最近很多人问课代表，AI智能体的核心概念，以及它们的区别与联系，课代表在这里进行了一次全面的总结，如有错误之处，希望大家给我指出来，谢谢大家了。整理不易，希望大家点个关注，嘿嘿。
其中图像或者声音都是和文字类似的，根据提供的信息，做下一个元素的预测。
Codex和Claude Code 是一种更会使用大语言模型的智能体（产品）
在智能体（Codex/Claude Code）里面有这样一套“智能体系统”框架：
多模态大语言模型提供理解与预测的基石、Token 构成 Context（上下文），Prompt （提示词）提出当前任务，Skill （技能）提供成熟方法，Tool （工具调用）负责执行动作，MCP （模型接入外部工具的一套统一协议）负责连接外部能力，Harness（运行机制） 负责组织运行，最终形成 Agent（智能体）。
大模型是基础、Token 是信息单位，Context 是信息集合，Prompt 是任务指令，Skill 是方法，Tool 是行动能力，MCP 是连接标准，Harness 是运行机制，Agent 是最终能够完成工作的系统。
最后唠两句
为什么AI大模型成为越来越多程序员转行就业、升职加薪的首选
很简单，这些岗位缺人且高薪
智联招聘的最新数据给出了最直观的印证：2025年2月，AI领域求职人数同比增幅突破200% ，远超其他行业平均水平；整个人工智能行业的求职增速达到33.4%，位居各行业榜首，其中人工智能工程师岗位的求职热度更是飙升69.6%。
AI产业的快速扩张，也让人才供需矛盾愈发突出。麦肯锡报告明确预测，到2030年中国AI专业人才需求将达600万人，人才缺口可能高达400万人，这一缺口不仅存在于核心技术领域，更蔓延至产业应用的各个环节。
那0基础普通人如何学习大模型 ？
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