AI 热词全景图：从 Token 到 Workspace Agent 的演化路线与底层逻辑

AI 热词全景图：从 Token 到 Workspace Agent 的演化路线与底层逻辑

本视频的核心结论是：AI 领域不断涌现的新热词并非孤立概念或“黑话”，而是一张完整的地图，它们共同描绘了 AI 从“能聊天的工具”进化为“能进入真实工作场景的协作伙伴”的演进路径；每个新词的出现，都对应着 AI 向真实工作环境迈进一步时所遇到的一个新问题。

第一章：Token 与 Context Window（AI 一次能看多少）

1.1 Token 是什么

• 定义：AI 处理文本时，并不是像人一样直接读整篇文章，而是先把输入内容拆分成更小的信息单位，这些单位被称为 Token。
• 实例：输入“我喜欢人工智能”，在模型眼里可能不是一整句话，而是被拆成“我 / 喜欢 / 人工智能”。不同模型的拆法不完全一样，一个中文词可能拆成几个 Token，一个英文单词也可能拆成几段。
• 核心认知：不需要纠结于具体的拆分规则，只需理解这些小块信息就是 Token。

1.2 为什么 Token 重要

Token 直接影响三件关键事项：

1. AI 一次能读多少内容（即处理能力的上限）。
2. 调用 AI 的成本（按 Token 数量计费，Token 越多成本越高）。
3. 为什么 AI 会“忘记”之前聊的内容（对话超出最大处理范围后，早期内容会被挤出）。

1.3 Context Window（上下文窗口）

• 定义：模型一次最多能处理的 Token 总数，即为 Context Window（上下文窗口）。
• 限制机制：如果模型最多处理 8000 个 Token，那么你的问题、历史对话、系统提示词、文件内容、工具返回结果加在一起都不能超过这个范围。一旦对话越来越长、超出范围，前面的内容就会被挤出去。
• 类比：就像桌面上只能摊开十张纸，不断放新资料时，最早的纸张就会被拿走。
• 术语统一：无论看到 128K 上下文、百万 Token 长上下文模型，还是按 Token 计费，本质上都是在讨论同一件事——这个 AI 一次最多能处理多少信息，以及你为这些信息支付多少成本。

1.4 重要限制：窗口大不等于聪明

• 核心问题：上下文窗口越大，AI 就一定越聪明吗？不一定。
• 双向困境：信息太少，AI 答不出来；信息太多，AI 又会被无关内容干扰。
• 关键结论：AI 真正好用，不止取决于它“能看多少”，更取决于你如何把任务交代清楚——由此引出下一个热词 Prompt。

第二章：Prompt 提示词（AI 怎么听懂任务）

2.1 Prompt 出现的原因

• 背景：早期人们用 AI 最兴奋的是输入一句话就能得到答案，但很快发现，同一个问题用不同问法，结果差别巨大。
• 失败案例：你随便问“帮我写个方案”，AI 可能生成一堆空话（如提升效率、优化体验、扩大影响力），看起来完整实则无用。
• 成功案例：换种问法——“你是资深产品经理，请针对一个面向开发者的 AI 工具写一份产品方案，要包含目标用户、核心痛点、功能模块、商业模式和落地路径，用表格输出”——结果马上不一样，更具体、有结构、完全符合需求。
• 关键认知：AI 很多时候不是不会做，而是你没把任务说清楚。

2.2 Prompt Engineering 的本质

• 定调：提示词工程不是“写咒语”，更像是给 AI 写一份工作说明书。
• 核心要素：需要告诉 AI 以下几方面内容：
• 扮演什么角色
• 完成什么任务
• 背景信息是什么
• 输出格式是什么
• 哪些不能写
• 什么结果算好
• 最好给几个例子

2.3 Prompt 的局限

• 适用场景：解决早期 AI 最直接的问题——如何让 AI 准确理解我的任务。
• 致命局限：Prompt 再强，也只能解决“任务怎么说清楚”，但解决不了更致命的问题——模型不知道的东西它就是不知道。
• 让他总结公司内部文档，他没看过；
• 让他分析项目代码，他没读过；
• 让他回答昨天发生的事，他训练时根本没有这些数据。
• 后果：硬让他回答，他就只能靠猜，于是出现用户最烦的“一本正经的胡说八道”——由此引出下一个热词 RAG。

