本文以 Claude Code 为案例系统拆解了 AI Coding Agent、Agent Harness、工具调用、权限治理、上下文工程、多 Agent 协作等核心知识探讨了 LLM 如何通过 Agent Harness 被包裹进工具、权限、上下文、记忆、验证和人类监督构成的工程闭环中。文章适合开发者、AI Coding 工程师、LLM Agent 架构师及大厂面试求职者旨在帮助读者深入理解 Agent 系统设计掌握 AI Coding 的核心原理并提升大厂面试竞争力。知识库定位这不是一份普通的 Claude Code 使用教程。这是一份以 Claude Code 为案例系统拆解 AI Coding Agent / Agent Harness / 工具调用 / 权限治理 / 上下文工程 / 多 Agent 协作 / 大厂面试系统设计 的核心知识库。Claude Code 官方将其定义为一个可以读取代码库、编辑文件、运行命令并与开发工具集成的 agentic coding tool它并不只是一个聊天框而是能够在终端、IDE、桌面端与浏览器等环境中工作的开发代理。更关键的是Claude Code 官方文档明确提出了它的核心工作方式当用户给出任务后Claude 会经历 gather context → take action → verify results 的 agentic loop并且 Claude Code 本身承担了围绕模型的 agentic harness 角色提供工具、上下文管理和执行环境把语言模型变成能够执行工程任务的 coding agent。因此本知识库的核心命题是Claude Code 的核心不是“模型会写代码”而是通过 Agent Harness 把一个概率语言模型包进工具、权限、上下文、记忆、验证和人类监督构成的工程闭环里。适合谁读本知识库主要面向四类人想高效使用 Claude Code 的开发者 你不只想知道命令怎么敲还想知道 Claude Code 为什么能读仓库、改代码、跑测试、修 bug、生成 PR。准备大厂面试的工程师 你希望能回答类似这样的问题 “请设计一个简化版 Claude Code / Cursor / Devin / OpenHands。” “AI Coding Agent 的权限系统怎么设计” “为什么 Agent 需要工具调用和上下文压缩” “如何避免 Agent 无限循环、误删文件、上下文污染”正在做 AI Agent 产品或 AI Infra 的技术人 你关注的不只是 prompt而是 Agent Runtime、Tool Registry、MCP、权限策略、Hook、Session、Checkpoint、Observability、Sandbox 等系统设计问题。AgentAlpha 社区里的进阶学习者 你希望把 Claude Code 当作一个入口理解未来 IDE、DevOps、Code Review、CI/CD、研发协作如何被 Agent Harness 重构。写作边界与资料原则为了让本文档适合公开发布并具备长期参考价值本文严格遵循以下边界只基于公开资料与工程归纳本文参考Claude Code 官方文档Anthropic / Claude Agent SDK 公开文档Model Context Protocol 官方规范公开论文、arXiv、顶会论文公开开源项目与公开工程博客自建 toy implementation、伪代码和架构类比知识库核心主线本文的主线不是“Claude Code 怎么用”而是也就是说我们真正要研究的是一个语言模型如何被工程系统包裹最终变成一个能够在真实代码仓库里工作的工程代理。Claude Code 的最小心智模型如果只用一张图理解 Claude Code可以先记住下面这个模型这张图里最重要的不是模型本身而是模型外面的 Harness。LLM 负责理解、推理、生成Harness 负责把模型的能力接入真实世界同时控制风险。为什么要从 Agent Harness 角度学习 Claude Code大多数新手学习 Claude Code会停留在三个层面但高手和面试官真正关心的是下面这些问题为什么 Claude Code 需要循环而不是一次性回答 为什么工具调用是 AI Coding Agent 的核心 为什么权限系统不能只靠 prompt 为什么上下文窗口会成为长任务瓶颈 为什么 Hook 比“写在提示词里的规则”更可靠 为什么 MCP 像 AI 时代的 USB-C / LSP 为什么 Subagent 的本质是上下文隔离而不是简单多开几个模型 为什么未来 IDE 可能变成 Agent OSClaude Code 官方文档里列出的能力已经覆盖 built-in tools、hooks、subagents、MCP、permissions、sessions 等模块Claude Agent SDK 也把 Claude Code 的工具、agent loop 和上下文管理能力暴露给开发者用于构建可编程的生产级 agent。这意味着Claude Code 不只是一个产品它更像一个可被学习、抽象、迁移的 Agent 系统设计样本。