这两年 AI 术语越来越多：LLM、MCP、Agent、Skills、OpenClaw。

如果你不是技术背景，第一次看到这串词，基本都会懵。下面我用一个统一场景来讲：把 AI 当成一个“数字员工”，你一步步给它补能力。

你可能见过这种反差：同样是用 AI，有人一句话就能让它查资料、排计划、连工具执行；而你这边得到的，往往只是一段“看起来对、但用不上”的回答。差别通常不在你“会不会提问”，而在于你有没有看清这 7 个概念各自负责哪一层能力。

第一步：LLM（大语言模型）

LLM 可以理解成语言引擎。你给它一段文本，它根据训练数据预测下一个词。

能力上，它能写、能改、能总结，也能处理不少推理任务。但它默认有三个限制：

• • 不知道实时信息
• • 不能直接操作外部系统
• • 对话结束后不会长期记住你

旅行规划例子
你问它：“周末去哪玩？”

它会给你一些常见推荐，但不知道你预算是 500 还是 5000，也不知道周末天气，更不知道你上周刚去过杭州。

第二步：Prompt（提示词）

Prompt 就是你给 LLM 的输入。

同一个模型，输入方式不一样，结果会差很多。相比“帮我做旅行计划”这种泛指令，更有效的是把约束讲清：预算、出发地、饮食偏好、时间安排、不能接受的选项。

旅行规划例子
把问题改成：
“我吃素，预算 1000 元，周末两天从上海出发，不爬山，想找安静一点的地方。”

这时建议会明显收敛，结果通常更可用。

第三步：Memory（记忆）

单次对话里的上下文，可以看作短期记忆；把用户偏好存到数据库，是长期记忆。

有了长期记忆后，AI 才能在下一次对话里延续你之前的偏好，而不是每次都从头问一遍。

旅行规划例子
如果系统记住你长期偏好“吃素、预算约 1000、不喜欢人挤人”，你下次只说“帮我安排五一短途”，它就能直接给出更贴近你的方案。

第四步：MCP（模型上下文协议）

MCP 是 Anthropic 提出的开放协议，用来标准化“AI 连接外部工具”的方式。

没有统一协议时，每接一个系统都要单独写一套对接代码。用了 MCP 后，AI 接日历、文件、数据库、内部 API 的流程可以统一，迁移和维护都更省事。

旅行规划例子
接了 MCP 之后，AI 才能真的做事：

• • 读你的日历，避开冲突时间
• • 查实时天气，避免踩雷
• • 查票务和价格，给出可执行方案

第五步：Agent（智能体）

可以把 Agent 理解成“会分解任务并执行闭环”的系统。常见组成是：

• • LLM（理解和生成）
• • Memory（记住用户和上下文）
• • 规划能力（拆任务和排序）
• • 工具调用（真正执行）

旅行规划例子
你说一句“帮我安排这周末苏州行”。

Agent 会自己走完整流程：检查日历、比较车次、筛选餐厅、生成行程，必要时回头调整，而不是只回复一段建议文本。

第六步：Skills（技能）

这里最容易混淆的是 Tools 和 Skills：

• • Tools 是单个能力，比如“订票”“发邮件”
• • Skills 是流程模板，规定“先做什么，再做什么”

很多系统里，Skill 往往就是一份 Markdown 说明，里面写清楚某类任务的执行步骤和检查点。

旅行规划例子
只有订票工具时，AI 可能直接下单。

有旅行 Skill 时，它会先确认预算和时间窗口，再给候选方案、等你确认后执行，并在执行后回传行程单。

第七步：OpenClaw

OpenClaw 是在本地运行的 AI 助手。它可以把聊天入口（如微信、Telegram 等）和模型、工具层连接起来。

你可以把它看成一个网关：

• • 前面接消息入口
• • 后面接 LLM 与 MCP 工具
• • 核心逻辑在你自己的机器上跑

它受欢迎的点很实际：本地部署、可连接真实工作流、可跨平台触发。

风险也同样实际：如果它拿到了文件、终端或账号权限，安全边界就必须认真做。权限给多少、怎么隔离、日志怎么审计，这些都不能省。

旅行规划例子
你在手机上发一句：“周末帮我安排个短途。”

系统在家里电脑上完成查询、规划和下单，再把结果回到聊天窗口。体验很顺，但前提是你已经把权限控制和安全策略配好。

总结

一张对照表就够了：

• • LLM：会理解和生成文本
• • Prompt：你如何下达任务
• • Memory：系统如何记住你
• • MCP：系统如何接外部工具
• • Agent：系统如何自动拆解并执行
• • Skills：系统按什么流程做事
• • OpenClaw：把这些能力落到本地可用的一层

如果你刚入门，先抓住一句话：
LLM 负责“会说”，MCP 和 Tools 让它“能做”，Memory、Skills、Agent 决定它“做得稳不稳”，OpenClaw 则是把整套能力装到你自己的环境里。

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