第三章：RAG（AI 怎么查资料）

3.1 RAG 解决的核心问题

• 核心思路：不让 AI 只凭记忆回答，而是先查资料再回答。
• 全称：Retrieval-Augmented Generation（检索增强生成）。名字复杂，逻辑超简单——先检索，再生成。

3.2 工作流程示例

• 问题场景：你有一堆公司文档、产品手册、项目代码。过去直接问 AI“我们产品退款规则是什么”，AI 没看过文档，大概率不知道，但会编造一个看起来合理的答案，这很危险。
• RAG 流程：

1. 先把资料放进知识库；
2. 你提问时，系统先去知识库找相关内容；
3. 再把内容交给 AI，让 AI 基于资料回答。

• 具体例子：问 AI“请假要提前几天申请”，AI 没看过员工手册只能猜。但系统先在员工手册里搜“请假申请”，提前找到相关条款交给 AI，AI 就会回答：“根据员工手册，年假提前三个工作日申请，病假要提交证明。”这不是瞎编，是基于资料回答。

3.3 RAG 带出的重要概念

• Embedding（嵌入）：简单说就是把文字变成一串数字。因为计算机不懂意思，但可以比较数字之间的距离。例如“怎么申请退款”和“订单取消后钱怎么退”，字面不一样但意思接近，关键词搜索可能匹配不准，但变成向量后系统能判断语义相似。
• 向量数据库：专门存储这些向量，帮你快速找到相似内容的地方。
• 知识库：存放可检索资料的容器。

3.4 RAG 的演化与升级

• 早期局限：最早的 RAG 像一次搜索——问一次、查一次、生成答案。但复杂问题不是查一次就够：
• 有时候资料不完整；
• 有时候要拆成小问题；
• 有时候查完 A 才知道要查 B；
• 有时候还要判断资料有没有冲突。
• 升级方向：从“搜索引擎模式”进化为“研究助理模式”——会判断资料够不够，不够就换关键词再查；问题太大就拆成子问题；多个来源说法不一致还会交叉对比。AI 已不只是被动回答，开始有主动研究的味道。
• 新的瓶颈：AI 能查资料了，却不能真正做事：
• 可以告诉你如何发邮件，但不能真发；
• 可以告诉你怎么查订单，但不能真查；
• 可以告诉你代码怎么改，但不能真改你的项目。
• 由此引出：下一个热词 Tool Calling。

第四章：Tool Calling（AI 怎么从回答变成行动）

4.1 Tool Calling 的核心作用

• 定位：如果说 RAG 让 AI 有了“资料”，那么 Tool Calling 让 AI 有了“手”。
• 转变标志：从这里开始，AI 不再只是生成文字，开始可以调用外部工具。
• 典型案例：
• 你问“帮我查这个订单状态”，它可以调用订单系统；
• 你说“帮我跑这段 Python 代码”，它可以调用代码执行环境。
• 本质：解决 AI 从“给建议”变成“执行动作”的问题。以前你问“我今天下午有空吗”，他可能回答“你可以查看日历”，这叫建议；但接入日历工具后，他可以直接查日历，告诉你“下午 2 点到 3 点有会，四点以后有空”——这不是建议，是真帮你查了。

4.2 新问题的出现

工具一多，新麻烦随之而来：AI 要接天气、数据库、浏览器、公司内部系统，每个工具都要单独开发接口，每个平台接法不一样，每个 Agent 都要重复集成——工具描述怎么写？参数怎么传？权限怎么管？调用结果怎么返回？安全边界怎么控制？没有统一方式就会乱成一锅粥。

• 由此引出：下一个热词 MCP（Model Context Protocol）。

第五章：MCP（AI 怎么统一连接外部世界）

5.1 MCP 为什么火

• 核心原因：不是让模型变聪明，而是 AI 要进入真实工作环境，必须解决一个实际问题——外部工具太多，连接方式太乱。
• 精确定义：MCP 是 AI 连接外部工具和数据源的标准协议，如同 AI 世界里的 Type-C 接口。
• 类比说明：以前每个设备都有自己的接口——手机一个、电脑一个、相机一个、充电器一个。后来 Type-C 出现，大家尽量用统一接口连接。MCP 在 AI 世界做的事也类似：以前每个 AI 应用接工具都像自己“焊电线”——接数据库写一套、接文件系统又写一套、接企业内部系统还要写一套，开发成本高，维护成本也高。