本文核心观点观点一LLM 不是完整产品Harness 才是产品一个 LLM 可以生成代码但它本身不能安全地读写文件、运行命令、管理权限、跟踪上下文、验证结果、回滚失败操作。真正让 AI Coding Agent 可用的是这就是 Harness 的意义。观点二Agentic Loop 是 AI Coding 的最小闭环传统代码补全是输入上下文 → 输出补全AI Coding Agent 是理解目标 → 收集上下文 → 制定计划 → 调用工具 → 修改代码 → 运行验证 → 根据反馈修正 → 完成任务Claude Code 官方把这个循环概括为收集上下文、采取行动和验证结果对于 bug fix、重构、测试修复这类任务这个循环会反复发生直到任务完成或需要用户介入。(Claude)【面试核心】面试官问 “Claude Code 和 Copilot 有什么区别” 时不要只回答“Claude Code 能跑命令”。更好的回答是Copilot 更接近代码补全或局部辅助而 Claude Code 更接近一个具备 Agentic Loop 的工程代理。它不仅生成代码还会主动收集上下文、调用工具、修改文件、执行验证并在失败后根据结果继续调整。观点三工具让模型拥有行动能力权限让行动能力可治理没有工具时LLM 只能输出文本。有了工具后LLM 可以Read 文件 Edit 代码 Write 新文件 Bash 执行命令 Grep 搜索内容 Glob 搜索路径 WebSearch 获取外部信息 MCP 调用外部系统 Git 创建提交和 PR但是一旦模型拥有行动能力就必须引入权限系统。Claude Code 官方权限文档说明它支持细粒度权限规则和权限模式allow、ask、deny 规则用于控制工具是否可以被使用并且规则按 deny → ask → allow 的顺序评估deny 优先。【哲学思考】Agent 的能力来自工具Agent 的风险也来自工具。 所以权限系统不是限制 Agent而是让 Agent 变得可被信任。观点四上下文工程决定 Agent 能不能做长任务AI Coding 的难点不只是“写对一段函数”而是处理真实仓库里的长任务几十个文件 多个模块 复杂依赖 历史约定 测试失败 构建脚本 团队规范 安全要求 上下文超限Claude Code 的记忆系统包括 CLAUDE.md 和 auto memory。官方文档说明每个 Claude Code session 都从新的 context window 开始CLAUDE.md 是用户写入的持久上下文auto memory 是 Claude 根据用户纠正和偏好自动写入的笔记两者都会在会话开始时加载为上下文。但注意CLAUDE.md 和 memory 是 上下文不是强制执行的配置。官方文档也强调如果某条规则必须在特定时刻执行例如每次提交前或每次文件编辑后执行就应该写成 Hook而不是只依赖 CLAUDE.md。这正是上下文工程和确定性控制之间的边界。观点五Hook 是确定性控制面不是 prompt 建议在 Agent 系统里prompt 是软约束Hook 是硬机制。Claude Code 官方 Hooks 文档说明Hooks 是在 Claude Code 生命周期特定点自动执行的用户定义 shell command用于提供确定性控制确保某些动作总会发生而不是依赖 LLM 自己决定是否执行。(Claude API Docs)举例“请你每次改完代码后格式化一下”这是 prompt模型可能忘。PostToolUse(Edit|Write) → run prettier这是 Hook系统会执行。【面试核心】如果面试官问Hook 和 prompt 指令有什么区别标准回答应该是Prompt 适合表达意图和偏好Hook 适合表达必须执行的确定性规则。凡是安全、合规、格式化、审计、验证、阻断这类高可靠动作都不应该只依赖 prompt而应该放进 Hook 或 Policy。观点六MCP 是 Agent 接入外部世界的标准协议层Model Context Protocol 官方规范将 MCP 定义为一个开放协议用于让 LLM 应用与外部数据源和工具无缝集成它为 AI-powered IDE、聊天界面、自定义 AI 工作流提供标准化连接方式。MCP 规范还说明它使用 JSON-RPC 2.0 消息并在 Host、Client、Server 之间建立通信其中 Server 可以提供 Resources、Prompts、Tools 等能力。(Model Context Protocol)MCP 官方规范还明确提到它受到 Language Server Protocol 的启发就像 LSP 标准化了编辑器和语言能力的连接方式MCP 标准化了 AI 应用与外部上下文、工具的连接方式。(Model Context Protocol)【哲学思考】MCP 的本质不是“又一种插件系统”而是把外部世界协议化。 它让 Agent 不再依赖每个产品各自发明一套工具接入方式。