本文详细解析了大语言模型LLM的发展与演进从基础的LLM“大脑”功能到通过Workflow、Function Call、MCP等技术的“手脚”延伸再到Skill定义能力边界和Agent的自主决策。文章以餐厅为类比生动解释了各组件如何协同工作并介绍了OpenClaw作为AI时代操作系统的角色。适合对AI、大模型感兴趣的小白和程序员学习。LLM 之所以能驱动全新技术范式的出现不仅在于其强大的语言理解与意图识别能力更具备出色的逻辑推理、知识归纳、复杂指令执行与多轮上下文理解能力同时还能实现内容生成、代码编写、结构化输出与跨场景泛化应用为智能体与自动化系统提供了核心认知基础。人们想利用LLM的能力为我们服务就要不断地给LLM加传感器、加装备、加权限、加Harness加的过程就是新名词、新概念、新技术产生的过程。在与LLM聊天的过程中人们发现LLM也并不全知全能的它只懂训练过程教给它的知道新知识或没有训练到的知识LLM就不知道了还有我想让LLM告诉今天的天气就不行因为LLM不知道我在哪训练LLM时也没教它今天的天气是什么样这时LLM就不会了。怎么办给LLM装上新的传感器就是Function Calling让LLM可以调用API查东西查位置查天气查之前不懂的知道查一些没有教给它的知道。Function Calling跑一段时间后就会发现这太难维护了每写一个项目就要写一套Function Call太难维护了。这个工具调用需要标准化LLM和服务之间通过协议进行交互服务端只用写一个哪个项目的那段代码调用时写调用的代码就行。你看这些名字或概念或技术都是为了解决LLM传感器少手或脚少的问题。简单地讲LLM是大脑Function Calling、MCP 是手脚Skill 定义能力边界与执行路径Workflow固化标准执行流程,是没有动态规划能力的Agent是简版的AgentAgent是有动态规划能力的Workflow、OpenClaw 让 “大脑 手脚 路径 流程” 形成闭环实现真正协同执行是AI时代的操作系统。想象你在经营一家餐厅概念类比LLM厨师的大脑 - 懂得如何做菜Workflow菜谱流程 - 固定的做菜步骤Function Call厨师喊拿盐 - 调用外部工具MCP统一的厨房工具接口Skill拿手菜谱 - 做红烧肉的技能包Agent整个厨师 - 能自主完成复杂任务OpenClaw智能餐厅系统 - 多厨师协作一、LLM是什么LLM是整个 AI 应用的大脑。核心能力理解、推理、生成局限性❌ 无法访问实时数据❌ 无法执行操作❌ 知识有截止日期二、Workflow工作流是什么预定义的任务执行流程像流水线。固定流程、固定步骤的执行编排,譬如先做 A → 再做 B → 再做 C顺序 / 分支基本写死。特点确定性、可预测、易调试适用场景标准化任务有SOP的地方就有Workflow如数据ETLWorkflow 是流程固定、无自主决策的简化版 Agent。三、Function Call函数调用是什么让 LLM 能够调用外部函数获取数据或执行操作。工作原理用户问题 → LLM判断调用函数 → 执行函数 → 结果返回LLM → 生成回答本质LLM 从只会说话变成能干实事的关键Function Call其实是OpenAI在GPT-3.5和GPT-4时代引入的核心能力它让大模型不再只是一个只会聊天机器人而是可以主动识别用户意图并调用外部工具的机器人。Function Call和Function Calling的区别Function Call 是单次 “函数调用” 这个具体动作而 Function Calling 是一整套 “识别意图、选择函数、填充参数、执行调用” 的完整机制与能力。前者是技术术语里的单次行为后者是 LLM 具备的系统性功能。二者紧密关联LLM 依靠 Function Calling 能力最终完成一次或多次 Function Call实现与外部工具、系统接口的交互。四、MCPModel Context Protocol是什么Anthropic 提出的统一协议让 AI 模型能以标准方式连接各种工具。Skill也是Anthropic在2024年提出的。为什么需要Function Call 各平台自定义MCP 实现一次开发多平台复用。对比Function CallMCP标准化各平台自定义统一协议复用性仅限同一平台跨平台复用如果说 MCP 是“接口”那 Skill 就是“使用说明书”。Skill 不解决连接问题它解决“怎么把事情做对”的问题。比如“小红书自动发布”这个 Skill会告诉 AI先登录→找发布入口→按什么格式写→几点发流量好… 是一套完整的业务经验。区别来了MCP 是“给你螺丝刀”Skill 是教你装修全流程”。没有 SkillAI 拿到工具也不知道咋用有了 Skill小白 AI 秒变行业专家五、Skill技能是什么封装好的能力模块包含提示词、工具、处理逻辑。2024 年Anthropic 在推出 Claude Code 时首次引入 Skill技能文档的概念用于封装完成特定任务所需的领域知识、操作流程、工具调用方式和最佳实践 。让 AI Agent 能够像专家一样自主执行复杂工作流而无需每次从头解释步骤。为什么需要复用、标准化、可组合层级关系Agent Skill Tool六、Agent智能体是什么能够自主规划、决策、执行任务的 AI 系统。Agent 是带动态规划能力的智能Workflow。核心能力感知、规划、执行、验证、反思vs 其他方案特性WorkflowFunction CallAgent灵活性❌ 低⚠️ 中✅ 高自主性❌ 无❌ 无✅ 有七、OpenClaw是什么开源的 AI Agent 框架提供多渠道接入、技能系统、MCP 支持。OpenClaw 是 AI 时代的操作系统就像 Chrome 让浏览器成为了操作系统的核心一样而传统 Windows/macOS 都只是它的底座。