5.2 MCP 要解决的具体问题

• 工具怎么暴露给 AI；
• AI 知道能调用哪些能力；
• 工具需要哪些参数；
• 调用结果怎么返回；
• 资源怎么提供；
• 权限和安全边界怎么控制。

5.3 MCP 的定位

• 关键定性：MCP 不是普通工具，更像是 AI 接入工具生态的连接层，解决的是怎么让 AI 标准化地连接多个工具和数据源。
• 阶段意义：AI 此时已经不只是一个聊天框，开始向“能接插件的系统”演进。

• 新的关键点：AI 每次执行任务，真正影响效果的不只是模型和工具，还有一个关键因素——它当时到底看到了什么信息。由此引出下一个热词 Context Engineering。

第六章：Context Engineering（AI 每次到底该看什么）

6.1 为什么 Prompt Engineering 不够用了

• 核心澄清：很多人以为 Prompt Engineering 过时了，其实不是——是不够用了。
• 关注点转移：早期关注的是“一句话怎么写好”，但现在 AI 应用变复杂，真正的问题是：这次任务系统该给 AI 准备哪些信息——要不要看历史对话？要不要看用户资料？要不要看数据库结果？要不要看上一次任务状态？要不要看公司规范？要不要看工具调用结果？
• 一句话区分：Prompt Engineering 是写一条好指令，Context Engineering 是设计整个信息流。

6.2 案例说明

• 简单场景：你让 AI“帮我回复这个客户”。如果只是简单 Prompt，AI 只能根据当前输入回复。
• 好用的 AI 客服助手：需要知道更多——这个客户是谁？之前买过什么？之前投诉过什么？公司退款政策是什么？这次要不要升级处理？
• 困境：这些信息不能随便塞给 AI——太少判断不准，太多被干扰，信息过期会做错判断，权限没管好还会泄露敏感数据。
• 核心结论：Context Engineering 的核心不是给 AI 更多信息，而是给 AI 刚好需要的信息。

6.3 Context Engineering 与 Context Management

• 演化关系：后来又出现更产品化的词 Context Management。Context Engineering 更像方法，Context Management 更像系统。
• 系统作用：每次 AI 执行任务时自动组装最合适的上下文——该查哪些资料、该带哪些历史记录、该过滤哪些敏感信息、该压缩哪些长内容、该把重要信息放前面。
• 本质：不是让模型变聪明，是让模型每次工作时都能拿到最合适的材料。越往后，AI 效果不只是取决于模型会不会回答，而是取决于系统有没有把正确信息交给他。

• 新痛点：如果每次都要手动告诉 AI 怎么写周报、怎么分析代码、怎么处理 Excel，还是很麻烦。由此引出下一个热词 Skill。

第七章：Skill（AI 怎么沉淀可复用能力）

7.1 Skill 要解决的真实问题

• 核心痛点：不想每次都重新教 AI 一遍。
• 场景示例——每周写工作周报：
• 每次让 AI 帮写都要重新交代要求：这周做了啥、哪些项目有进展、哪些问题没解决、下周计划怎么写、语气要正式但不空洞、不要流水账、要突出成果。
• 说少了 AI 写的不是你要的；说多了每次像重新培训新人。
• 期望：把这套要求保存下来，以后只要说“按我的周报格式写”，AI 就知道怎么做——先整理本周事项、提炼成果和问题、按固定格式输出、再调整成适合汇报的语气。

7.2 Skill 的定义与价值

• 精确定义：Prompt 像一次性指令，Skill 更像一份长期标准作业程序（SOP）——把一套重复的工作方法沉淀成 AI 可反复调用的能力。
• 举例：写周报是 Skill，分析代码仓库是 Skill，处理财务表格也可以是 Skill。
• 层级意义：
• 个人：可以沉淀自己的工作风格；
• 团队：可以沉淀标准流程；
• 企业：可以把岗位经验变成可复用的 AI 能力。
• 阶段性结论：AI 不再只是临时听你指挥，开始可以积累一类任务的固定做法。

