0****1基础概念大模型 (Large Language Model, LLM)通俗理解为可以把它想象成一个 “超级大脑”通过学习海量文本数据能理解、生成人类语言完成对话、写代码、总结文本等任务。核心特征规模大参数百亿 / 千亿级、泛化能力强但原生能力可能不聚焦比如能写代码但不一定精通某个具体框架。典型例子GPT-4、Claude 3、文心一言、通义千问。Skill技能通俗理解大模型的 “专项能力”是为了让大模型完成某一类特定任务而定义的标准化能力模块。核心特征聚焦单一任务比如 “代码调试”“数据可视化”“数学计算”相当于给大模型装上的 “插件” 或 “工具包”。典型例子Claude 的 Code Interpreter 技能执行代码、翻译技能、数据分析技能。MCPModel Context Protocol模型上下文协议通俗理解大模型和外部工具 / 技能之间的 “沟通语言”是一套标准化的交互规则。核心特征解决 “大模型怎么调用技能、技能怎么返回结果给大模型” 的问题让不同技能和不同大模型之间能兼容协作。类比就像手机的 Type-C 接口不管是充电线、耳机还是 U 盘只要符合这个接口标准都能和手机连接。Prompt提示词通俗理解你对大模型说的 “指令” 或 “问题”是人类和大模型沟通的 “桥梁”。核心特征可以简单如 “写一段 Python 代码”也可以复杂包含任务要求、格式、示例优秀的 Prompt 能引导大模型精准输出结果。关键作用即使大模型有某个 Skill也需要通过 Prompt 触发它调用这个 Skill比如 “用 Code Interpreter 计算 1 到 100 的和并输出结果”。Claude Code通俗理解Anthropic 公司Claude 的研发方针对 “代码场景” 优化的 Claude 大模型版本 / 能力集。核心特征专门适配代码编写、调试、重构、解释等需求原生支持多种编程语言Python/Java/JS 等也可以结合 Skill 和 MCP 调用外部代码执行工具。定位是 “大模型” 的一个垂直优化版本聚焦代码领域。6、Function Call函数调用是 LLM 的一种能力。在请求模型时你可以向它描述一系列函数包括函数的功能、参数等。当用户的问题需要执行特定操作或获取实时信息时模型不会自己去执行代码而是返回一个“调用某个函数”的请求并附带好相应的参数。示例你问“北京天气怎么样”。你在 Prompt 中向模型描述了一个 get_weather(city: string) 函数。模型判断出需要调用这个函数于是返回一个特殊格式的回复内容类似于{ “function”: “get_weather”, “parameters”: {“city”: “北京”} }。你的程序收到这个请求然后去执行真正的天气 API 调用获取数据最后把数据返回给模型让模型用自然语言告诉你“北京今天晴10-20度”。概念通俗理解核心特征典型例子大模型 (LLM)超级大脑学了海量数据能理解 / 生成语言是所有 AI 能力的 “基础硬件”通用能力强、无特定任务流程意识、需外部引导才能完成复杂任务GPT-4、Claude 3、文心一言、通义千问Agent智能体智能助手有 “自主决策能力” 的 AI能像人一样规划步骤、调用工具完成复杂任务自带「目标拆解→工具调用→结果校验→迭代优化」的闭环逻辑是 “活的执行者”AutoGPT、LangChain Agent、Claude Agent、阿里云百炼 AgentSkill技能专项工具Agent / 大模型的 “插件”只能完成单一特定任务聚焦单点能力如代码执行、数据分析、联网搜索无自主决策能力需被调用Claude 的 Code Interpreter、联网搜索 Skill、Excel 处理 SkillMCP协议沟通语言Agent / 大模型和 Skill 之间的 “标准化接口”是规则而非能力解决 “不同 Skill 和不同 Agent / 大模型如何兼容协作” 的问题Anthropic MCP、OpenAI Function Call类似 MCP 的工具调用协议Prompt提示词人类指令你给 Agent / 大模型的 “命令”是触发所有动作的起点是输入而非能力可简单可复杂含目标、约束、示例决定 AI 的行动方向“帮我分析 2025 年销售数据生成可视化图表”“用 Code Skill 写一段 Python 爬虫”Claude Code代码专精版大脑Claude 大模型针对 “代码场景” 优化的专属版本 / 能力集原生精通代码编写 / 调试 / 执行适配 Code 类 Skill是 “代码领域的专用大脑”Claude 3 Code、Claude Code Interpreter02核心区别大模型是「能力库」它只会 “回答问题”不会主动规划步骤。