写给所有人的 AI 进化史 — 从能聊天到能干活
在理解 Agent 之前，我们先认识它的核心引擎：大语言模型（LLM）。
他读过维基百科的每一篇文章、GitHub 上的每一行代码、Reddit 上的每一条帖子、豆瓣上的每一篇书评。他的知识面广到不可思议——上知天文下知地理，能写诗也能写代码。但他有个特点：他不会上网搜索，只能凭记忆回答。你问他什么，他就从记忆里找最合理的答案拼给你。有时候记忆模糊了，他甚至会自信满满地「编」一个听起来很对的答案——这就是我们说的「幻觉」(Hallucination)。
大模型不是逐字阅读的，它把文本切成一个个小块——Token。一个汉字通常是 1-2 个 Token，一个英文单词是 1-3 个 Token。"你好世界" ≈ 4 个 Token。模型的计费、速度、上下文长度，都以 Token 为单位衡量。你可以把 Token 理解为 AI 的「阅读单位」。
这是模型一次能「看到」多少内容。就像人的工作记忆——你一次能同时记住多少东西。GPT-4 Turbo 有 128K Token 的窗口（约 10 万字），Claude 3 最高 200K Token。窗口越大，模型能处理的文本越长——可以一次读完一本小说，或者分析整个代码库。
当你向 AI 提问时，模型做的事情叫「推理」。它不是从数据库里查答案，而是根据你的输入，逐词预测最可能的下一个词。就像补全句子——"今天天气真"→"好"。这个过程每秒计算数十亿次浮点运算，需要强大的 GPU 算力支撑。
本质上，大模型就是一个超级复杂的「文本接龙」机器：
2017 年，Google 发表了划时代的论文《Attention Is All You Need》，提出了 Transformer 架构。它的核心创新是自注意力机制（Self-Attention）——让模型在处理每个词时，能「关注」到输入中其他所有词的信息，而不是像传统 RNN 那样只能顺序处理。
举个例子：在句子"小明把苹果给了小红，因为她饿了"中，模型需要理解"她"指的是"小红"。自注意力机制让模型能直接建立"她"和"小红"之间的关联，不管它们隔了多远。
让 AI 查资料再回答，而不是全靠记忆。
RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）的核心思想很简单：与其让 AI 死记硬背所有知识，不如在回答前先让它「查资料」。就像一个聪明的学生在考试中被允许翻书——他不需要背下所有内容，只需要知道去哪找、怎么用。
从"能聊天"到"能干活"的跃迁。这是 AI 应用最激动人心的前沿。
如果说大模型是「大脑」，RAG 是「图书馆」，那么 Agent 就是让 AI 拥有了「手」和「脚」。
一个普通的聊天机器人只能跟你对话——你问它天气，它只能说"我无法查看实时天气"。但一个 Agent 不同：你问它天气，它会自己调用天气 API 查询，然后告诉你结果；你让它订机票，它会自己打开浏览器搜索、比价、填写表单。Agent 不只是「说」，它还能「做」。
Agent 之所以能"干活"，核心秘密就是工具调用。大模型本身不能上网、不能读文件、不能操作数据库——但我们可以给它一份「工具菜单」，告诉它有哪些工具可用、每个工具的功能和参数。当模型判断需要使用某个工具时，它会输出一段结构化的调用请求，由外部系统执行后将结果返回给模型。
由 Anthropic 提出的开放协议，让 AI 统一调用外部工具和数据源。如果说 Function Calling 是让 AI 能用工具，MCP 就是为这些工具定义了一套「通用接口标准」。
在 USB 出现之前，每个外设都有自己独特的接口——打印机一种、键盘一种、鼠标又一种。USB 统一了这一切。MCP 做的是同样的事：在 MCP 之前，每个 AI 应用要对接不同工具，都要写不同的代码；有了 MCP，所有工具遵循同一套协议，AI 应用只需要实现一次 MCP 客户端，就能连接任何 MCP 服务器提供的工具。
如果说 MCP 是「接口标准」，那么 Skills 是更高层的能力封装。一个 Skill 不仅包含工具调用，还包含指令、脚本、资源文件和上下文知识——它是一个完整的「能力包」。
想让你的 Agent 学会分析股票？安装一个「股票分析」技能——它包含了 K 线图绘制脚本、技术指标计算工具、财报分析提示词模板，以及如何解读市场数据的指令。安装完成后，你只需对 Agent 说"帮我分析一下茅台最近的走势"，它就知道该怎么做了。不需要你手动配置 API、写提示词、调参数——技能已经把这一切打包好了。
Agent 不只是一次性的"问-答"。它需要记住你是谁、你的偏好、之前的对话，才能像一个真正的助手一样工作。
就是当前对话的上下文窗口。Agent 记得你这轮对话中说过的每句话。但关闭对话后，这些记忆就会消失——就像人的工作记忆，你挂了电话就忘了刚才的号码。受限于上下文窗口大小。
通过文件系统、数据库或向量存储来持久保存信息。Agent 可以记住你的工作习惯、项目进展、个人偏好。即使关闭会话，下次对话时它仍然"记得"你。这是让 Agent 真正个性化的关键。
一个人干不了所有事，一个 Agent 也是。复杂任务需要多个专业 Agent 分工合作——就像一个团队。
一个"程序员 Agent"负责写代码，一个"测试 Agent"负责找 Bug，一个"产品经理 Agent"负责审查需求。每个 Agent 专注于自己擅长的领域，协作完成复杂项目。
需要一个"指挥官"来协调各个 Agent：谁先干、谁后干、谁的结果传给谁。这就是 Agent 编排（Orchestration）——可以是固定流程，也可以让 AI 动态决定。
从编程助手到通用 Agent，这些产品正在定义 AI 应用的未来。
一张表看清楚：这些产品有什么不同？选哪个适合你？
| 维度 | Claude Code | Cursor | Dify | n8n | Manus | OpenClaw |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 类型 | 编程助手 | AI 编辑器 | 应用平台 | 自动化平台 | 通用 Agent | Agent 框架 |
| 技术门槛 | 中 | 低 | 低 | 中 | 低 | 高 |
| 开源 | 否 | 否 | 是 | 是 | 否 | 是 |
| MCP 支持 | ✅ | ✅ | ❌ | ✅ | ❌ | ✅ |
| 本地部署 | ✅ | ❌ | ✅ | ✅ | ❌ | ✅ |
| 主要用途 | 写代码 | 写代码 | 搭应用 | 自动化 | 做任务 | 私人助理 |
| 核心优势 | 深度代码理解 | 编辑器体验 | 零代码搭建 | 海量集成 | 自主执行 | 完全掌控 |
Agent 不只是一个技术概念，它正在重塑我们与数字世界交互的方式。
想象一下：你有一个 AI Agent 完全了解你的工作习惯、知识偏好、社交风格。它帮你筛选邮件、整理日程、撰写报告、管理项目。它不只是工具，更像是你的数字化延伸——一个 7×24 小时不休息的"你"。这不是科幻，这是正在发生的未来。
当前的 AI 还是"工具"——你给指令，它执行。未来的 Agent 将更像"伙伴"——它理解你的目标和价值观，能在你没想到的时候主动提供帮助。"我注意到你这周压力很大，要不要我帮你推迟几个非紧急会议？"这种主动的、有同理心的协作，是 Agent 进化的方向。
Agent 越强大，风险越大。当 AI 能自主操作你的电脑、访问你的数据、代表你发消息时，安全和隐私就是头等大事。我们需要解决：谁来监督 Agent 的行为？敏感操作是否需要人类确认？数据存储在哪里？这些问题的答案，将决定我们能走多远。