AI大模型、智能體、Skill、“龍蝦”,有啥不一樣?什么場景該用誰?
不用記專業名詞,記住 “誰擅長干什么” 就行:
1. 大模型—— 有問必答,隨叫隨到
你有問題就問它,不用提前準備。
比如“孩子這道數學題怎么做?”,臨時找答案(臨時性問題);
比如問“附近哪家酒店200塊能住?”、“怎么煮糖醋排骨?”(一次性需求);
比如找靈感、想創意(發散性構思)。
大模型的缺點,就是下次再問同樣問題,還得重新輸入,萬一提示詞復雜,就很累。
更重要的是內容一多,它記不住事,開始瞎編。
2. 智能體(Agent)—— 專干某一類活的 “熟練工”
如果你發現有些問題天天問、天天做,每次都要重新寫提示詞,麻不麻煩?
智能體像"ppt模板":把你的人設、提示詞、參考素材、輸出格式固化好,以后只需要把今天想做的內容丟給它,它自動幫你整好。
但智能體沒有記憶。 昨天做的和今天做的有什么聯系,它不知道。
比如你做了一個 “日報智能體”,每天只要輸入 “今天跑了 2 個客戶、寫了 1 篇文案”,它直接輸出 “今日工作完成情況:
1. 客戶拜訪 2 家(詳情見附件);
2. 文案創作 1 篇(已同步審核);
明日計劃:跟進 XX 客戶需求”
—— 格式不用你再調,直接復制發給領導看。
3. 工作流—— 能串聯多步智能體的 “生產線”
工作流把你做事的經驗固定下來,下次直接用。
比如你總結的 “選品攻略”,可以做成工作流,它每天自動搜新品、比價、生成建議,不用你再一步步操作。
4. Skill(技能)—— 帶知識庫和經驗庫的AI工作流
Skill比智能體和工作流更進一步,它是把你的經驗封裝成可復用的技能。
舉個例子:
把公司的產品手冊、客戶資料存進Skill的本地知識庫,AI 寫回復、做報表時就會參考這些資料,不會說外行話;而且查自己本地的資料不用花錢,比每次傳資料問大模型省錢多了。
重點別人用你的Skill,發現比他自己做的好用,同樣是找資料,大家就都愿意用你的,如果你的Skill收費,就能賺錢了。
5. 龍蝦(OpenClaw)—— 懂你的 “私人秘書”
"龍蝦"是能直接操作你設備的AI助理,你通過手機直接下任務,它就在后臺幫你干活。
它能調用你電腦、手機上的軟件,調用各種Skill,在不同軟件間交換信息,但它需要訓練 ,才能越來越適應你。
沒有匹配的Skill和應用軟件,龍蝦它就是個"傻子",它會努力自己解決問題,但大概率全網亂搜,浪費大量算力,浪費錢。
一句話總結:
大模型是"我問你答",智能體是"套模板",工作流是“跑流程”,Skill是"用我的方法做",龍蝦助理是"你幫我動手干"。
那我們以后怎么選AI工具?
按 “事情類型” 來:
1.臨時問個事、查個信息 → 用大模型(豆包)。
比如 “明天天氣怎么樣?”“這個英文單詞怎么翻譯?”,快且免費;
2.每天都要做、格式固定 → 用智能體。
比如寫日報、每周發周報、固定模板的海報;
3.要做好幾步才能完成 → 用工作流。
比如電商發貨、內容發布、情報收集;
4.需要個性化的知識和經驗才能完成→ 用Skill。
比如做工作匯報PPT、做個人品牌海報;
5.要長期跟蹤、需要記習慣、跨軟件操作 → 用龍蝦。
比如自動整理郵件、個性化簡報、夜間客戶回復。
大模型是嘴,智能體是模板,Skill是經驗,龍蝦助理是手。
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