现在学 AI ,得先学会新单词:Loop/Harness EngineerAgent、Vibe,RAG、MCP 到底都是什么鬼?

当前时间： 2026-08-09 12:05:49 分类：办公文件评论(0)

现在学 AI ,得先学会新单词:Loop/Harness EngineerAgent、Vibe,RAG、MCP 到底都是什么鬼?

今年除了 AI，还是 AI。。。

对我来说，今年不是用 AI 提高了生产力，而是提高了我的词汇量，每天打开技术圈：

Prompt 牛X..,
Agent 改变世界...
Context Engineering 很重要...
Loop Engineering 才是未来...

感觉没学几天，之前的知识都 Dead 了，已经像错过各种新的世界～

从让 AI 回答问题 → 给 AI 提供信息 → 让 AI 自己干活 → 最后持续自动运行。

所以现在每天就是争取先把这些新单词背下来，从年初的 LLM、 MCP、Agent Skills、Claude Code、OpenCode、Remotion，到现在开始背 `Agentic Coding`、`RAG`、`Context Window`、`ReAct`……

接下来我们就把 AI 领域最常见的术语梳理一遍：

一、编程范式（Coding Paradigm）

术语	中文	核心含义	举例（餐厅经营）
Vibe Coding	氛围编程	用自然语言/语音描述需求让 AI 生成代码	在家凭感觉炒个蛋炒饭，想加什么加什么
Context Engineering	上下文工程	通过组织上下文、知识、记忆与工具提升模型效果	提前备菜、准备菜单和厨房环境
Agentic Coding	智能体编程	Agent 自主完成编程任务（设计→实现→测试→验收）	经营一家正式餐厅，从菜单、备料到出品全流程
AI Native Development	AI 原生开发	默认 AI 参与设计、开发、测试全过程	直接经营智能餐厅

二、工程角色（Engineer Role）

术语	中文	核心含义	举例（餐厅经营）
Harness Engineer	线束工程师	会调用各种 Harness 组件，自己干活自己验收	专业厨师，精通各类厨具技法，做完自己试味把关
Loop Engineer	循环工程师	搭自动化编排系统，自主进化	餐厅运营管理系统，统筹排班、采购、出餐节奏与成本
Context Engineer	上下文工程师	负责设计上下文、知识源与记忆系统	后厨总调度
AI Product Engineer	AI 产品工程师	负责 AI 能力与业务闭环设计	餐厅老板兼运营
Agent Operator	智能体运营工程师	持续监控和优化 Agent 执行效果	店长持续优化经营数据

三、模型与底层（Model & Fundamentals）

术语	中文	核心含义	备注
LLM （Large Language Model）	大语言模型	基于海量文本训练的语言预测模型	GPT、Claude、Gemini 都是 LLM
GPT	生成式预训练 Transformer	OpenAI 的模型架构范式	Generative Pre-trained Transformer
Token	词元	模型处理文本的最小单位（约 ¾ 个英文单词）	计费和上下文长度的计量单位
Context Window	上下文窗口	模型一次能"看到"的最大 token 数	窗口越大，记得越多
Inference	推理	模型生成输出的过程	区别于训练
Hallucination	幻觉	模型一本正经地编造不存在的信息	生成与事实、上下文或目标不一致内容
Temperature	温度	控制采样概率分布，高值更发散，低值更稳定	写代码建议调低
Top-p / Top-k	采样参数	控制候选词的采样范围	影响输出多样性
Embedding	向量嵌入	把文本/图片转成数字向量，用于相似度计算	RAG 的基础
Fine-tuning	微调	在通用模型上用特定数据继续训练	让模型更懂某个领域
RLHF	基于人类反馈的强化学习	用人类偏好对齐模型行为	让 AI "听话"
MoE （Mixture of Experts）	混合专家	每次只激活部分参数，提升效率	用更少算力跑更强模型
Multimodal	多模态	同时处理文本、图像、音频、视频	GPT-4o、Gemini 都是
Transformer	Transformer 架构	现代 LLM 的底层神经网络结构	注意力机制是核心
KV Cache	键值缓存	缓存上下文计算结果提升推理速度	避免重复翻菜谱
Latency	延迟	模型响应耗时	影响用户体验
Throughput	吞吐量	单位时间可处理任务数	影响并发能力

四、Prompt 工程（Prompt Engineering）

术语	中文	核心含义
Prompt	提示词	给模型的输入指令
System Prompt	系统提示词	定义 Agent 角色、边界、行为的底层指令
Prompt Engineering	提示工程	设计优化提示词以获得更好输出的技术
Zero-shot	零样本	不给示例，直接让模型完成任务
Few-shot	少样本	给几个示例，引导模型按格式/风格输出
Chain of Thought（CoT）	思维链	引导模型产生中间推理过程，提升复杂推理能力
ReAct	推理+行动	Reasoning + Acting 交替进行，边想边干，是 Agent 的核心范式
Role Prompting	角色扮演	让模型扮演某个角色（如"你是资深架构师"）
Structured Output	结构化输出	强制模型按 JSON/XML 等格式输出
Prompt Chaining	提示链	多个 Prompt 串联完成复杂任务
Self-Consistency	自一致性	生成多个推理结果后进行投票选择
Tree of Thoughts（ToT）	思维树	同时探索多条推理路径

