必收藏！小白也能懂：Agent、Skills、MCP和A2A大模型架构完全指南
文章详解AI Agent四大核心概念：Agent作为智能决策主体，Skills提供原子化能力封装，MCP实现标准化工具调用，A2A支持Agent间协作。这些技术共同构建了从单Agent自主执行到多Agent协同工作的完整技术栈，解决了智能体的自主性、模块化能力、工具调用和互操作等核心问题，助力开发者快速构建专业级AI应用。
一、Agent、Skills、MCP和A2A的核心概念总览
1、Agent (代理/智能体)：自主决策与执行的“大脑”。
AI Agent是2026年AI生态的核心概念，是基于人工智能技术构建的、具备感知环境、理解信息、自主推理决策、自主规划与执行动作并持续与环境/其他主体交互，以自主达成预设或动态生成目标的数字智能实体。2026年的智能体不是在回答问题，而是在完成任务。其突破了传统问答式、生成式AI的能力边界，可像人类员工一样独立处理复杂综合性任务。它以大模型为核心引擎，整合规划、记忆、工具调用与行动执行四大能力，形成「感知 - 认知 - 决策 - 执行 - 反馈」的完整智能闭环，具备自主性与目标导向性两大核心特征。简单来说，AI Agent能精准理解用户核心意图，将复杂目标拆解为可落地的执行步骤，自主调用外部工具、对接各类数据源，具备历史上下文的记忆能力，甚至能通过自我反思完成执行过程的纠错与策略优化。
目前，主流的AI Agent架构包含五大关键组件，各组件功能分工明确：
感知（Perception）：多维度接收外部信息，包括用户指令、工具执行的返回结果，以及外部环境的动态变化（如邮件新消息、系统状态更新等）。
规划/推理（Planning/Reasoning）：作为Agent的 “核心大脑”，基于大模型实现复杂逻辑推理，将整体目标拆解为分步子任务，可通过ReAct（Reason+Act）、思维链（Chain-of-Thought）、树搜索等方法探索多路径执行方案。
行动（Action）：执行层核心环节，根据规划结果落地具体操作，包括调用各类工具、自动发邮件、编写代码，甚至与其他AI Agent进行协同交互等。
记忆（Memory）：分为短期记忆与长期记忆，前者存储当前对话/任务的上下文信息，后者通过向量数据库等载体持久化存储历史任务记录、用户偏好、领域知识等。
反思/评估（Reflection/Evaluation）：对单步执行结果进行校验与评估，通过 “结果是否符合预期？是否推动目标达成？” 的自我判断，实现执行策略的及时调整，若结果不符则重新规划或更换执行路径。
上图展示了最经典的Agent闭环架构（Perception → Planning → Action → Memory → Reflection 的完整循环），从“Observe”开始，经“Think/Plan” → “Act” → “Observe”反馈回来，形成无限迭代。右边还标注了工具调用和记忆的接入点，非常典型。
AI大模型是Agent能力的增效器、交互协作程度的扩展器 ，通过提升Agent的理解力与泛化能力，其更好处理多任务与上下文信息，实现更个性化、连贯的交互。Agent可以理解为“大模型×（规划+记忆+工具+行动）”。其中，AI大模型是核心控制器，承担构建Agent核心能力的作用，强化了Agent的自然语言处理等能力。
随着AI大模型技术持续演进，AI Agent正在往自主规划、多Agent协同工作发展。一方面，自主规划Agent以大模型为决策中枢，通过任务分解、路径规划、记忆调用和工具协调，能够自主完成复杂目标，实现从“人写流程”向“模型自主规划流程”的转变。另一方面，Agent从工程师开发逻辑转变成人类完成目标的协作分工，让多个Agent像一个团队一样完成工作任务，多Agent蜂群能实现多个Agent拉群组队协作，像搭积木一样，把不同专长的推理型Agent组合为人服务。
上图展示的是多Agent协同工作的典型运行模式。面对复杂问题，系统首先由任务规划Agent对问题进行理解和拆解，并将任务交由任务调度Agent统一编排。在调度过程中，记忆Agent和知识库Agent提供历史经验和专业知识支撑，搜索、浏览、代码生成以及 MCP 等功能型智能体分别承担信息检索、内容处理和工具调用等具体工作。各Agent在统一调度下分工协作、相互反馈，最终由多模态生成Agent对结果进行综合与生成，输出最终答案。通过这种“规划—调度—协作—生成”的机制，多Agent能够像一个高效协作的团队一样完成复杂任务，显著提升Agent系统的问题解决能力和应用价值，同时也对调度控制和安全治理提出了更高要求。