7.3 Skill 的边界

• 局限：此时 AI 主要还是通过文本、API 和工具做事。但现实工作里很多系统没那么理想：
• 很多系统没有 API；
• 有些有 API 但难接；
• 还有很多操作本来就在网页、软件和后台里——点击按钮、填写表单、上传文件、复制粘贴、筛选数据、下载报表、登录后台、在多个页面来回操作。
• 关键认知：这些事不是调用 API 就能完成的，于是 AI 又往前走了一步——Computer Use。

第八章：Computer Use（AI 怎么操作电脑）

8.1 与 Tool Calling 的本质区别

• 对照关系：Tool Calling 是 AI 调用 API，Computer Use 是 AI 像人一样操作电脑。看起来都是执行动作，本质完全不一样。
• 适用条件：
• 系统有 API → AI 可以直接调用（如查天气、查订单、查数据库）；
• 系统没有 API → AI 很难处理，因为它不能只靠文字生成完成操作（如老旧后台网页管理系统、内部审批页面、只能人工点击的表单）。

8.2 Computer Use 的工作原理

• 实现方式：让 AI 看屏幕、理解界面，然后用鼠标键盘操作。
• 可执行操作：打开网页、点击按钮、输入内容、滚动页面、选择下拉框、提交表单、下载文件、上传资料。
• 报销场景示例：公司系统没有 API，以前只能自己打开网页登录后台，点击报销、填写金额、上传发票、选部门、提交审批。如果 AI 只能调用 API，它帮不上忙；但有了 Computer Use，AI 可以像人一样操作浏览器——打开报销系统、找新增入口、识别发票金额、填写表单、上传文件、提交申请。

8.3 意义与难点

• 重大意义：让 AI 不再只服务于接口完善的新系统，开始能进入很多只能人手操作的旧系统。这也是 AI Browser、Browser Agent、Operator 这些概念火起来的原因——浏览器原来是人上网的入口，未来可能变成 AI 替你办事的入口。
• 现实难点：
• 网页布局会变；
• 按钮可能识别错；
• 登录要验证码；
• 一步错全错；
• 有些操作涉及权限安全。
• 总体评价：Computer Use 很有想象力，但要稳定落地还需要很多工程配套。

• 新问题：当 AI 会查资料、调用工具、操作电脑、还能复用 Skill，下一个问题就来了——它能不能自己完成复杂任务？这就引出 Agent。

第九章：Agent（AI 怎么自己拆任务循环执行）

9.1 Agent 的核心特征

• 澄清误区：很多人把 Agent 理解为更聪明的聊天机器人，这是不对的。Agent 真正关键的不是“聊天”，而是它能围绕一个目标自己拆步骤、选工具、观察结果再调整。
• 对比不同形态：
• 普通聊天机器人：你问一句，答一句；
• Tool Calling：你让他做一个动作，他调用一个工具；
• Agent：你给他一个目标，他自己想办法推进。

9.2 案例：项目启动失败分析

• 普通 AI：给你一堆建议——检查配置、依赖、端口等。
• 能编程的 Agent：直接行动——先看错误日志 → 再读配置文件 → 检查依赖版本 → 搜代码相关调用 → 尝试运行测试 → 遇错继续定位 → 最后给修改方案，甚至直接改代码。

9.3 Agent 的核心循环

• 核心机制：先计划 → 再行动 → 看结果 → 调下一步，这是一个循环。
• 为什么 Agent 先在编程圈爆发：代码太适合 Agent 了——代码项目有明确文件，报错信息超具体，测试结果能分对错，版本控制记录每次改动，改完还能自动验证。
• 写代码的 Agent 的能力：不只是生成代码，它能读项目、懂文件结构、搜函数、改代码、跑测试、遇错再改、最后生成提交说明。

9.4 Vibe Coding 的含义

• 背景：AI 编程 Agent 爆火后，催生了一个出圈词 Vibe Coding。
• 转变：以前是你写代码 AI 辅助，现在是你说目标 AI 实现，你只管验收和调整。
• 对程序员的影响：以前时间花在“写实现”，以后更多时间在——定义需求、拆任务、设计架构、审代码、控制质量、管理 AI Agent。这正在改变程序员的工作中心。

