PR 中的代码变更
- 根据团队编码规范进行审查
- 给出改进建议
涉及的概念
1. Agent → 代码审查 Agent 本体
2. Tool → GitHub API（读取 PR）、文件系统（读取规范）
3. MCP → 通过 MCP Server 连接 GitHub
4. Steering → 团队编码规范写入 Steering 文件
5. Context Eng. → 精心组织代码上下文和规范文档
6. RAG → 从团队知识库检索相关的历史审查意见
7. Agentic Loop → 逐文件审查 → 生成建议 → 自检 → 输出
8. Guardrails → 限制 Agent 只能读取不能修改代码
9. HITL → 严重问题标记为需人工确认
10. AgentOps → 追踪审查质量和 Token 消耗架构简图
开发者提交 PR
↓
[GitHub MCP Server] ← Tool + MCP
↓
[代码审查 Agent] ← Agent + Agentic Loop
├── 读取 Steering 规则 ← Steering + Context Eng.
├── 检索历史审查意见 ← RAG + Vector DB + Embedding
├── 逐文件分析 + 生成建议
├── 安全检查 ← Guardrails
└── 严重问题 → 人工确认 ← HITL
↓
输出审查报告 → AgentOps 记录避坑指南
❌ 常见错误
-
把 Agent 当聊天机器人用
- 问题：只用 Agent 做问答，没有利用其工具调用和自主规划能力
- 正确做法：给 Agent 配置合适的 Tool 和 MCP 连接，让它真正”动手做事”
-
忽视 Context Engineering，只关注 Prompt
- 问题：花大量时间优化单条 Prompt，却不管 AI 看到的项目上下文
- 正确做法：先写好 Steering 文件和项目文档，再优化具体 Prompt
-
不设 Guardrails 就上生产
- 问题：Agent 在生产环境中执行了不可逆的危险操作
- 正确做法：始终为生产 Agent 配置权限控制、输出过滤和 HITL 审批
-
RAG 和 Fine-tuning 搞混
- 问题：想让模型了解公司内部知识就去做 Fine-tuning，成本高效果差
- 正确做法：90% 的场景用 RAG 就够了，Fine-tuning 是最后手段
-
忽略 AgentOps
- 问题：Agent 上线后不监控，月底收到天价账单才发现 Token 浪费
- 正确做法：从第一天就接入 AgentOps 平台，设置成本告警
✅ 最佳实践
- 先理解概念层次（Tool → MCP → Skills → Agent），再动手构建
- 从单 Agent + 少量 Tool 开始，逐步增加复杂度
- Steering 文件是投入产出比最高的 Context Engineering 实践，优先编写
- 每个 Agent 都应该有明确的 Guardrails 边界
- 用 AgentOps 持续监控 Agent 的质量和成本
相关资源与延伸阅读
协议与标准
- Model Context Protocol 官方规范 — MCP 协议的官方文档和规范，理解 AI Agent 连接外部工具的标准
- Agent2Agent Protocol (A2A) — Google 推出的 Agent 间通信协议，与 MCP 互补
- Awesome MCP Servers — 最全面的 MCP Server 目录，按类别分类的数百个实现
学习资源
- LangChain Academy — 免费的 AI Agent 开发课程，涵盖 Tool Calling、Agent 架构等核心概念
- Anthropic Cookbook — Anthropic 官方示例集，包含 Tool Use、Agent 模式等实战代码
- DeepLearning.AI Short Courses — Andrew Ng 团队的免费短课程，多门涉及 AI Agent 开发
社区与讨论
- r/LocalLLaMA — 本地 LLM 社区，讨论开源模型和 Agent 框架
- AI Agent Frameworks Comparison — Firecrawl — 开源 AI Agent 框架全面对比
- MCP Index — MCP Server 搜索引擎，快速发现可用的 MCP 集成
实践工具
参考来源
- MCP vs A2A: The Complete Guide to AI Agent Protocols in 2026 （2025-11）
- Context Engineering for Coding Agents - Martin Fowler （2025-12）
- A developer’s guide to MCP, A2A, and ACP - Educative （2025-10）
- What Is Vibe Coding? Definition, Origin & 2026 Guide （2025-12）
- Context Engineering for AI Coding 101 - Packmind （2025-12）
- From Vibe Coding to Agentic Engineering - TeamDay （2025-12）
- Property-Based Testing in Rust - LambdaClass （2025-08）
- AI Agent Protocols 2026 - Ruh.ai （2026-01）
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