2、Agent Skills（智能体技能)： 大脑掌握的“具体能力”。
Agent Skills是Agent可调用的原子化能力封装，是实现Agent能力模块化、标准化的核心概念，其形态类似可插拔的技能包/功能组件，通过能力的解耦、复用与组合，快速赋予通用AI Agent领域专业化能力，使其高效适配垂直场景需求。Agent Skills并非单纯的工具（Tool），而是为Agent赋予专业能力的结构化能力载体，兼具专业知识体系、标准化操作流程与场景化经验沉淀的属性。
在Agent Skills体系出现前，Agent的能力定义主要依托自然语言Prompt描述，存在表达模糊、参数不规范、执行一致性差等问题；基于结构化范式设计的Agent Skills，通过标准化定义实现了能力的精准落地，一个完整的Skills需包含以下核心要素：
name（技能名称）：唯一标识，采用标准化命名规范（如 “web_search”）。
description（技能描述）：自然语言精准定义技能适用场景、核心功能与使用边界。
input_schema（输入模式）：基于JSON Schema结构化定义输入参数的类型、约束、必选/可选属性。
output_schema（输出模式）：标准化定义输出数据的格式、结构与返回字段，保障结果可解析。
examples（示例集）：多组典型的输入-输出样例，强化模型对技能的理解与执行对齐。
dependencies（依赖项）：明确技能运行所需调用的底层工具、接口或子Skills，实现能力的层级化编排。
在Agent-to-Agent（A2A）智能体协同体系中，Agent Card（智能体名片）以Skills列表为核心载体，通过技能可视化能力，实现跨Agent的能力快速发现、精准匹配与协同调用，成为Agent间互联互通的关键基础。2026年，Agent Skills已发展为AI Agent开发领域的标准化基础设施，支持动态加载、热更新、按需编排三大核心特性，甚至可由AI基于实际业务场景需求自主生成定制化技能，大幅降低定制化Agent的开发门槛与技术复杂度。开发者无需从零构建Agent能力体系，仅通过Skills的模块化组合与轻量化配置，即可实现场景化Agent的快速搭建，达成 “乐高积木式” 的高效开发模式。
典型落地场景中，Agent Skills可根据业务需求灵活适配各类垂直场景：为客服智能体动态加载多语言实时翻译Skills，实现跨境客诉的高效处理；为科研智能体集成学术文献检索与解析Skills，提升文献挖掘与分析的效率和准确性；为办公智能体配置邮件智能处理Skills，实现邮件的自动化分类、筛选与智能回复等。
从能力层级来看，Tools（工具）与Skills（技能）构成Agent执行能力的核心双层架构，二者核心差异可概括为：Tools为Agent提供基础执行能力，解决智能体 “能做事” 的底层问题；Skills为智能体赋予标准化、场景化的专业执行能力，解决Agent**“会做事、做专业、可复用” 的核心落地问题**。
回溯Agent技术生态发展，2025 年成为Agent技术落地的关键节点，行业生态发生显著变革：一方面，MCP（模型上下文协议）逐步成为Agent互联的行业通用标准，并实现规模化落地应用；另一方面，Claude Code与Claude Agent SDK的正式发布，为生产级Agent的研发与落地奠定了成熟的工程技术基础。但在实际产业化落地过程中，智能体技术仍存在核心能力短板—— 多数智能体虽具备通用智能与基础功能执行能力，却普遍缺乏处理真实工作场景的专业能力，在复杂业务场景下，因缺少可直接执行的领域知识封装与标准化执行流程，难以满足企业级实际业务的落地需求。而这一行业核心痛点，正是Agent Skills诞生并发展的核心解决目标，Skills将业务流程、操作手册、专业培训内容、最佳实践、脚本等领域知识，封装为Agent可理解、可调用的结构化能力，使通用AI Agent能够快速转化为某一垂直领域的专家型Agent。
3、MCP (Model Context Protocol，模型上下文协议)： 大脑与“世界”的“即插即用”接口。
是Anthropic于2024年底正式推出的跨模型交互标准化协议，目前已实现主流大模型全兼容支持，成为AI Agent生态的核心交互标准。其核心定位是为AI模型及Agent构建统一、安全的跨外部系统交互框架，实现对外部工具、API及数据源的标准化调用，彻底替代传统“一模型一适配”的碎片化开发模式，无需针对不同模型单独开发适配逻辑。**
