Agent、MCP、Skill、Harness，2026年AI圈这些词到底谁管谁
学了半年AI开发的人，可能还在把Agent和MCP混为一谈。这不怪你，怪这个行业造词的速度比你学的速度快三倍。
别只吹LLM了！没有Harness，你的Agent就是裸奔
兄弟们，今天聊一个扎心的话题。你是不是觉得，只要接入了最强的大模型，你的AI系统就能所向披靡？你是不是以为，搞个Agent、接个RAG、挂几个Skill、连上MCP，就算完成企业级AI了？大错特错。
MCP · Skill · Agent · Harness深入浅出
前言 最近团队内部在收集可复用的Skill和Agent，有些同事对MCP · Skill · Agent的概念和具体应用场景、彼此之间关系和怎样使用还存在疑问。由此引出了这篇文章，把这四个概念讲透。1. MCP / Skill / Agent / Harness到底是什么1.
简单讲讲 Agent 的工作原理
文章从上下文来源与请求组装讲起，说明模型每次判断前系统准备了什么，以及工具调用怎样与请求配对，让任务一步步走完。
别让Agent瞎想乱搜还闯祸：哪些能力该内化进模型，哪些必须交给Harness，这篇讲透
论文题目: Theory of Agent: The Science of Internalization and Externalization for LLM-based Agents。
别只吹LLM了！没有Harness，你的Agent就是裸奔
兄弟们，今天聊一个扎心的话题。你是不是觉得，只要接入了最强的大模型，你的AI系统就能所向披靡？你是不是以为，搞个Agent、接个RAG、挂几个Skill、连上MCP，就算完成企业级AI了？大错特错。
Harness 到底是什么？这是今年最透彻的解读
当年我们从死磕汇编指令集抬到了 C 语言，从争论「用 Tab 还是空格」抬到了 Prettier 自动格式化，从纠结写什么前端框架抬到了让 AI 生成组件;
一文看懂为什么现在都把 AI Agent 叫做 LLM+Harness？
最近聊 AI Agent，总能听到一堆名词：Function Calling、Skills、MCP、Harness…… 很多开发者越听越懵：不就是让大模型调用工具吗，怎么搞出这么多概念？
企业Agent落地实践：统一Harness、Skill与虚拟文件系统
这是一篇关于企业 Agent 落地的笔记：结合行业案例和自己的实践。我知道在 AI 时代写长文是逆潮流的——注意力越来越短。写完后我反复权衡过要不要让 AI 删减，最终没舍得删任何一段。希望对你有启发。