架构渠道层 → Gateway → Agent核心 → 工具层这就是OpenClaw打破了设备与渠道的边界让AI不再局限于本地设备对话而是可以跨终端、跨平台、跨渠道触达用户并统一调度后端能力、操纵各类系统与设备完成真实任务真正实现“随时随地为你服务”。八、小结大模型不是终点协同生态才是未来。演进路线LLM → Workflow → Function Call → MCP → Skill → Agent → OpenClaw选择指南简单问答 → LLM标准化任务 → Workflow需要外部数据 → Function Call多平台工具复用 → MCP特定领域能力 → Skill复杂自主任务 → Agent生产环境部署 → OpenClaw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。我在一线互联网企业工作十余年里指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。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人工智能学习中的很多困惑所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】为什么要学习大模型我国在A大模型领域面临人才短缺,数量与质量均落后于发达国家。2023年人才缺口已超百万凸显培养不足。随着AI技术飞速发展预计到2026年,这一缺口将急剧扩大至400万,严重制约我国AI产业的创新步伐。加强人才培养,优化教育体系,国际合作并进是破解困局、推动AI发展的关键。大模型入门到实战全套学习大礼包1、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2、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。3、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。4、大模型项目实战配套源码学以致用在项目实战中检验和巩固你所学到的知识同时为你找工作就业和职业发展打下坚实的基础。5、大模型大厂面试真题面试不仅是技术的较量更需要充分的准备。在你已经掌握了大模型技术之后就需要开始准备面试我精心整理了一份大模型面试题库涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题让你在面试中游刃有余。适用人群第一阶段10天初阶应用该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识对大模型 AI 的理解超过 95% 的人可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解别人只会和 AI 聊天而你能调教 AI并能用代码将大模型和业务衔接。大模型 AI 能干什么大模型是怎样获得「智能」的用好 AI 的核心心法大模型应用业务架构大模型应用技术架构代码示例向 GPT-3.5 灌入新知识提示工程的意义和核心思想Prompt 典型构成指令调优方法论思维链和思维树Prompt 攻击和防范…第二阶段30天高阶应用该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习学会构造私有知识库扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架抓住最新的技术进展适合 Python 和 JavaScript 程序员。为什么要做 RAG搭建一个简单的 ChatPDF检索的基础概念什么是向量表示Embeddings向量数据库与向量检索基于向量检索的 RAG搭建 RAG 系统的扩展知识混合检索与 RAG-Fusion 简介向量模型本地部署…第三阶段30天模型训练恭喜你如果学到这里你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作自己也能训练 GPT 了通过微调训练自己的垂直大模型能独立训练开源多模态大模型掌握更多技术方案。到此为止大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗为什么要做 RAG什么是模型什么是模型训练求解器 损失函数简介小实验2手写一个简单的神经网络并训练它什么是训练/预训练/微调/轻量化微调Transformer结构简介轻量化微调实验数据集的构建…第四阶段20天商业闭环对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知可以在云端和本地等多种环境下部署大模型找到适合自己的项目/创业方向做一名被 AI 武装的产品经理。硬件选型带你了解全球大模型使用国产大模型服务搭建 OpenAI 代理热身基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion在本地计算机运行大模型大模型的私有化部署基于 vLLM 部署大模型案例如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型部署一套开源 LLM 项目内容安全互联网信息服务算法备案…学习是一个过程只要学习就会有挑战。天道酬勤你越努力就会成为越优秀的自己。如果你能在15天内完成所有的任务那你堪称天才。然而如果你能完成 60-70% 的内容你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】
收藏！小白程序员必看：轻松入门大模型世界，从LLM到OpenClaw的完整进化指南
