AI七层：花1小时搞懂，省下100万开发费

我见过不少创业团队，一上来就兴冲冲招人搞Agent，结果三个月过去，啥也没跑起来。为啥？其实就一个原因——没搞明白AI这七层到底咋回事。今天我用做生意的方式给你捋一遍，照着层招人、照着层买服务，钱才能真花在刀刃上。

一、Token——说人话就是你的“运营成本”

每次调AI都得花钱，Token就是你一天天的可变成本。选模型别光看效果好，得算算你业务里每次调用平均吃掉多少Token。省Token，就是真省钱。

二、提示词——就是你的“话术本”

别让每个员工自己瞎写提示词。花一周时间，把你最常用的几个提示词模板化，能直接干掉30%的无效调用。这一层你投一个人力，回头能省十个员工的时间。

三、上下文——相当于你的“客户档案”

做客服AI的话，上下文就是客户以前下过的单、跟你们聊过的天。搞个向量数据库（RAG）进去，前期花点钱，但后续复购率能往上拉一把。

四、Agent——这就是你的“虚拟员工”

这层杠杆最大。一个Agent顶三个实习生，真不夸张。但别傻到自己从零开发，拿LangChain或者AutoGen，一个月就能上线。你花5万开发费，省下来的是年薪20万的活人成本。

五、Harness——说白了就是“业务流程管理系统”

如果你只有一两个Agent，不着急搞这个。但一旦超过五个，没有Harness，准乱。直接买现成的编排工具，比如Prefect，千万别自己造轮子。

六、MCP——类似你的“API总闸”

MCP能让AI统一调用你内部的各种系统。这层一定要标准化，别每个业务线搞自己的一套。花两个月，让一个后端工程师搭好MCPserver，后面所有AI都能用上。

七、Skills——就是你公司的“知识库底子”

积累Skills就是积累你的核心竞争力。今天你教会AI写小红书文案，明天这个Skill就能套用在十个产品上。这东西是无形资产，越攒越值钱。

给创业者的行动清单：

第一阶段（到1）：只管Token+ 提示词+上下文，直接用现成的ChatGPT就行。

第二阶段（1到10）：开始上Agent，再搭一个Harness。

第三阶段（10到100）：把MCP和Skills搞起来，这时候AI才能变成你的护城河。

记住一句话：钱要花在层与层的接口上，别老重复造轮子。