观点七Subagent 的本质是上下文隔离和任务专业化Claude Code 官方文档说明Subagents 是处理特定任务的专用 AI assistant当某个支线任务会污染主对话例如大量搜索结果、日志或文件内容时可以让 Subagent 在自己的 context window 中完成工作只把摘要返回给主会话。每个 Subagent 可以拥有自己的系统提示词、工具访问和独立权限。(Claude)这说明 Subagent 的真正价值不是“多开几个模型”而是隔离上下文 限制权限 并行探索 专业化角色 保护主会话 降低认知污染【面试核心】如果面试官问多 Agent 是不是越多越好高阶回答应该是不是。多 Agent 带来上下文隔离和任务专业化但也会引入协调成本、通信成本、权限复杂度、结果合并成本和递归失控风险。好的多 Agent 系统不是堆 Agent 数量而是明确任务边界、上下文边界和权限边界。论文脉络从推理到行动再到真实软件工程学习 Claude Code不能只看产品文档还要理解它背后的研究脉络。Chain-of-Thought让模型显式展开中间推理Chain-of-Thought Prompting 论文研究了通过生成一系列中间推理步骤来提升大语言模型复杂推理能力的方法。(NeurIPS Proceedings)它对应 Claude Code 中的任务拆解 计划生成 复杂问题分析 多步骤调试ReAct推理与行动交错ReAct 论文提出让语言模型交错生成 reasoning traces 和 task-specific actions使模型一边推理、一边与外部环境交互获取信息。(arXiv)它对应 Claude Code 中的Reason → Tool Call → Observation → Next Reason → Next Tool Call这几乎就是 Agentic Loop 的论文原型之一。Toolformer模型如何学习使用工具Toolformer 论文提出让语言模型通过简单 API 学习在何时调用工具、调用什么工具、传什么参数并如何把工具结果纳入后续预测。(arXiv)它对应 Claude Code 中的工具选择 工具参数生成 工具结果吸收 Tool Runtime 设计SWE-bench真实软件工程任务评测SWE-bench 是一个用于评估模型解决真实 GitHub issue 能力的 benchmark它将代码库和 issue 描述提供给模型要求模型修改代码来解决问题。(OpenReview)它对应 Claude Code 中的真实仓库理解 bug 修复 patch 生成 测试验证 工程闭环评估SWE-agentAgent-Computer Interface 的重要性SWE-agent 论文提出语言模型 Agent 是一种新的 end user需要为其专门设计与计算机交互的接口其 Agent-Computer Interface 可以影响 Agent 创建和编辑代码、浏览仓库、执行测试等能力。(arXiv)它对应 Claude Code 中的工具接口设计 Agent 与操作系统交互方式 文件编辑接口 测试执行接口 错误反馈格式【核心结论】AI Coding Agent 的性能不只取决于模型本身也取决于模型看到什么接口、拿到什么工具、收到什么反馈、处在什么权限边界中。全文目录Part 0导读为什么 Claude Code 值得开发者系统学习Claude Code 不是普通 CLIClaude Code 不是简单 ChatbotClaude Code 是 Agent Harness 系统设计样本为什么这对开发者、面试和 AI Agent 产品都重要Part A小白阶段从会用到理解基本原理Claude Code 是什么一句话定义和 ChatGPT / Copilot / Cursor / 普通 CLI 的区别它能做什么为什么 AI Coding 需要 Agent而不是单轮补全面试官会怎么问Agentic Loop 入门Gather Context → Act → Verify → Repeat为什么验证比生成更重要为什么真实软件工程任务需要循环ReAct 和 Agentic Loop 的关系面试标准答案工具系统入门Read / Write / Edit / Bash / Grep / Glob / WebSearch / MCP Tool工具为什么是 LLM 的手脚工具描述、参数、返回值为什么影响 Agent 行为面试题为什么 Tool Calling 是 Agent 的核心权限与安全入门AI 为什么不能默认拥有全部本地权限allow / ask / denyplan / default / acceptEdits / auto / dontAsk / bypassPermissionssandbox、checkpoint、protected paths面试题为什么 Agent 权限系统不能只靠 prompt上下文、记忆与压缩入门Context Window 是什么CLAUDE.md 是什么Auto Memory 是什么Compaction 是什么为什么长任务会丢失早期指令面试题为什么上下文管理是 Agent Harness 