🧠 五大概念深度解构

1️⃣ Agent（智能体）—— 从"聊天"到"干活"的范式转移

• 本质定义：Agent = LLM（大脑） + 工具使用能力（手脚） + 自主决策（灵魂）

• 关键转折：从被动应答（ChatGPT模式）到主动执行（自动发邮件、改代码、订机票）

• 拆解：很多产品只是给传统自动化脚本套了个AI外壳，却宣称是"革命性Agent"

• 技术真相：核心是函数调用（Function Calling）能力的进化，让模型能输出可执行指令

2️⃣ RAG（检索增强生成）—— 给AI配"开卷考试小抄"

3️⃣ MCP（模型上下文协议）—— AI界的"USB-C接口"

• 解决的问题：以前每个AI模型调用工具都要写不同接口（OpenAI一套、Google一套、Anthropic一套），开发者要写M×N套适配代码

• MCP的真相：规定了一套JSON-RPC风格的通信标准，让工具像U盘一样即插即用

• 拆解：
• 被包装成"颠覆性技术"，实则是工程标准化的胜利
• 不涉及AI能力提升，只是连接层的改进
• 类似当年手机充电口从五花八门统一到USB-C

4️⃣ Skill（技能）—— 提示词的"豪华包装版"

• MCP = 硬件接口（怎么连接工具）→ 标准化协议层

• Skill = 软件功能（怎么使用工具）→ 知识封装层

• 一个文件夹，包含SKILL.md（说明书）+ 脚本 + 资源

• 采用渐进式披露：先告诉AI"有这个技能"，需要时才加载详细内容

• 节省Token（从16000 tokens降到500，省96%）

• 厂商把"写得好一点的提示词模板"包装成"AI Skill生态"

• 实际上Skill不增加模型能力，只是组织提示词的更优方式

5️⃣ OpenClaw（原Clawdbot/Moltbot）—— 开源Agent的"三次改名"闹剧

• 开发者：Peter Steinberger（PSPDFKit创始人，奥地利开发者）

• 改名史：Clawdbot → （Anthropic律师函警告，因与Claude太像）→ Moltbot → （商标考虑）→ OpenClaw

• 吉祥物：小龙虾（龙虾蜕壳=重塑，呼应"Molt"脱皮之意）

• 本地化：自托管，数据不流向第三方（对比SaaS产品）

• 持久记忆：跨会话记住用户偏好（区别于ChatGPT每次新开对话）

• 多平台：通过WhatsApp/Telegram/Discord控制

• Model-Agnostic：可接Claude、GPT、DeepSeek等不同模型

• 安全风险：默认配置存在未认证远程控制漏洞（Netskope警告）

• 过度炒作：GitHub星标暴涨（18万星）引发"Mac Mini抢购潮"叙事，有营销痕迹

• 概念混淆：把系统自动化脚本+大模型调用包装成"革命性Agent"

🔍 底层逻辑串联

• MCP解决"能不能连"的问题（协议层）

• Skill解决"会不会用"的问题（知识层）

• RAG解决"知不知道"的问题（数据层）

• Agent是统筹这一切的"项目经理"

• OpenClaw是上述技术的一个具体开源实现

🔍你走过最长的路是流量的套路

1. 旧技术新名词：把函数调用包装成"Agentic AI"，把API封装包装成"MCP生态"

2. 过度工程化：简单的提示词模板硬要搞成"Skill Store"应用商店

3. 安全炒作：OpenClaw类项目强调"本地化隐私"，却忽视默认配置的安全漏洞

4. 制造焦虑：通过"AI自动操作电脑"的惊悚演示，掩盖实际稳定性问题

建议

1. 别被名词吓住：Agent就是"能干活的大模型"，RAG就是"先搜后答"，MCP就是"统一接口"

2. 警惕复杂化：如果一个方案需要同时用上Agent+MCP+RAG+Skill才能跑通，可能是过度设计

3. 关注本质：与其追新名词，不如把提示词工程和数据质量做好

4. 安全优先：OpenClaw类工具能删邮件、改文件，使用前要配置好权限沙箱