作为社区驱动的开源项目（GitHub仓库：modelcontextprotocol），Anthropic以核心贡献者身份主导协议迭代，该协议为纯软件通信协议，无硬件隐喻，其“即插即用”特性核心指向外部能力模块的动态注册、发现与适配，可形象称为AI模型连接外部“世界”（含API、数据库、文件系统、第三方服务等）的标准化接口。通过定义统一的JSON Schema输入/输出规范，MCP实现了工具调用语法对齐、参数合法性校验及跨模型交互一致性，同时集成上下文生命周期管理、安全沙箱、插件化扩展及高性能优化等核心能力，为模型调用外部资源提供全流程技术支撑。
凭借标准化优势，MCP有效解决了早期工具调用格式异构、兼容性差、维护成本高的行业痛点，据实践数据验证，其可使工具调用开发效率提升3倍以上。截至2026年，MCP已成为AI Agent基础设施的核心基石，广泛应用于电商Agent支付API调用、科研Agent数据库查询、企业级Agent工作流自动化等场景；在Agent间协作（A2A）场景中，MCP常作为底层交互协议，支撑跨Agent工具能力复用与协同调用，赋能复杂多Agent系统构建。
上图中MCP旨在解决AI大模型（LLM）与外部数据源和工具整合的挑战，堪称AI应用的通用USB。
上图中上面是运行了LLM应用的MCP Host，通过MCP Client发出标准化连接请求；中间右侧是MCP服务器（处理请求、提供上下文和工具）；下面是本地资源（文件、数据库）、远程资源（API、网络服务）。
上图中展示的是MCP的目标是成为AI生态的“USB-C”
MCP核心技术特性：
工具调用标准化：基于JSON Schema定义统一的输入/输出数据规范，原生支持函数调用语法解析、参数合法性校验及异常反馈机制，实现跨模型工具调用语法对齐。
上下文生命周期管理：提供长上下文切片处理、调用状态缓存及持久化存储能力，通过上下文复用避免重复计算，降低模型交互开销。
安全沙箱机制：内置细粒度权限管控体系，基于最小权限原则限制工具访问范围，防范恶意调用、数据泄露及越权操作等安全风险。
高可扩展性：采用插件化架构设计，支持工具箱动态扩展，可适配从简单API接口到复杂数据库查询、多步骤工作流等多样化工具形态。
高性能适配：支持流式响应传输与低延迟调度优化，满足实时交互类Agent应用场景的性能需求。
截至2026年，MCP已成为AI Agent基础设施的核心组件，在电商Agent支付API调用、科研Agent数据库查询、企业级Agent工作流自动化等场景中广泛应用。据行业实践数据显示，MCP的标准化能力使工具调用开发效率提升3倍以上，彻底解决了早期工具调用格式碎片化、兼容性差、维护成本高的行业痛点。在Agent间协作（A2A）场景中，MCP常作为底层交互标准，实现跨Agent的工具能力复用与协同调用，支撑复杂多Agent系统的构建。
MCP、工具调用（Tool Calling）与函数调用（Function Calling）的概念辨析：
函数调用（Function Calling）：是大模型提供的一种基础能力，允许大模型根据自然语言指令自动调用预定义函数，实现与外部工具的连接。作为最早落地的模型对外交互能力（由OpenAI于2023年率先引入），函数调用是模型基于推理结果自主决策调用特定函数的底层机制。其核心是实现“模型逻辑”与“外部计算/数据能力”的衔接，仅定义单模型与单函数的调用语法，它并非统一标准，不同厂商（比如：OpenAI、百度文心）对其接口格式、参数定义等有独立实现，属于工具调用的基础实现方式之一。这导致工具需要针对不同模型重复适配，类似各品牌手机自有充电接口的碎片化问题。
工具调用（Tool Calling）：广义能力范畴是大模型与外部工具（含API、数据库、硬件设备等）交互能力的广义统称，不同厂商对其命名存在差异（如Anthropic称“Tool Use”，Google、OpenAI沿用“Function Calling”命名），但本质均指向模型调用外部资源扩展自身能力的行为。该概念聚焦于“模型具备对外交互的能力”，未对交互格式、权限管控等进行标准化约束，导致不同厂商实现方案差异较大。
MCP：跨生态标准化协议核心目标是解决工具调用的“标准化”问题，通过统一交互规范、上下文管理、安全机制，使不同模型、不同应用能以一致的方式与外部工具交互，实现“一次适配、多端复用”的效果，类比USB-C接口的跨设备兼容价值。MCP并非替代函数调用或工具调用，而是对工具调用行为的规范化升级，为函数调用提供统一的跨模型执行框架，是Agent生态规模化落地的关键基础设施。