发布时间：2026/5/20 5:22:09
本文详细解析了大语言模型LLM的发展与演进从基础的LLM“大脑”功能到通过Workflow、Function Call、MCP等技术的“手脚”延伸再到Skill定义能力边界和Agent的自主决策。文章以餐厅为类比生动解释了各组件如何协同工作并介绍了OpenClaw作为AI时代操作系统的角色。适合对AI、大模型感兴趣的小白和程序员学习。LLM 之所以能驱动全新技术范式的出现不仅在于其强大的语言理解与意图识别能力更具备出色的逻辑推理、知识归纳、复杂指令执行与多轮上下文理解能力同时还能实现内容生成、代码编写、结构化输出与跨场景泛化应用为智能体与自动化系统提供了核心认知基础。人们想利用LLM的能力为我们服务就要不断地给LLM加传感器、加装备、加权限、加Harness加的过程就是新名词、新概念、新技术产生的过程。在与LLM聊天的过程中人们发现LLM也并不全知全能的它只懂训练过程教给它的知道新知识或没有训练到的知识LLM就不知道了还有我想让LLM告诉今天的天气就不行因为LLM不知道我在哪训练LLM时也没教它今天的天气是什么样这时LLM就不会了。怎么办给LLM装上新的传感器就是Function Calling让LLM可以调用API查东西查位置查天气查之前不懂的知道查一些没有教给它的知道。Function Calling跑一段时间后就会发现这太难维护了每写一个项目就要写一套Function Call太难维护了。这个工具调用需要标准化LLM和服务之间通过协议进行交互服务端只用写一个哪个项目的那段代码调用时写调用的代码就行。你看这些名字或概念或技术都是为了解决LLM传感器少手或脚少的问题。简单地讲LLM是大脑Function Calling、MCP 是手脚Skill 定义能力边界与执行路径Workflow固化标准执行流程,是没有动态规划能力的Agent是简版的AgentAgent是有动态规划能力的Workflow、OpenClaw 让 “大脑 手脚 路径 流程” 形成闭环实现真正协同执行是AI时代的操作系统。想象你在经营一家餐厅概念类比LLM厨师的大脑 - 懂得如何做菜Workflow菜谱流程 - 固定的做菜步骤Function Call厨师喊拿盐 - 调用外部工具MCP统一的厨房工具接口Skill拿手菜谱 - 做红烧肉的技能包Agent整个厨师 - 能自主完成复杂任务OpenClaw智能餐厅系统 - 多厨师协作一、LLM是什么LLM是整个 AI 应用的大脑。核心能力理解、推理、生成局限性❌ 无法访问实时数据❌ 无法执行操作❌ 知识有截止日期二、Workflow工作流是什么预定义的任务执行流程像流水线。固定流程、固定步骤的执行编排,譬如先做 A → 再做 B → 再做 C顺序 / 分支基本写死。特点确定性、可预测、易调试适用场景标准化任务有SOP的地方就有Workflow如数据ETLWorkflow 是流程固定、无自主决策的简化版 Agent。三、Function Call函数调用是什么让 LLM 能够调用外部函数获取数据或执行操作。工作原理用户问题 → LLM判断调用函数 → 执行函数 → 结果返回LLM → 生成回答本质LLM 从只会说话变成能干实事的关键Function Call其实是OpenAI在GPT-3.5和GPT-4时代引入的核心能力它让大模型不再只是一个只会聊天机器人而是可以主动识别用户意图并调用外部工具的机器人。Function Call和Function Calling的区别Function Call 是单次 “函数调用” 这个具体动作而 Function Calling 是一整套 “识别意图、选择函数、填充参数、执行调用” 的完整机制与能力。前者是技术术语里的单次行为后者是 LLM 具备的系统性功能。二者紧密关联LLM 依靠 Function Calling 能力最终完成一次或多次 Function Call实现与外部工具、系统接口的交互。四、MCPModel Context Protocol是什么Anthropic 提出的统一协议让 AI 模型能以标准方式连接各种工具。Skill也是Anthropic在2024年提出的。为什么需要Function Call 各平台自定义MCP 实现一次开发多平台复用。对比Function CallMCP标准化各平台自定义统一协议复用性仅限同一平台跨平台复用如果说 MCP 是“接口”那 Skill 就是“使用说明书”。Skill 不解决连接问题它解决“怎么把事情做对”的问题。比如“小红书自动发布”这个 Skill会告诉 AI先登录→找发布入口→按什么格式写→几点发流量好… 是一套完整的业务经验。区别来了MCP 是“给你螺丝刀”Skill 是教你装修全流程”。没有 SkillAI 拿到工具也不知道咋用有了 Skill小白 AI 秒变行业专家五、Skill技能是什么封装好的能力模块包含提示词、工具、处理逻辑。2024 年Anthropic 在推出 Claude Code 时首次引入 Skill技能文档的概念用于封装完成特定任务所需的领域知识、操作流程、工具调用方式和最佳实践 。让 AI Agent 能够像专家一样自主执行复杂工作流而无需每次从头解释步骤。为什么需要复用、标准化、可组合层级关系Agent Skill Tool六、Agent智能体是什么能够自主规划、决策、执行任务的 AI 系统。Agent 是带动态规划能力的智能Workflow。核心能力感知、规划、执行、验证、反思vs 其他方案特性WorkflowFunction CallAgent灵活性❌ 低⚠️ 中✅ 高自主性❌ 无❌ 无✅ 有七、OpenClaw是什么开源的 AI Agent 框架提供多渠道接入、技能系统、MCP 支持。