从 LLM 到 Agent Skill打通底层逻辑

"LLM" 语言文本模型
"Token" LLM的输出输出，输入的Token通常比输出Token要贵好几倍，看不同厂商。
"Context" 上下文
"Prompt" 提示词，现在的大部分的产品，不仅仅是个LLM了，基本都进化成Agent了。进化的核心就是因为prompt，在Agent上prompt其实更多是定义Agent本身的能力以及约束，这部分就是system prompt，用户输入你好，背后Agent会携带很多东西给LLM，所有这些Agent提交给LLM的内容组合起来就是输入的Token了。
"loop" Agent的另一个核心，Agent本身如何与接入的LLM循环调用，达到目的。
"Tool" 工具，有内置工具，像openclaw就只有4个内置工具，但是可以做一切的事情 read write edit bash。外置工具，可以自己写，也可以用别人做好的。mcp可以理解为Agent的外包，将这一个领域的所有工具都外包给了这个mcp。