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标题 普通人学AI,吃透这三个概念就够了! 很多人学AI半年一年,还分不清大模型、智能体、Skill的关系。 今天用大脑、手脚、工具的比喻,一次性讲透,听完直接会用。 🧠 大模型=大脑 负责理解、思考、推理、生成内容,是AI的核心。 比如深度求索、豆包底层的字节大模型,都属于这类。 注意:大脑不能直接用,要租接口、充额度;你平时用的豆包,不是大脑,是“手脚”。 🤖 智能体(Agent)=手脚 负责干活、执行任务,把大脑的想法落地。 豆包只能一问一答,是简化版手脚;真正的智能体能剪视频、跑表格、整理文档,自主拆任务、调工具。 🛠️ Skill=工具/技能包 智能体干活必须靠工具,Skill就是封装好的可复用技能。 比如剪视频Skill、ExcelSkill、写文案Skill,网上免费付费都有;没有Skill,智能体就是空架子。 💡 三者协作流程(一看就懂) 你说:“把这段素材剪成30秒短视频” 1. 大模型(大脑):理解需求、定方案 2. 智能体(手脚):接指令、拆步骤、找工具 3. Skill(工具):执行剪辑、导出成片 ✅ 普通人上手两步走 1. 选智能体:挑顺手的(对话/剪辑/编程) 2. 配Skill:按场景装工具,没有就让智能体帮你定制 记住:大模型想、智能体干、Skill执行。 不用学复杂代码,搞懂这三层,你就超过80%还在迷茫的人。 #AI入门 #大模型 #AI工具 #普通人学AI #干货分享
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一文讲透LLM,MCP, Skills, Agent 如果把大模型体系类比成一个“智能系统”,可以这样理解它们之间的关系: LLM是大脑,负责理解、推理和生成,是一切能力的核心来源。但它本身更像“会思考”,不直接“做事”。 Agent是执行者,基于LLM做决策,把复杂任务拆解成步骤,并调度工具完成目标。可以理解为“会用脑子干活的人”。 RAG是知识补给站,解决LLM“记不住最新信息”的问题。通过从外部知识库检索内容,再注入上下文,让回答更准确、更可信。 Skill是能力插件,把具体能力封装成模块,比如计算、代码执行、数据分析等。Agent通过调用Skill,扩展实际可执行的动作范围。 MCP是连接协议,类似“接口标准”,让LLM和Agent能够安全、规范地访问外部世界,比如文件系统、数据库、API等,是能力落地的关键桥梁。 Harness是保障体系,覆盖评测、监控、调优和安全治理。它不直接参与决策或执行,但确保整个系统稳定、可控、可持续优化。 整体来看,这是一条清晰的链路:LLM提供智能 → Agent负责调度 → RAG补充知识 → Skill扩展能力 → MCP连接世界 → Harness保障效果。 理解这套关系,本质是在理解:如何把“会说话的模型”,变成“能做事的系统”。#大模型 #大语言模型 #大模型微调 #大模型应用 #LLM
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