的核心壁垒MCP / Hooks / Skills / Subagents 入门MCP外部工具和数据源接入协议Hooks确定性控制面Skills可复用能力包Subagents上下文隔离和专业化任务代理面试题什么时候用 Hook什么时候用 Skill什么时候用 Subagent什么时候用 MCPPart B高手阶段核心架构与设计思路Claude Code 的 Agent Harness 架构全景UI LayerSession LayerContext LayerAgent Loop LayerTool Runtime LayerPolicy Permission LayerExtension LayerObservability Layer架构图与面试答题模板Harness 工程哲学LLM 不是产品Harness 才是产品概率推理核心与确定性工程边界Tool Runtime 让模型能行动Permission System 让行动可治理Context Engineering 让模型知道该看什么Hooks 把必须执行的规则变成确定性机制MCP 把外部世界协议化Subagents 把复杂任务拆成隔离工作空间核心循环设计从 ReAct 到真实工程 Agent用户目标如何变成任务状态模型如何选择工具工具结果如何进入下一轮推理何时继续、何时停止、何时请求用户失败、重试、回滚、验证如何避免无限循环和无效探索工具系统设计Agent 的外设总线Tool RegistryTool SchemaTool DescriptionTool SelectionTool ExecutionTool Result CompressionTool Error HandlingMCP Tool IntegrationTool Permission Binding权限系统设计能力越强默认越保守权限模式allow / ask / denydeny-first受保护路径bash 风险沙箱执行prompt injectionhuman-in-the-loopfail-closed 哲学上下文工程Agent 的工作内存与虚拟内存Context WindowCLAUDE.mdAuto MemorySkill lazy loadingSubagent isolated contextTool output clearingCompactionPrompt cachingLong-horizon task degradation多 Agent 与 Subagents隔离、并行与专业化为什么 Subagent 能节省主上下文自动委派与显式调用Read-only Explorer / Planner / Reviewer / Debugger多 Agent 的协调成本和递归风险系统设计题多 Agent 代码审查系统Hooks / Skills / Plugins / MCP扩展生态的四种形态四者解决什么问题加载时机是否确定性是否占用上下文适合场景风险点面试考点Session / Checkpoint / Sandbox长任务连续性与安全执行会话状态历史恢复文件变更追踪回滚机制沙箱隔离本地环境和云环境差异企业级安全落地Part C论文、面试与实战关联顶会论文与理论支撑Chain-of-ThoughtReActToolformerReflexionGenerative AgentsMemGPTSWE-benchSWE-agentAgent-Computer InterfaceMulti-Agent Collaboration大厂面试题库初级题中级题高级题专家级系统设计题每题包含面试官为什么问、考察点、标准答案、高阶加分点、常见错误回答实战 Lab从零实现 mini Claude Code Harnessmini Agent LoopTool RegistryRead / Edit / Bash 工具Permission SystemContext CompactionMCP ServerCode Review Subagentmini Claude Code Harness企业落地如何在团队中安全使用 Claude Code团队级 CLAUDE.md权限策略Hook 规范MCP Server 治理日志审计成本控制CI/CD 集成安全红线总结AI Coding Agent 的未来IDE 可能变成 Agent OSDevOps 可能变成 Agent WorkflowCode Review 可能变成 Human-Agent 审查协作工程师的新能力写代码 设计 Agent Harness 治理 AI 行动能力第 0 章为什么 Claude Code 值得开发者系统学习1 一句话定义Claude Code 是一个面向软件工程任务的 Agentic Coding Tool。它不仅能回答问题还能围绕真实代码库执行完整工程闭环理解需求 → 阅读代码 → 搜索上下文 → 制定计划 → 修改文件 → 运行命令 → 执行测试 → 根据失败结果修正 → 生成提交或 PR官方定义中已经包含三个关键动作reads your codebase edits files runs commands这三个动作足以说明它和普通聊天机器人有本质差异。