比如你问 “怎么计算销售数据的平均值”它只会告诉你方法但不会主动调用计算器 Skill 去算。Agent是「执行者」 基于大模型的能力主动拆解任务。比如你说 “帮我算销售数据的平均值”Agent 会① 拆解任务需要读取数据→计算平均值→输出结果② 调用 Excel Skill 读取数据③ 调用计算器 Skill 计算④ 整理结果回复你。Skill是 Agent / 大模型的「工具」只能做一件事比如计算器 Skill 只会算数值不会判断什么时候该算。MCP是「工具接口」确保 Agent 能 “看懂” Skill 的用法比如 Agent 用 MCP 协议告诉计算器 Skill“算 100200”Skill 能正确解析并返回 300。Prompt是「人类指令」 告诉 Agent / 大模型 “要做什么”比如 “帮我算销售数据平均值” 是 Prompt触发 Agent 的行动。Claude Code是「专用能力库」是大模型的子集只聚焦代码领域给 Agent 提供更强的代码工具调用能力。概念核心定位关键差异点大模型基础智能载体通用能力强无特定任务聚焦Skill大模型的专项能力模块聚焦单一任务需被调用才能生效MCP大模型与 Skill 的交互规则是 “协议” 而非 “能力”解决兼容问题Prompt人类与大模型的沟通指令是 “输入” 而非 “能力”触发大模型行动Claude Code聚焦代码的 Claude 大模型是 “大模型的垂直版本”自带代码技能03相互关系1、Prompt 触发你输入 Prompt → “帮我爬取 XX 网站的商品价格计算均价并生成柱状图”。这是给 Agent 的指令。2、Agent 决策Claude Agent智能体接收指令后先拆解任务为 3 个步骤爬取数据→计算均价→生成图表。这是 Agent 的核心能力大模型做不到。3、调用专用大脑Agent 调用 Claude Code代码专精的大模型因为任务需要写 Python 代码。4、MCP 连接工具Claude Code 通过 MCP 协议依次调用爬虫 Skill执行 Python 爬虫代码获取商品价格数据计算 Skill计算价格的平均值可视化 Skill生成柱状图。5、结果返回与整合各 Skill 通过 MCP 把结果返回给 Claude CodeAgent 校验结果无误后整理成 “文字 图表” 的形式回复你。04小结Prompt是人类指令告诉AI要做什么Agent是执行者利用大脑LLM规划使用fuction call或skill自主完成任务Agent必须依赖大模型决策能力本质来自大模型LLM大模型能力库只回答问题告诉方法不执行。纯大模型只被动响应Claude Code是大模型子集不是独立的Agent而是给Agent提供更强代码能力的组件MCP是标准接口AI与外部工具的连接Skii技能包AI能力模块化层级关系Prompt人类指令→ Agent执行者→ 大模型 / Claude Code能力库→ MCP接口→ Skill工具假如你从2026年开始学大模型按这个步骤走准能稳步进阶。接下来告诉你一条最快的邪修路线3个月即可成为模型大师薪资直接起飞。阶段1:大模型基础阶段2:RAG应用开发工程阶段3:大模型Agent应用架构阶段4:大模型微调与私有化部署配套文档资源全套AI 大模型 学习资料朋友们如果需要可以微信扫描下方二维码免费领取【保证100%免费】配套文档资源全套AI 大模型 学习资料朋友们如果需要可以微信扫描下方二维码免费领取【保证100%免费】
大模型、技能、协议全解析：AI 世界的“超级大脑”如何协作？