OpenClaw 是 AI 时代的操作系统就像 Chrome 让浏览器成为了操作系统的核心一样而传统 Windows/macOS 都只是它的底座。架构渠道层 → Gateway → Agent核心 → 工具层这就是OpenClaw打破了设备与渠道的边界让AI不再局限于本地设备对话而是可以跨终端、跨平台、跨渠道触达用户并统一调度后端能力、操纵各类系统与设备完成真实任务真正实现“随时随地为你服务”。八、小结大模型不是终点协同生态才是未来。演进路线LLM → Workflow → Function Call → MCP → Skill → Agent → OpenClaw选择指南简单问答 → LLM标准化任务 → Workflow需要外部数据 → Function Call多平台工具复用 → MCP特定领域能力 → Skill复杂自主任务 → Agent生产环境部署 → OpenClaw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。我在一线互联网企业工作十余年里指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。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人工智能学习中的很多困惑所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】为什么要学习大模型我国在A大模型领域面临人才短缺,数量与质量均落后于发达国家。2023年人才缺口已超百万凸显培养不足。随着AI技术飞速发展预计到2026年,这一缺口将急剧扩大至400万,严重制约我国AI产业的创新步伐。加强人才培养,优化教育体系,国际合作并进是破解困局、推动AI发展的关键。大模型入门到实战全套学习大礼包1、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2、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。3、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。4、大模型项目实战配套源码学以致用在项目实战中检验和巩固你所学到的知识同时为你找工作就业和职业发展打下坚实的基础。5、大模型大厂面试真题面试不仅是技术的较量更需要充分的准备。在你已经掌握了大模型技术之后就需要开始准备面试我精心整理了一份大模型面试题库涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题让你在面试中游刃有余。适用人群第一阶段10天初阶应用该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识对大模型 AI 的理解超过 95% 的人可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解别人只会和 AI 聊天而你能调教 AI并能用代码将大模型和业务衔接。大模型 AI 能干什么大模型是怎样获得「智能」的用好 AI 的核心心法大模型应用业务架构大模型应用技术架构代码示例向 GPT-3.5 灌入新知识提示工程的意义和核心思想Prompt 典型构成指令调优方法论思维链和思维树Prompt 攻击和防范…第二阶段30天高阶应用该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习学会构造私有知识库扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架抓住最新的技术进展适合 Python 和 JavaScript 程序员。为什么要做 RAG搭建一个简单的 ChatPDF检索的基础概念什么是向量表示Embeddings向量数据库与向量检索基于向量检索的 RAG搭建 RAG 系统的扩展知识混合检索与 RAG-Fusion 简介向量模型本地部署…第三阶段30天模型训练恭喜你如果学到这里你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作自己也能训练 GPT 了通过微调训练自己的垂直大模型能独立训练开源多模态大模型掌握更多技术方案。到此为止大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗为什么要做 RAG什么是模型什么是模型训练求解器 损失函数简介小实验2手写一个简单的神经网络并训练它什么是训练/预训练/微调/轻量化微调Transformer结构简介轻量化微调实验数据集的构建…第四阶段20天商业闭环对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知可以在云端和本地等多种环境下部署大模型找到适合自己的项目/创业方向做一名被 AI 武装的产品经理。硬件选型带你了解全球大模型使用国产大模型服务搭建 OpenAI 代理热身基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion在本地计算机运行大模型大模型的私有化部署基于 vLLM 部署大模型案例如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型部署一套开源 LLM 项目内容安全互联网信息服务算法备案…学习是一个过程只要学习就会有挑战。天道酬勤你越努力就会成为越优秀的自己。如果你能在15天内完成所有的任务那你堪称天才。然而如果你能完成 60-70% 的内容你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】