9.5 Agent 的风险

• 核心风险：Agent 越强，风险越明显——它会犯错、乱改文件、误删内容、生成不安全代码、跑偏、耗大量 Token，甚至做出一个看起来能跑但你不敢上线的东西。
• 关键结论：Agent 不是越自由越好，要落地必须套约束。由此引出下一个热词 Harness Engineering。

第十章：Harness Engineering（Agent 怎么安全上线）

10.1 为什么需要 Harness

• 真实困境：很多 Agent Demo 看起来超震撼——你输入一个目标，它自己拆任务、查资料、调用工具、写代码，几分钟就出结果。但一到真实生产环境，问题就复杂了：
• 能控制权限吗？
• 知道哪些操作不能做吗？
• 生成结果谁验证？
• 什么时候要人类审批？
• 会不会越权访问数据？
• 核心判断：Agent 真正难的不是模型，而是外面的工程系统。

10.2 Harness Engineering 的定位

• 精确定义：可以理解成给 Agent 套上安全带、方向盘、仪表盘、刹车系统。
• 类比说明：模型是发动机，Harness 是控制系统。发动机越强越需要控制——不然不是跑更快，而是更容易出事故。

10.3 Harness 通常包含的内容

• 权限控制
• 工具白名单执行
• 沙箱
• 预置追踪
• 错误重试
• 输出验证
• 人工审批
• 成本控制
• 安全边界
• 回滚机制
• 评测系统

10.4 场景示例

• 整理电脑文件：没有 Harness，Agent 可能误删重要文件；有 Harness，就能限制它只能访问指定文件夹，所有操作都记录，危险动作要人工审批，出错还能回滚。
• 改代码场景：没有 Harness，Agent 可能直接改生产代码；有 Harness，它只能在沙箱分支改，改完必须跑测试，测试过了才能提交，提交前还要人工审核。

10.5 核心观点

• 企业真正需要的不是看起来聪明的 Agent，而是安全、可控、可追踪、能验证的 Agent。
• 这是 AI 落地的关键变化——难点从“模型够不够聪明”转向“系统够不够可靠”。

• 新问题：AI 已从聊天机器人变成能查资料、调用工具、写代码、执行任务的 Agent。但真实业务中，企业的工作不是一个 Agent 能完成的，往往是一条流程。于是 Workflow 开始变得重要。

第十一章：Workflow（工作流——AI 怎么进入业务流程）

11.1 真实业务场景的复杂性

• 场景示例：客户提交咨询表单 → 系统先读表单 → 推断客户类型 → 查 CRM → 生成跟进建议 → 分配销售 → 发邮件 → 通知群聊 → 等人工确认 → 写入数据库 → 生成日报 → 后续还要跟进。
• 本质：这不是一次聊天，也不是一个工具调用，这是一条完整的业务流程。

11.2 Workflow 与相关工具的价值

• 代表工具：n8n、Coze 等。
• 核心价值：不是让模型变强，而是把 API、数据库、消息系统、人工审批、定时任务、条件判断串起来。AI 只负责部分判断和生成，真正让事情跑起来的是 Workflow。
• 与 Agent 的分工：Agent 负责思考和判断，Workflow 负责把步骤串起来。没有 Workflow 的 AI 只能完成单点任务；有了 Workflow，它就能进入持续运转的业务流程。

11.3 意义

• 给普通人的可能性：不用从零写系统，把现有工具像搭积木一样串起来，需要判断生成的地方接入 AI 就行。
• 阶段定位：这是 AI 从“聊天框”进入真实生产流程的关键一步。

• 还差最后一层：Workflow 解决“一条流程怎么跑”，但企业想要的不是跑完就结束，而是长期在工作空间里的 AI——这就是 Workspace Agent。

第十二章：Workspace Agent（AI 怎么变数字员工）

12.1 Workflow 与 Workspace Agent 的关键区别

• 类比：普通 Agent 像临时工——给任务做一次工作；Workspace Agent 像岗位助手——长期待在工作空间，懂流程、权限、上下文和协作关系。

12.2 案例：写项目周报

• 普通 Agent：会问你项目内容是啥、进度如何、风险有啥、下周计划是什么——因为它不知道团队发生了什么。
• Workspace Agent：在你的工作空间里能看任务系统、代码提交、会议纪要、文档更新、成员分工、上周周报。所以它能自动整理——本周完成了啥事项、哪些任务延期、哪个模块风险最大、下周该推进啥、哪些内容要负责人确认。这就不是普通聊天机器人了，它开始进入组织的工作空间。