发布时间：2026/6/8 19:51:08
0****1基础概念大模型 (Large Language Model, LLM)通俗理解为可以把它想象成一个 “超级大脑”通过学习海量文本数据能理解、生成人类语言完成对话、写代码、总结文本等任务。核心特征规模大参数百亿 / 千亿级、泛化能力强但原生能力可能不聚焦比如能写代码但不一定精通某个具体框架。典型例子GPT-4、Claude 3、文心一言、通义千问。Skill技能通俗理解大模型的 “专项能力”是为了让大模型完成某一类特定任务而定义的标准化能力模块。核心特征聚焦单一任务比如 “代码调试”“数据可视化”“数学计算”相当于给大模型装上的 “插件” 或 “工具包”。典型例子Claude 的 Code Interpreter 技能执行代码、翻译技能、数据分析技能。MCPModel Context Protocol模型上下文协议通俗理解大模型和外部工具 / 技能之间的 “沟通语言”是一套标准化的交互规则。核心特征解决 “大模型怎么调用技能、技能怎么返回结果给大模型” 的问题让不同技能和不同大模型之间能兼容协作。类比就像手机的 Type-C 接口不管是充电线、耳机还是 U 盘只要符合这个接口标准都能和手机连接。Prompt提示词通俗理解你对大模型说的 “指令” 或 “问题”是人类和大模型沟通的 “桥梁”。核心特征可以简单如 “写一段 Python 代码”也可以复杂包含任务要求、格式、示例优秀的 Prompt 能引导大模型精准输出结果。关键作用即使大模型有某个 Skill也需要通过 Prompt 触发它调用这个 Skill比如 “用 Code Interpreter 计算 1 到 100 的和并输出结果”。Claude Code通俗理解Anthropic 公司Claude 的研发方针对 “代码场景” 优化的 Claude 大模型版本 / 能力集。核心特征专门适配代码编写、调试、重构、解释等需求原生支持多种编程语言Python/Java/JS 等也可以结合 Skill 和 MCP 调用外部代码执行工具。定位是 “大模型” 的一个垂直优化版本聚焦代码领域。6、Function Call函数调用是 LLM 的一种能力。在请求模型时你可以向它描述一系列函数包括函数的功能、参数等。当用户的问题需要执行特定操作或获取实时信息时模型不会自己去执行代码而是返回一个“调用某个函数”的请求并附带好相应的参数。示例你问“北京天气怎么样”。你在 Prompt 中向模型描述了一个 get_weather(city: string) 函数。模型判断出需要调用这个函数于是返回一个特殊格式的回复内容类似于{ “function”: “get_weather”, “parameters”: {“city”: “北京”} }。你的程序收到这个请求然后去执行真正的天气 API 调用获取数据最后把数据返回给模型让模型用自然语言告诉你“北京今天晴10-20度”。概念通俗理解核心特征典型例子大模型 (LLM)超级大脑学了海量数据能理解 / 生成语言是所有 AI 能力的 “基础硬件”通用能力强、无特定任务流程意识、需外部引导才能完成复杂任务GPT-4、Claude 3、文心一言、通义千问Agent智能体智能助手有 “自主决策能力” 的 AI能像人一样规划步骤、调用工具完成复杂任务自带「目标拆解→工具调用→结果校验→迭代优化」的闭环逻辑是 “活的执行者”AutoGPT、LangChain Agent、Claude Agent、阿里云百炼 AgentSkill技能专项工具Agent / 大模型的 “插件”只能完成单一特定任务聚焦单点能力如代码执行、数据分析、联网搜索无自主决策能力需被调用Claude 的 Code Interpreter、联网搜索 Skill、Excel 处理 SkillMCP协议沟通语言Agent / 大模型和 Skill 之间的 “标准化接口”是规则而非能力解决 “不同 Skill 和不同 Agent / 大模型如何兼容协作” 的问题Anthropic MCP、OpenAI Function Call类似 MCP 的工具调用协议Prompt提示词人类指令你给 