【深度解构】别被这些 AI 黑话骗了：从 LLM 到 Agent，其实就是一部“牛马进化史”

前言

在这个 AI 概念层出不穷的时代，我反正是被 LLM、Agent、RAG、MCP、Skill 这些词汇弄得晕头转向，但其实，很多看似高大上的概念，本质上它就是“新瓶装旧酒”。这篇文章将通过一个通俗易懂的演进逻辑，扒开这些概念的底裤，让你看透它们的本质。

一、从“智障”到“牛马”：大语言模型的进化之路

1. LLM (Large Language Model)

一切的起点是大语言模型（LLM）。小的语言模型一开始还是个智障，但随着模型的参数越来越大，居然在某个临界点涌现出了智能。为了和之前这个智障模型做个区分，你在前面加了个“大”字，变成了 LLM (Large Language Model)这就构成了现在常说的大语言模型，简称 LLM。恭喜你发明了今天的第一个新词。

2. Prompt & Context (提示词与上下文)

大模型的本质其实很枯燥，它起初只是个“文字接龙”高手，只会不断输出下一个字。如果只这么用，它看起来就像个智障。

为了让它变聪明，我们引入了角色扮演。现在，请立刻把你自己想象成一个老板，LLM 就是你的员工，我们叫它**“小L”**。

但小L有个致命的设定：他只能“一问一答”，答完就忘，绝不允许追问。为了榨干这个只能单次对话的小L的全部剩余价值，你被迫发明了一系列“洋气儿”的新词：

Prompt (提示词)：这是你和小L对话的统称。既然要压榨他，你发出的指令自然要有水平，这部分内容就叫 Prompt。
Context (上下文)：你发现 Prompt 还可以细分，一部分是最终指令，另一部分是必要的背景信息。于是你把背景信息单独拎出来，起名叫 Context。
Memory (记忆)： 这是最天才的“伪装”。因为小L不能追问，也没有记忆。为了解决这个问题，你每次沟通前，都把之前的对话历史一股脑塞进 Context 里，再次发给他。这样，虽然小L本质上还是在做“一问一答”，但看起来就像他拥有了Memory（记忆）一样。甚至，你还可以让他自己对这些记忆进行压缩总结，以减少长度。

恭喜你！ 就在这一套“压榨”流程中，你已经不知不觉发明了 Prompt、Context 和 Memory 三个核心概念。

3. Agent (智能体)

LLM（大模型）本身其实只是一个玩“词语接龙”的高手（我们就继续叫它 小 L 吧）。

我们不管把小 L 调教得再好，它都有个致命弱点：它没有“手脚”，并且与世隔绝。

它不知道今天的日期。
它查不到最新的新闻。
遇到不懂的，它要么直说不知道，要么就开始一本正经地胡说八道。

这时候，通常会出现两种解决方案：

初级阶段（手动牛马模式）： 我们想让小 L 回答“今天天气怎么样”，我们得先去百度查好，然后把天气预报复制给小 L，让它整理。
- 结果： 我们发现咱成了那个“牛马”，小 L 只是个负责润色的秘书。
高级阶段（Agent 智能体模式）： 你觉得这样太蠢了，于是你写了一个“神秘小程序”包裹在小 L 外面。
- 你告诉这个程序：“如果小 L 需要查资料，你就帮它去查，查完直接喂给它，别来烦我。”
- 结果： 在外人看来，你依然只是简单问了一句，小 L 就给出了完美答案。但实际上，是这个程序（Agent）代理你去跑了腿、查了网、整理了数据，最后才交给小 L 处理。
- 所以说：Agent 就是那个代替你的‘牛马’程序——它负责跑腿查资料，而你只需要在那儿当老板。

总结一下：

本质： Agent = LLM（大脑）+ 规划能力 + 记忆 + 工具使用（手脚）。
分工： LLM 负责“思考”和“理解”，而 Agent 程序负责“干活”（联网、操作软件、读写文件）。
一句话定义：如果 LLM 是个被关在小黑屋里的天才，那 Agent 就是给他通了网线、还配了把万能钥匙。

4. RAG (Retrieval-Augmented Generation)

Agent 虽然给 LLM 连上了网（Web Search），解决了“消息过时”的问题，但还有一个大坑：LLM 不知道你的“公司机密”。

比如你问它：“我上周写的周报里，那个 Bug 修复得怎么样了？”

LLM 他就懵了： “我是 2023 年训练的，而且我也不住在你电脑里，我哪知道？”
Web Search 也废了： 因为你的周报没发到互联网上。

这时候，就需要 RAG (Retrieval-Augmented Generation) 出场了。

只不过一个是在公网查，一个是在私域查。

职场定义： 如果说 LLM 是个“空降的高管”（懂道理，但不懂公司具体业务），那么 RAG 就是你给他配的“内部档案管理员”。

当老板问具体业务时，管理员就会先去公司本地资料库里把相关文件翻出来，摆在老板桌上（塞进 Prompt）。

老板看着文件照本宣科，就能回答得头头是道，还显得特别专业。

核心技术（由“死记硬背”进化为“懂你意思”）： 这里的搜索不完全等同于咱们平时用的 Ctrl+F（关键词匹配）。

向量数据库（Vector DB）： 它是 RAG 的核心武器。它不看字面，看语义。

比喻： 以前你搜“缺钱”，系统只能匹配到“缺钱”这两个字；现在有了向量搜索，你搜“手头紧”，Agent 也能把“缺钱”的文档给你找出来。这叫“懂了你的言外之意”。