12.3 Workspace Agent 的重点

• 产品形态变化：重点不是更智能，而是产品形态发生变化——AI 不再是临时工具，变成团队工作空间里长期存在的角色。
• 实例：AI 销售助理、AI 数据分析助理、AI 项目管理助理、AI 研发助理——他们不只是回答问题，而是长期处理一类工作，还和团队流程结合。

12.4 现实挑战

• 权限怎么管？
• 数据怎么隔离？
• 不同成员看的信息不一样怎么办？
• AI 建议错了谁负责？
• 什么时候自动执行，什么时候要人工确认？
• 长期记住的信息哪些该留、哪些该过期？
• 总结：Workspace Agent 不只是更酷的 Agent，背后牵扯企业协作、权限、安全流程和组织管理——这就是它成为 AI 演进重要方向的原因。

总结：AI 热词是一张地图不是黑话

• 核心主线：这些词不是孤立概念，背后有主线——AI 从会聊天的工具，变成能进真实工作场景的协作伙伴。
• 认知转变：过去我们以为 AI 进步就是模型变强——参数更多、速度更快、回答更聪明。但真正变化不止在模型，更大变化在模型之外——AI 怎么连接外部世界？怎么进入业务流程？怎么和人类协作？怎么安全稳定落地？
• 热词出现的逻辑：AI 圈不断出新词不是喜欢造黑话，而是 AI 每靠近真实工作一步，就会遇到一个新问题。为了解决这些问题，才出现新概念、新工具、新工程方法。
• 应对建议：以后看到新 AI 热词别慌，只要问一个问题——“它解决的是 AI 走向真实工作中的哪个问题？” 想清楚这个问题，再多新概念也不会乱。

行动清单（对普通用户的实用建议）

1. 理解底层机制：用 Token 和 Context Window 的视角理解 AI 的“一次性阅读量、计费依据和对话记忆机制”。
2. 学会下清晰指令：掌握 Prompt Engineering 的基本框架——角色、任务、背景、输出格式、限制条件、示例，而不是寻找所谓“万能咒语”。
3. 善用 RAG 类能力：让 AI 处理公司内部文档或私有数据时，优先考虑基于知识库的检索增强方案，避免直接让模型凭记忆猜测导致“一本正经的胡说八道”。
4. 关注工具集成方式：当需要 AI 连接多个外部系统时，优先选择支持 MCP 等标准协议的工具，降低集成成本和维护复杂度。
5. 沉淀可复用能力：对于重复性任务（如写周报、分析代码、处理表格），将工作方法沉淀为 Skill，避免每次重复交代需求。
6. 对 Agent 保持控制：部署 AI Agent 时，建立权限控制、沙箱环境、人工审批、错误回滚等安全机制，而不是追求越自由越好。
7. 从流程视角思考 AI 落地：对于真实业务场景，把 AI 嵌入到完整的 Workflow 中，而不是期待单个对话解决所有问题。
8. 遇到新词先问“解决什么问题”：任何新 AI 热词出现时，先判断它在 AI 走向真实工作的演进中解决了哪个环节的问题，而不是焦虑于概念本身。

限制与待确认问题（基于原文）

1. Token 拆分规则：原文指出不同模型拆法不完全一样，但未给出不同模型之间拆分差异的具体比较。
2. Context Window 增大与智能的关系：原文明确指出“窗口大不等于聪明”，但未深入分析在何种具体条件下、多大的窗口会开始产生负面干扰。
3. MCP 的具体技术规范：原文只做了类比性解释（Type-C），未展开技术细节，如协议版本、标准制定组织、兼容范围等。
4. Computer Use 的成熟度：原文指出其“很有想象力但要稳定落地需要很多工程配套”，但未给出当前实际落地程度和典型成功案例的具体数据。
5. Workspace Agent 的实现现状：原文描述了其概念和前景，但未说明当前是否有完整的商业产品或真实大规模部署案例。
6. 各概念间的具体技术边界：明确说明各概念解决的“不同问题”，但未讨论同一问题是否可以由多种方案解决，或各方案的取舍标准。