(Claude)2 它不是普通 CLI普通 CLI 是确定性的git status npm test grep TODO -r src你输入什么命令它执行什么命令。Claude Code 不是这样。你可以输入帮我修复这个登录 bug并跑测试确认没有破坏现有功能。它需要自己完成理解 bug 定位相关文件 阅读代码 猜测原因 修改代码 运行测试 分析失败 继续修复 最终解释改动所以 Claude Code 表面上运行在 CLI 里但本质上不是普通 CLI而是CLI LLM Tool Runtime Agent Loop Permission System【面试核心】面试官如果问Claude Code 为什么不是普通命令行工具标准答案普通 CLI 是用户显式指定命令系统只负责执行Claude Code 是用户给出目标Agent 自己通过上下文收集、工具调用、代码修改和结果验证来逼近目标。它的核心不是命令执行而是目标驱动的 Agentic Loop。3 它也不是普通 Chatbot普通 Chatbot 的默认行为是用户问 → 模型答Claude Code 的默认行为更接近用户给目标 → Agent 规划 → Agent 调工具 → Agent 观察结果 → Agent 修正 → Agent 验证Chatbot 的输出主要是文本。Claude Code 的输出可能是文件变更 测试结果 Shell 命令输出 Git diff Commit message Pull Request 部署脚本 代码审查报告这就是 AI Coding Agent 和 Chatbot 的本质差异。4 学 Claude Code真正要学什么不要把 Claude Code 学成“快捷命令大全”。真正值得系统学习的是下面六个层次第一层使用层 会安装、会提问、会让它读代码、改代码、跑测试。 第二层概念层 理解 Agentic Loop、工具调用、上下文窗口、权限、安全、MCP、Hook、Subagent。 第三层架构层 能画出 Claude Code 的分层架构理解模型、工具、权限、上下文、扩展系统如何协同。 第四层工程层 能从零设计一个 mini Claude Code Harness包括 Tool Registry、Permission Policy、Context Manager、Agent Loop、Checkpoint。 第五层面试层 能回答大厂系统设计题如何设计一个 AI Coding Agent如何设计权限系统如何设计多 Agent Code Review 第六层哲学层 理解概率模型与确定性系统如何协作人类如何从执行者变成监督者IDE 如何演进成 Agent OS。5 为什么大厂面试会问 Claude Code 类问题AI Coding Agent 相关问题已经天然横跨多个大厂高频方向LLM Infra AI Agent Developer Tools IDE Platform Code Intelligence Security Cloud Sandbox CI/CD Observability Multi-agent Systems Human-computer Interaction面试官问 Claude Code不一定是考你有没有用过这个产品而是在考你是否理解 Agent 系统设计 你是否理解 LLM 的能力边界 你是否知道工具调用为什么重要 你是否能设计安全权限系统 你是否理解上下文管理的瓶颈 你是否能把 AI demo 变成可用工程系统【面试核心】如果面试官让你设计一个简化版 Claude Code不要一上来就说“调用大模型 API”。更好的答题框架是1. **先定义目标面向真实代码仓库的 AI Coding Agent** 2. **再定义核心循环Context → Plan → Tool Call → Observe → Verify** 3. **再设计工具系统Read / Edit / Bash / Search / Git / Test** 4. **再设计权限系统allow / ask / deny / sandbox / audit** 5. **再设计上下文系统project memory / compaction / retrieval** 6. **再设计扩展系统MCP / Hooks / Skills / Subagents** 7. **最后设计可观测性日志、成本、失败恢复、人工介入**6 第 0 章核心结论本章只需要记住三句话1. **Claude Code 不是 Chatbot而是 AI Coding Agent。** 2. **Claude Code 的关键不是模型本身而是 Agent Harness。** 3. **学 Claude Code 的最高价值是学会设计能在真实工程环境中安全行动的 LLM 系统。**再压缩成一句话AI Coding 的壁垒不是“生成代码”而是“安全地完成理解、修改、验证、回滚、解释的工程闭环”。