AI里的Agent、Skill、大模型到底是什么关系？看完这篇终于懂了

最近和几个做AI的朋友聊天，发现一个有意思的现象：

大家都在说Agent、Skill、大模型，但很少有人能说清楚这三个东西到底是什么关系。

有人说"Agent就是加了工具的大模型"，有人说"Skill是Agent的插件"，还有人说"大模型就是Agent的一部分"。

说实话，这些说法都对，但都不够准确。

今天我想用一个更清晰的框架，把这三者的关系彻底讲明白。

一、先说结论：一个公司的比喻

如果把一个AI系统比作一家公司：

一个完整的AI系统 = LLM（思考） + Agent（行动） + Skill（专业化）

现在，让我们逐个拆解。

二、LLM（大模型）：会思考但不会行动的"大脑"

它能干什么？

LLM就是我们常说的GPT、Claude、文心一言这些东西。它的核心能力是：

它不能干什么？

关键点：LLM只是一个"文本处理引擎"，它不能直接影响现实世界。

举个例子：

• ✅ 你问它"怎么订机票"，它能告诉你步骤
• ❌ 但它不能帮你打开浏览器、登录网站、填表单、付款

LLM就像一个坐在办公室里的顾问——很聪明，但没有手脚。

三、Agent（智能体）：能行动的"执行者"

Agent是什么？

Agent是把LLM的"智能"和"行动能力"结合起来的系统。

它的核心架构包括4个模块：

一个具体例子

任务： "帮我订一张明天去上海的机票"

LLM能做的：

"您可以访问携程或飞猪，搜索明天去上海的航班，
选择合适的时间和价格，然后填写乘客信息并支付。"

Agent能做的：

1. [感知] 理解任务：订机票、目的地上海、时间明天
2. [规划] 拆解步骤：
   - 查询航班信息
   - 筛选符合条件的航班
   - 获取用户偏好（时间/价格）
   - 填写订单
   - 完成支付
3. [行动] 调用工具：
   - 调用航班查询API
   - 调用支付API
4. [记忆] 记住：用户常坐的航空公司、座位偏好

看到区别了吗？LLM只是"告诉你怎么做"，Agent是"帮你做完"。

四、Skill（技能）：Agent的"专业能力扩展包"

Skill是什么？

如果说Agent是一个执行者，那Skill就是它的"工作手册"或"专业培训包"。

举个例子：

一个通用Agent就像一个刚毕业的大学生——聪明，但缺乏专业经验。

当你给它装上一个"财务分析Skill"，它就变成了一个懂财务的专家。

Skill的技术实现

Skill不是传统意义上的"代码插件"，而是一套专门的提示词模板+工作流程+领域知识。

一个Skill通常包含：

渐进式披露机制

这是Skill的一个关键技术创新。

问题： LLM的上下文窗口有限（比如200K tokens），如果一次性加载100个Skill的所有内容，会爆掉。

解决方案： 分层加载

第一层（元数据）：Skill名称、简短描述
    ↓ 只有相关时才加载
第二层（指令）：详细的工作流程和最佳实践
    ↓ 只有需要时才加载
第三层（资源）：脚本、参考文档

类比： 就像你的大脑不会一次性记住所有知识，而是"需要时才调取"。

五、三者关系的完整图景

关系总结

用户请求
    ↓
【Agent】接收任务
    ↓
【Agent】调用【LLM】理解任务并做决策
    ↓
【Agent】根据任务类型，加载相关【Skill】
    ↓
【Skill】提供专业知识和工作流程
    ↓
【Agent】执行具体行动（调用工具、API等）
    ↓
【LLM】辅助推理和生成输出
    ↓
返回结果给用户

用人体类比

一个完整的AI系统 = 有大脑 + 有身体 + 有专业技能的"人"

六、为什么这个区分很重要？

1. 判断AI工具的成熟度

举例：

• ChatGPT = 只有LLM（你问它答）
• Cursor = LLM + Agent（能自动写代码、调试、运行）
• 企业级AI客服 = LLM + Agent + Skill（能处理退款、查询订单、解决问题）

2. 理解AI的能力边界

只有LLM的系统：

• ❌ 不能记住你上次说了什么（无记忆）
• ❌ 不能主动执行任务（无行动）
• ❌ 不能调用外部工具（无工具集成）

有Agent的系统：

• ✅ 能记住上下文
• ✅ 能自主规划和执行
• ✅ 能调用API、数据库、搜索引擎

有Skill的系统：

• ✅ 能可靠地完成专业任务
• ✅ 能按照行业标准执行
• ✅ 能处理复杂的垂直领域问题

3. 预测AI的发展方向

2026年的趋势：

类比：

• LLM时代 = 智能手机刚出现（大家都在玩）
• Agent时代 = App Store出现（开始有实用工具）
• Skill时代 = 垂直领域App成熟（每个行业都有专业应用）

七、程序员该关注什么？

1. 从"写代码"到"编排Agent"

过去： 你写每一行代码现在： 你告诉AI写什么代码未来： 你设计Agent的工作流，AI自己写代码

2. Skill开发会成为新的"插件经济"

就像WordPress有插件、VSCode有扩展，未来AI Agent也会有Skill市场。

机会： 开发垂直领域的Skill（财务分析、法律咨询、医疗诊断等）

3. 理解架构比会用工具更重要

会用ChatGPT ≠ 懂AI

真正有价值的是：

• 理解LLM的能力边界
• 知道什么时候需要Agent
• 能设计Skill来解决专业问题

最后说一句

LLM、Agent、Skill不是三个独立的东西，而是AI系统从"玩具"进化到"生产力工具"的三个必要层次。

• LLM给了AI"智能"
• Agent给了AI"行动力"
• Skill给了AI"专业能力"

当这三者结合，AI才能真正替代人类的工作。

而这个过程，正在发生。

💬 今天的问题

1. 你用过的AI工具，属于哪个层次？（LLM / Agent / Skill）
2. 你觉得你的工作，会被哪个层次的AI替代？
3. 如果让你开发一个Skill，你会选什么领域？

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