大模型相关概念AgentFuncation Calling VS MCPMCP VS SKILLOpenClaw参考注意以下内容均为自己的理解如有错误欢迎指出一起交流讨论。Agent就是在用户和大模型沟通之间加了一层使得用户每次提问避免使用复杂的prompt自动添加一些prompt或者程序在使用感受上相当于用户和大模型只交互了一次然后就得到了想要的结果。Funcation Calling VS MCPFuncation Calling 是大模型与Agent 之间的约定数据格式MCP 是Agent 与 各自其他工具之间的约定协议MCP VS SKILLSKILL 其实就是个prompt加载器让Agen结合预先所准备的脚本或者程序可以直接调用这些脚本或程序将相关的内容准备好然后给大模型。OpenClawOpenClaw为Agent加入了一些功能比如社交软件定时任务记忆系统等。下图的Agent的简单实现比如实现记忆功能使用messages数据记录了每次的问题和回答。Agent本质为执行大模型所给的命令然后将执行结果返回给大模型参考Agent章节。参考【闪客】一口气拆穿Skill/MCP/RAG/Agent/OpenClaw底层逻辑【闪客】20 行代码彻底搞懂小龙虾男女老少都看得懂哟~
大模型的一些概念理解
大模型相关概念AgentFuncation Calling VS MCPMCP VS SKILLOpenClaw参考注意以下内容均为自己的理解如有错误欢迎指出一起交流讨论。Agent就是在用户和大模型沟通之间加了一层使得用户每次提问避免使用复杂的prompt自动添加一些prompt或者程序在使用感受上相当于用户和大模型只交互了一次然后就得到了想要的结果。Funcation Calling VS MCPFuncation Calling 是大模型与Agent 之间的约定数据格式MCP 是Agent 与 各自其他工具之间的约定协议MCP VS SKILLSKILL 其实就是个prompt加载器让Agen结合预先所准备的脚本或者程序可以直接调用这些脚本或程序将相关的内容准备好然后给大模型。OpenClawOpenClaw为Agent加入了一些功能比如社交软件定时任务记忆系统等。下图的Agent的简单实现比如实现记忆功能使用messages数据记录了每次的问题和回答。Agent本质为执行大模型所给的命令然后将执行结果返回给大模型参考Agent章节。参考【闪客】一口气拆穿Skill/MCP/RAG/Agent/OpenClaw底层逻辑【闪客】20 行代码彻底搞懂小龙虾男女老少都看得懂哟~