LLM 应用分层架构（Flat Illustration）
模型层：LM Core（Transformer）
Pretraining / Fine-tuning / Next-Token Prediction
Token
Tokenizer + Token ID
计费与延迟基准
Context
System/User History
Context Window 限制
Prompt
Instruction + Constraints
Output Format 约束
Tool
Function Calling / API
外部状态读写
协议层：MCP
统一 Tool Schema / Transport / Capability Discovery
降低多平台接入和迁移成本
执行层：Agent + Skill
Plan -> Act -> Observe -> Refine
按需加载 SKILL.md，沉淀任务策略
端到端链路：LM -> Token -> Context -> Prompt -> Tool -> MCP -> Agent -> Skill
工程关注点：正确性（Quality）/ 延迟（Latency）/ 成本（Cost）/ 可观测性（Observability）