7 面试速记卡暂无8 自测题题 1为什么说 Claude Code 不是普通 CLI参考答案普通 CLI 是用户输入明确命令系统执行命令Claude Code 是用户输入目标Agent 自己通过上下文收集、工具调用、代码修改和验证循环来完成任务。它本质上是运行在 CLI 表面下的 Agent Harness。题 2为什么说工具调用是 AI Coding Agent 的核心参考答案因为 LLM 本身只能生成文本工具调用让模型能够读文件、写文件、运行命令、搜索代码、调用外部服务。没有工具模型只能建议有了工具模型才能行动。题 3为什么权限系统不能只靠 prompt参考答案Prompt 是软约束模型可能遗忘、误解或被 prompt injection 影响。权限系统是确定性控制边界可以在工具执行前进行 allow / ask / deny 判断并通过沙箱、受保护路径、Hook 和审计机制降低风险。9 大厂系统设计延伸题题目请设计一个简化版 Claude Code用于帮助开发者在本地代码仓库中修复 bug、运行测试并生成提交说明。答题骨架**一、目标定义** - 面向本地代码仓库的 AI Coding Agent - 支持读代码、改代码、跑测试、生成 diff 和提交信息 **二、核心模块** - UI LayerCLI / IDE - Agent Loop规划、执行、观察、验证 - Tool RuntimeRead / Edit / Bash / Grep / Git - Context Manager文件上下文、历史对话、摘要压缩 - Permission Systemallow / ask / deny - Safety Layersandbox、protected paths、命令黑名单 - Observability日志、token 成本、工具调用轨迹 **三、核心流程** - 用户输入 bug 描述 - Agent 搜索相关文件 - Agent 读取代码并定位问题 - Agent 生成修改方案 - Agent 请求权限后编辑文件 - Agent 运行测试 - 测试失败则继续修复 - 测试通过后输出 diff、解释和 commit message **四、风险控制** - 文件写入需要确认 - 危险 Bash 命令需要拦截 - 受保护路径禁止修改 - 长任务需要 checkpoint - 所有工具调用需要日志审计 **五、高阶加分点** - 支持 MCP 接入 Jira / GitHub / CI - 支持 Hook 自动格式化和安全扫描 - 支持 Subagent 做代码搜索和日志分析 - 支持上下文压缩和任务摘要 - 支持企业级 managed policy10 本章结束语学 Claude Code不要只学“怎么让它帮我写代码”。更重要的是学会看见它背后的系统模型如何思考 工具如何行动 权限如何治理 上下文如何维持 记忆如何沉淀 Hook 如何约束 MCP 如何扩展 Subagent 如何隔离 人类如何监督当你能回答这些问题时你学到的就不只是 Claude Code而是下一代软件工程系统的基本架构。如何学习大模型 AI 由于新岗位的生产效率要优于被取代岗位的生产效率所以实际上整个社会的生产效率是提升的。但是具体到个人只能说是“最先掌握AI的人将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。这句话放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期都是一样的道理。我在一线科技企业深耕十二载见证过太多因技术卡位而跃迁的案例。那些率先拥抱 AI 的同事早已在效率与薪资上形成代际优势我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在大模型的学习中的很多困惑。我们整理出这套AI 大模型突围资料包✅ 从零到一的 AI 学习路径图✅ 大模型调优实战手册附医疗/金融等大厂真实案例✅ 百度/阿里专家闭门录播课✅ 大模型当下最新行业报告✅ 真实大厂面试真题✅ 2026 最新岗位需求图谱所有资料 ⚡️ 朋友们如果有需要《AI大模型入门进阶学习资源包》下方扫码获取~① 全套AI大模型应用开发视频教程包含提示工程、RAG、LangChain、Agent、模型微调与部署、DeepSeek等技术点② 大模型系统化学习路线作为学习AI大模型技术的新手方向至关重要。 正确的学习路线可以为你节省时间少走弯路方向不对努力白费。这里我给大家准备了一份最科学最系统的学习成长路线图和学习规划带你从零基础入门到精通③ 大模型学习书籍文档学习AI大模型离不开书籍文档我精选了一系列大模型技术的书籍和学习文档电子版它们由领域内的顶尖专家撰写内容全面、深入、详尽为你学习大模型提供坚实的理论基础。④ AI大模型最新行业报告2025最新行业报告针对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。⑤ 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