一文了解 AI 大模型的 LLM、prompt、RAG、MCP、Agent、Skill、Rule、dify、ollama、open-webui、LangChain、OpenClaw、qoder、CodeBuddy 、trae、cursor 等

一、核心技术概念解释

1. 基础模型层

LLM (Large Language Model，大语言模型)

• 定义：基于 Transformer 架构，通过海量文本数据训练的大规模语言模型，具备理解和生成人类语言的能力。

• 类比：AI 系统的 “大脑内核”，提供基础的语言理解、推理和生成能力。

• 代表：GPT-4、Claude 3、通义千问、混元大模型等。

2. 交互与增强技术层

Prompt (提示词)

• 定义：人类与 LLM 沟通的指令载体，以自然语言形式传递需求、背景和要求，引导模型输出符合预期的结果。

• 类比：给 AI 助手的 “命令”，单次指令触发特定响应。

• 进阶：提示工程 (Prompt Engineering) 通过优化指令格式提升模型表现。

RAG (Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成)

• 定义：将信息检索与文本生成相结合的技术框架，在 LLM 回答前先从外部知识库检索相关信息，作为上下文注入模型，提升回答准确性和时效性。

• 类比：LLM 的 “外挂资料库”，解决知识截止和幻觉问题。

• 流程：用户查询→关键词提取→向量数据库检索→相关文档→上下文注入→LLM 生成答案。

MCP (Model Context Protocol，模型上下文协议)

• 定义：Anthropic 于 2024 年推出的开放协议，标准化 LLM 与外部数据源、工具的通信，实现安全高效的连接。

• 类比：AI 系统的 “USB-C 接口”，统一不同工具和数据的接入方式。

• 核心价值：打破数据孤岛，让 AI 安全调用本地文件、数据库、API 等外部资源。

3. 智能体层

Agent (智能体)

• 定义：能够感知环境、自主决策并执行行动以实现特定目标的 AI 实体，整合 LLM、RAG、MCP 等技术能力。

• 类比：“全能数字员工”，可自主拆解任务、制定计划、调用工具完成复杂目标。

• 核心能力：任务规划、工具调用、记忆管理、结果反思迭代。

Skill (技能)

• 定义：为 Agent 提供的标准化、可复用、可扩展的能力集合，封装了特定任务的执行方法、工具调用逻辑和知识材料。

• 类比：Agent 的 “手脚” 和 “经验库”，如 PDF 处理 Skill、代码生成 Skill 等。

• 形式：通常包含 SKILL.md 文件，组织指令、脚本和参考资料。

Rule (规则)

• 定义：约束 Agent 行为的规范体系，包括业务规则、安全规范、编码标准等，确保 Agent 输出符合预期和合规要求。

• 类比：Agent 的 “行为准则”，如代码规范 Rule、数据访问权限 Rule 等。

二、工具与平台解释

1. 开发与部署工具

2. AI 编程工具 / IDE

3. 拓展工具：

1. 通义灵码插件

• 定义：阿里云基于通义大模型的智能编码辅助工具，支持 VS Code、IntelliJ IDEA 等主流 IDE。

• 核心功能：

  • 代码智能生成：行级 / 函数级实时续写、自然语言转代码。

  • 研发智能问答：代码解释、注释生成、异常排查。

  • 编程智能体：自主任务拆解、工程检索、文件编辑、终端执行。

  • MCP 工具使用：连接外部资源，拓展能力边界。

• 定位：提升编码效率，降低理解和编写代码的难度。

三、工具的关系解析

技术关系全景图

OpenClaw 的定位

四、总结与拓展

上述概念共同构成了现代 AI 应用的技术栈，从基础模型到交互方式，再到能力扩展和应用落地，形成完整闭环。随着技术演进，这些概念的边界逐渐融合：

• Agent 正从单一任务执行向多 Agent 协同发展，如华为 CodeArts Doer 的 6 大专业 Agent 分工协作。

• Skill 生态日益丰富，成为 AI 能力复用和共享的重要形式，如 OpenClaw 支持自定义和共享 Skill。

• MCP 协议推动 AI 与企业系统的无缝集成，成为 AI 原生应用的基础设施。

拓展方向：

1. 多模态能力：LLM 与图像、语音等模态融合，如 Trae 支持截图解析生成代码。

2. 企业级应用：RAG 结合私域知识库，MCP 连接企业系统，打造专属 AI 助手。

3. 低代码 / 无代码：dify 等平台降低 AI 应用开发门槛，让非技术人员也能构建 AI 解决方案。