五、Agent 架构（Agent Architecture）

术语	中文	核心含义	举例（餐厅经营）
Agent	智能体	能自主感知、决策、执行任务的 AI 程序	掌勺厨师
Multi-Agent	多智能体	多个 Agent 分工协作	厨师团队协同出餐
Subagent	子智能体	主 Agent 派生的专项子 Agent	专职厨师（如切配、冷盘、甜品）
Tool Use / Function Calling	工具调用 / 函数调用	Agent 调用外部工具/API 执行动作	使用菜刀、灶台、烤箱等厨具
Planning	规划	Agent 拆解目标、制定执行步骤	制定备菜与出餐计划
Reflection	反思	Agent 回顾自己的行为并改进	试菜后根据反馈调整口味
Memory	记忆	跨会话保存复用的长期信息（短期/长期）	菜谱本与经营数据积累
Agent Loop	智能体循环	思考→行动→观察→再思考的迭代机制	备料→烹饪→试味→上菜的循环
Environment	环境	Agent 感知和执行动作的真实世界	厨房环境
Observation	观察	执行后获取反馈信息	试菜反馈
Execution	执行	将规划转化为真实动作	开始做菜
Long-term Memory	长期记忆	长期保存经验知识	经营数据库

六、Harness 组件（AI Agent 能力模块）

术语	中文	核心含义	举例（餐厅经营）
Harness	线束 / 驾驭框架	承载 Agent 执行、上下文管理与工具编排的运行框架	整个厨房系统（厨房本体）
Skills	技能	Agent 可调用的专项能力模块	各类烹饪技法（煎炒烹炸）
Context	上下文	当前任务可获取的信息范围	当前订单、食材库存与顾客要求
MCP （Model Context Protocol）	模型上下文协议	Agent 连接外部工具/数据源的标准化协议	对接食材供应商、外卖平台的标准化接口
Permission	权限控制	控制 Agent 能做/不能做的安全机制	后厨操作权限与采购审批
RAG （Retrieval-Augmented Generation）	检索增强生成	先从知识库检索，再让模型生成，减少幻觉	做菜前先翻菜谱书查标准做法
Tool Registry	工具注册中心	统一管理 Agent 可调用工具	厨房工具架
Session	会话	一次任务生命周期	一次营业过程
Knowledge Base	知识库	供 Agent 查询的外部知识集合	餐厅菜谱库

七、Loop 工具（自动化编排与自主进化）

术语	中文	核心含义	举例（餐厅经营）
/loop	循环指令	让 Agent 持续循环执行	持续运转的出餐流水线
/goal	目标指令	设定目标驱动 Agent 自主达成	当日营业目标
Cron	定时任务	按时间计划自动触发	营业时段与备餐排程
Worktree	工作树	Git 多分支并行工作区	多个灶台同时开火、互不干扰
Workflow	工作流	预定义的多步骤自动化流程	标准出餐 SOP
Scheduler	调度器	协调多个任务执行顺序	后厨排班系统
Checkpoint	检查点	保存执行状态用于恢复	暂停营业后继续工作
Human-in-the-loop	人在回路	关键步骤允许人工干预	主厨最终确认出餐

八、工具生态（Tool Ecosystem）

工具	类型	说明
Claude Code（cc）	AI Agent / CLI	Anthropic 官方终端 Agent，Harness 的典型代表
Codex CLI	AI Agent / CLI	OpenAI 官方命令行编码 Agent
Cursor	AI IDE	内置 AI 的代码编辑器，Vibe Coding 主力
Windsurf	AI IDE	Codeium 出品的 AI IDE
GitHub Copilot	AI 编程助手	最早普及的 AI 编程插件，偏辅助补全
Cline / Roo Code	开源 Agent 插件	VS Code 中的自主编码 Agent
Aider	开源 CLI Agent	命令行里的 AI 结对编程工具
Devin	AI 软件工程师	Cognition 推出的"首个 AI 程序员"，偏全自主
Continue	开源 AI 插件	可自定义模型的代码助手
Qoder	AI IDE	国内面向 AI 编程场景的智能开发环境，强调 Agent、项目理解与代码生成
Trae	AI IDE	字节跳动推出的新一代 AI 编程工具，支持对话式开发与工程级协作
ZCode	AI 编程助手	Z.ai 推出的智能编程产品，支持代码生成、理解、重构与工程协同
OpenHands	开源 Agent	自主软件开发，面向完整工程执行
Bolt	AI Builder	快速生成应用，偏产品落地
Lovable	AI Builder	自然语言生成 Web，强调产品交付

九、评估与安全（Evaluation & Safety）

术语	中文	核心含义
Eval	评估	用测试集衡量模型/Agent 的能力
Alignment	对齐	让 AI 行为符合人类意图和价值观
Guardrail	护栏	限制 AI 输出范围的安全机制
Red Teaming	红队测试	主动攻击/诱导 AI，发现漏洞
Prompt Injection	提示词注入	恶意输入劫持 AI 行为（如"忽略以上指令"）
Context Poisoning	上下文污染	往上下文里掺恶意信息误导 Agent
Sandbox	沙箱	隔离执行环境，防止 AI 误操作破坏系统

十、AI 工程演进路线（Evolution）

AI 工程能力正在逐步上移：从控制模型输出，到控制上下文，再到控制系统，最终演化为持续自治系统。

阶段	关注点	关键能力
Prompt Engineering	怎么问	提示设计
Context Engineering	给什么信息	上下文组织
Harness Engineering	怎么组织能力	工具编排
Loop Engineering	怎么持续创造结果	自动执行与反馈