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每天我们都听到一堆看起来晦涩的AI词汇：Token、LLM、Prompt、Skills、Agent、MCP、Workflow、Harness、RAG……

我们要想与AI更好地协作，如果不懂这些词，是很难真正上手的。可问题是，它们光看名字，就让人头大，想学习无法下手，不知道从哪里开始。

其实，理解它们最简单的方法，就是把它们放到我们实际业务场景里去看。

今天，我们就用一个「经营日报」的例子，一次性把这9个术语串联起来，一次性学会AI的工作原理。

一、没有AI，经营日报怎么做

基本上每个大公司，都有每日发送经营日报或销售日报的机制，通常日报这个工作是由数据分析或商业分析部门的分析师负责完成的。

没有AI的时候，分析师是怎么做的？

（1）分析师每天早上8点到公司。

（2）取数：写好SQL，从数据库取出数据。

（3）清洗计算：用Python或Excel完成数据清洗、计算、画图表的工作。

（4）解读：分析师解读数据，发现异常，分析原因、撰写结论。大部分公司在这一步只是进行描述性分析，无法完成深度解读。比如，GMV目标完成度70%，环比下降1%。

（5）发送：最后通过邮件、飞书、钉钉、Kim等内部办公软件发送给相关人员。

二、有了AI，经营日报怎么做

有了AI，通过AI自动完成每日经营日报的分析和发送，我们来看看这9个核心术语和概念是如何配合协作，把这个重复性很高的苦活累活从头到尾做下来的。

第一阶段：任务触发与理解

1. Workflow（工作流）：自动化流水线

早上8:00，系统的定时任务准时唤醒触发了Workflow。它把我们分析工作拆解为一条流水线：提取数据 -> 计算分析 -> 寻找异常 -> 下钻归因 -> 生成报告 -> 发送日报。

Workflow就像工厂里的流水线，定义好日报这件事的先后顺序。

2. Agent（智能体）：接管分析工作

Workflow唤醒Agent，Agent就像一个数字员工，能自主规划、决策和执行任务，它被唤醒后，开始接管所有的分析动作。

3. Prompt（提示词）：下达任务指令

Agent启动后，系统会向它注入今天的Prompt。比如：作为高级商业分析师，请调取昨日全盘数据，使用MECE原则拆解核心指标，定位波动超过5%的异常，并找出业务根因，撰写分析结果，发送给我设置好的相关人员。 

Prompt就是给AI下达的指令。

4. Token（词元）：处理信息的最小单位

Prompt会被层系统切分成一个个Token，Token是AI理解和处理文字、代码的最小单位，同时Token的消耗量也直接决定了今天这份日报的算力成本。

5. LLM（大语言模型）：推理分析

被切分好的Token输送给大模型（LLM）。大模型拥有强大的逻辑推理能力，它能读懂Prompt的意图，并能生成具体的分析策略。

第二阶段：执行与深度分析

6. MCP（模型上下文协议）：打通企业数据

LLM为了分析，必须去数据库系统获取昨天的真实数据。怎么获取呢？

这时候MCP就出现了，MCP的作用就是安全地连接到公司的数据库或BI报表系统，这样就能够获取数据了。

7. Skills（技能）：调用专业技能和工具

通过MCP连通数据库后，Agent开始调用它掌握的各种Skill。比如：

• SQL查询Skill：它首先调用SQL查询skill，提取昨日销售明细，比如发现销量暴跌了15%。

• 数据分析Skill：接着它调用Python数据分析skill，把数据进行多维下钻拆解，定位问题点，比如定位到是华南大区的转化率出了问题。

• 图表生成Skill：最后它调用图表生成skill，绘制各种可视化的图表。

通过这些skill，我们就可以完成取数、清洗、计算、分析、做图，发现异常数据。

8. RAG（检索增强生成）：注入业务上下文

光知道数据异常还不够，还要解释数据为什么异常，比如为什么华南大区的转化率会下滑。

怎么找到异常原因呢？数据异常的背后，是业务的变动或异常。所以，必须让大模型对业务非常熟悉。

怎么熟悉业务呢？这时候Agent就会启动RAG技术，去公司的内部私有知识库中进行语义检索，迅速扫描昨日的运营日志、客服群聊天记录和各部门业务文档等等，通过对这些内部文档的分析，提取到关键线索，定位到原因，比如昨日华南区突发暴雨，导致合作物流大面积延迟，引发退单。

这里要注意一个问题。

无法定位原因也是很多分析师的短板，为什么？因为分析师离业务远，对业务的理解深度不够。

而RAG知识库可以注入更多的业务背景和上下文内容，有了这样的业务知识库，AI就能为数据异常找到业务根因，以后分析师要做的或许只是确认和判断就可以。

第三阶段：质检与交付

9. Harness（评估与测试框架）：出厂前检验质量

AI生成分析报告的草稿后，系统并不会立刻发送，这个草稿必须进入Harness进行自动化质检。这时候，Harness就像是一个审核员，负责校验报告中的数据计算是否精准、逻辑推理是否严密、是否存在幻觉问题。

只有通过了Harness考核和检验，比如数据准确率评分100%，逻辑自洽，这份由AI完成的经营分析日报，才算正式定稿获批放行。

10. Skills（技能）：发送日报，流程闭环

质检通过并放行后，Workflow流转到最后一步，此时Agent就会调用「邮件发送Skill」或 「飞书推送Skill」，将日报准时发送给相关的业务负责人与管理层工作群。

至此，整个自动化分析与交付流程就完成了闭环。

三、幕后这九个术语，看这一张表

过去，分析师每天早上要手动取数、清洗、计算、分析、写结论、发日报。

现在，AI可以把这些动作重新组织起来：用Workflow安排流程，用Agent接管任务，用Prompt明确目标，用LLM完成推理，用MCP连接数据库，用Skills调用技能工具，用RAG补充业务背景，用Harness做质量把关，最后再调用Skill，把日报发送出去。

最后，我们用一张表把这9个术语做个统一解释。