Agent / 大模型的 “命令”是触发所有动作的起点是输入而非能力可简单可复杂含目标、约束、示例决定 AI 的行动方向“帮我分析 2025 年销售数据生成可视化图表”“用 Code Skill 写一段 Python 爬虫”Claude Code代码专精版大脑Claude 大模型针对 “代码场景” 优化的专属版本 / 能力集原生精通代码编写 / 调试 / 执行适配 Code 类 Skill是 “代码领域的专用大脑”Claude 3 Code、Claude Code Interpreter02核心区别大模型是「能力库」它只会 “回答问题”不会主动规划步骤。比如你问 “怎么计算销售数据的平均值”它只会告诉你方法但不会主动调用计算器 Skill 去算。Agent是「执行者」 基于大模型的能力主动拆解任务。比如你说 “帮我算销售数据的平均值”Agent 会① 拆解任务需要读取数据→计算平均值→输出结果② 调用 Excel Skill 读取数据③ 调用计算器 Skill 计算④ 整理结果回复你。Skill是 Agent / 大模型的「工具」只能做一件事比如计算器 Skill 只会算数值不会判断什么时候该算。MCP是「工具接口」确保 Agent 能 “看懂” Skill 的用法比如 Agent 用 MCP 协议告诉计算器 Skill“算 100200”Skill 能正确解析并返回 300。Prompt是「人类指令」 告诉 Agent / 大模型 “要做什么”比如 “帮我算销售数据平均值” 是 Prompt触发 Agent 的行动。Claude Code是「专用能力库」是大模型的子集只聚焦代码领域给 Agent 提供更强的代码工具调用能力。概念核心定位关键差异点大模型基础智能载体通用能力强无特定任务聚焦Skill大模型的专项能力模块聚焦单一任务需被调用才能生效MCP大模型与 Skill 的交互规则是 “协议” 而非 “能力”解决兼容问题Prompt人类与大模型的沟通指令是 “输入” 而非 “能力”触发大模型行动Claude Code聚焦代码的 Claude 大模型是 “大模型的垂直版本”自带代码技能03相互关系1、Prompt 触发你输入 Prompt → “帮我爬取 XX 网站的商品价格计算均价并生成柱状图”。这是给 Agent 的指令。2、Agent 决策Claude Agent智能体接收指令后先拆解任务为 3 个步骤爬取数据→计算均价→生成图表。这是 Agent 的核心能力大模型做不到。3、调用专用大脑Agent 调用 Claude Code代码专精的大模型因为任务需要写 Python 代码。4、MCP 连接工具Claude Code 通过 MCP 协议依次调用爬虫 Skill执行 Python 爬虫代码获取商品价格数据计算 Skill计算价格的平均值可视化 Skill生成柱状图。5、结果返回与整合各 Skill 通过 MCP 把结果返回给 Claude CodeAgent 校验结果无误后整理成 “文字 图表” 的形式回复你。04小结Prompt是人类指令告诉AI要做什么Agent是执行者利用大脑LLM规划使用fuction call或skill自主完成任务Agent必须依赖大模型决策能力本质来自大模型LLM大模型能力库只回答问题告诉方法不执行。纯大模型只被动响应Claude Code是大模型子集不是独立的Agent而是给Agent提供更强代码能力的组件MCP是标准接口AI与外部工具的连接Skii技能包AI能力模块化层级关系Prompt人类指令→ Agent执行者→ 大模型 / Claude Code能力库→ MCP接口→ Skill工具假如你从2026年开始学大模型按这个步骤走准能稳步进阶。接下来告诉你一条最快的邪修路线3个月即可成为模型大师薪资直接起飞。阶段1:大模型基础阶段2:RAG应用开发工程阶段3:大模型Agent应用架构阶段4:大模型微调与私有化部署配套文档资源全套AI 大模型 学习资料朋友们如果需要可以微信扫描下方二维码免费领取【保证100%免费】配套文档资源全套AI 大模型 学习资料朋友们如果需要可以微信扫描下方二维码免费领取【保证100%免费】