终极奥义（Everything is Search）： 你刚才让 Agent 联网搜资料（Web Search），现在又让它搜本地文档（RAG）。 其实别搞那么复杂，这俩本质上是一回事：都是“开卷考试”：与其指望 LLM 那个死脑子把所有知识都背下来（训练成本太高），不如教它怎么“查资料”。

二、沟通的标准化：让“牛马”更听话

随着 Agent 越来越复杂，我们需要更规范的沟通方式：

1. Function Calling (函数调用)

Agent 和小 L 怎么沟通？用自然语言太累了，万一小 L 听不懂咋办？为了防止 LLM 胡乱描述需求，我们约定它必须按 JSON 等特定格式回复，方便程序解析。于是Agent对小 L 说：“咱们以后聊工具调用，统一用 JSON 格式。” 这个约定，就叫 Function Calling。

2. MCP (Model Context Protocol)

Agent 既然能干活了，但很快你发现了一个新麻烦：以前所有的工具（计算器、日历、搜索代码）都写在 Agent 的主程序里。这就像让一个秘书随身背着打印机、饮水机和微波炉跑来跑去，太重了，也不利于扩展。

改进方案： 把这些工具拆分出去，做成独立的“服务”。

比如做一个专门查天气的服务，做一个专门搞计算的服务。

新问题来了： Agent 主程序怎么知道这帮“独立服务”怎么用？

有的服务可能叫 get_weather，有的可能叫 check_tianqi，乱七八糟。

这时候，就需要 MCP (Model Context Protocol) 出场了。

职场定义（标准化接口）： MCP 说白了就是一份**“外包管理规范”**。它强行规定了 Agent 和所有外部工具之间的对话格式：
- 不管你是什么工具，必须提供一个 tools/list 接口，告诉我你会啥。
- 不管你想干什么，必须通过 tools/call 接口，等着我来调。
- 本质： 这就是一套约定，就像前后端的接口文档一样，然后给这约定起了个名字叫做 MCP，翻译过来就是叫模型上下文协议。
此时的“终极职场生态”： 有了 MCP 之后，整个架构就变成了这样，分工极其明确（且扎心）：
1. LLM (小 L)： 只会画饼的“智者”。只负责动嘴，下达指令，手无缚鸡之力。
2. MCP Server： 真正干活的“工具房”。这里面放着计算器、搜索代码、文件转换器等各种真家伙。
3. Agent： 跑断腿的“传话筒”。
  - 它先把 LLM 的“大白话”翻译成调用工具的代码发给 MCP。
  - 再把 MCP 干完活的结果原封不动地传回给 LLM。
  - 最后还要把整理好的汇报发给你这个老板。
Agent 的内心独白：“主打一个我不生产信息，我只是信息的搬运工。”

三、工作流的博弈：僵化 vs 灵活

针对复杂任务（如：提取PDF -> 翻译 -> 保存为Markdown），业界探索了不同的实现路径，从刚性到柔性：

现在 Agent 能干活了，但怎么干得好？这里有条鄙视链：

Level 1: Workflow / LangChain (刚性)

你想把 PDF 转成 Markdown 并翻译。这流程太固定了，完全可以用代码写死。

LangChain： 用代码写死流程（硬编码）。
Workflow： 把代码变成图形化拖拽（低代码）。
特点： 稳定，但死板。

Level 2: Pure Agent (极度柔性)

你直接跟 Agent 说：“把这个文件处理下。” Agent 自己想办法，自己规划。

特点： 极度灵活，但不可控。鬼知道它会给你搞出什么幺蛾子，还非常浪费 Token。

Level 3: SKILL (中庸之道)

你不想写死代码，又怕 Agent 乱来。于是你写了个 SKILL.md（说明文档）放在目录里，里面写好了操作规范，甚至放好了脚本。你告诉 Agent：“干活前，先读一下那个文档，按规矩办事。” 这就是 Skill。

评价： 这不就是把 Prompt 换个地方存吗？是的，这就是名词诈骗。但它确实兼顾了灵活性和可控性。

四、终局推演：谁会活下来？

最后，让我们高屋建瓴地梳理一下这些概念的关系。

很多概念只是技术发展的中间产物。所有这些技术（RAG, Agent, MCP...）本质上只有两件事：

通过代理减少沟通次数（帮我们省去反复对话的麻烦）。

自动往 Prompt 里塞上下文（帮我们省去手动输入的麻烦）。

MCP vs Function Calling： 别再问能否互相取代了。一个是对内（LLM）的沟通家规，一个是对外（工具）的接口协议，完全不搭嘎。

SKILL vs Workflow：

Workflow 是工业化的流水线，适合千篇一律的任务。
Pure Agent 是天才艺术家，适合探索未知，但容易翻车。
Skill 是带着“操作手册”的熟练工。

我的暴论： Skill 这种“间接式披露、按需加载”的模式，虽然现在看起来有点鸡肋（像个加载器），但对于普通人来说，它兼顾了灵活性和稳定性。

在未来，Skill 很可能会逐渐淘汰掉复杂的 MCP 配置和死板的 Workflow，成为每个人打造自己专属“超级牛马”的最佳方式。

未来趋势：便利性至上

就像 Java 的 SpringBoot 战胜了繁琐配置一样，用户体验和便利性将是决定性因素。
普通用户不需要关心 Skill 放在哪、MCP 怎么配。
终极形态：一个打包好的“超级 Agent”，它内置了所有必要的 Skill 和工具，用户开箱即用（类似于现在的 Claude Desktop 或 Cluade Bot 尝试的方向）。