一句话总结：Function Calling 是大模型提供的一种能力，而MCP是一个跨模型、跨工具的统一交互标准。MCP 里的工具调用是基于Function Calling 能力实现的，对于工具来说，MCP和 Function Calling是依赖关系。但MCP除了工具外，还有Prompts、Resources等其他上下文的定义。
4、A2A（Agent-to-Agent，智能体对智能体协议）：支持Agent之间直接通信与协作的机制。
A2A是由谷歌（Google）牵头研发的跨主体Agent协作协议，于2025年4月正式开源，后移交Linux基金会（Linux Foundation）进行中立化治理，旨在构建开放、标准化的Agent间协作生态，实现不同企业、不同技术平台的Agent像人类同事般高效完成任务分发、协同协作与分工配合。**
A2A（Agent-to-Agent）协议技术特性与核心机制解析：
突破单智能体能力边界。单个Agent的能力存在天然领域局限，通常仅在特定场景下具备优势（如主助理Agent擅长任务规划，却缺乏专业财务数据分析能力）。A2A协议通过建立标准化跨域协作机制，打破Agent的平台壁垒与能力孤岛，使Agent可灵活对接外部能力互补的协作伙伴，快速拓展功能边界，实现复杂任务的分布式协同完成，大幅提升Agent应用的场景适配性与任务处理效率。
标准化全生命周期协作。A2A协议通过结构化流程设计，实现Agent间协作的规范化、可追溯与高灵活性，具体分为以下五个环节：
- Agent Card数字名片发布。每个参与协作的Agent需预先发布专属Agent Card（Agent数字名片），作为能力公示与协作对接的核心载体。卡片包含三大核心模块：身份标识（智能体名称、所属主体）、能力清单（Skills，明确可提供的服务类型、技术参数与适配场景）、通信配置（端点URL、加密协议、交互接口规范），为跨主体协作提供标准化元数据支撑。
- 精准能力匹配。需求方Agent通过协议内置的服务发现机制，基于Agent Card中的能力描述与预设匹配规则，在协作网络中精准定位具备对应服务能力的伙伴Agent，支持按能力优先级、响应效率、安全等级等维度筛选最优协作对象，保障协作适配性。
- 双模式交互适配。任务发起支持两种标准化模式，兼顾易用性与开发适配性：一是自然语言交互模式，可直接通过类人类语言下达指令（如“协助查询某企业2024年度财报并生成核心指标分析”）；二是结构化数据模式，通过JSON格式传递任务参数、约束条件与输出要求，适用于高精度、自动化协作场景。
- 任务执行与实时协同。受托Agent接收任务后启动执行流程，通过流式传输技术实时反馈任务进度、处理节点与异常情况，实现类即时通讯的多轮交互能力——可针对任务模糊点主动发起澄清询问，需求方也可实时调整任务参数，保障协作过程的透明度与灵活性。
- 结果交付与任务管控。任务完成后，受托Agent返回标准化格式的最终结果（含数据、分析报告或执行日志）。协议原生支持异步协作模式，适配跨时区、长周期任务需求；同时提供任务中断、取消与断点续跑能力，可根据业务变化动态调整协作流程，提升复杂场景下的协作容错率。
协议治理与产业意义。由Linux基金会接手治理后，A2A协议摆脱单一企业主导的局限，依托开源社区的多元参与实现技术迭代与生态扩容，推动不同行业、不同技术路线的Agent协作标准化。其核心价值在于为AI生态构建“能力共享网络”，使Agent从独立工具升级为分布式协作节点，为企业级AI应用（如智能办公、产业数字化协同）提供高效、可扩展的底层协作支撑。
上图左侧Travel Agent负责调用所有外部服务（机票、酒店、天气），然后汇总信息生成行程计划。优点是简单可控，缺点是中心化依赖高，不易扩展。右侧为多Agent协作，任务被分配给专门的Agent（天气、机票、酒店），这些Agent可以直接相互沟通（比如：机票agent直接问天气Agent获取信息），也可以和用户进行沟通（比如：机票Agent完成初筛之后询问用户是否满足需求，对用户给出的建议进行迭代修改）。
智能体Plan-and-Execute框架是对标准ReAct框架的拓展与优化，专为处理复杂、多步骤任务而设计，其将Agent的工作流程划分为两个核心阶段。一是规划阶段，Agent对接收到的复杂任务或目标进行整体分析与理解，生成一个高层次的计划，将原始任务分解为一系列更小、更易管理的子任务或步骤。这种分解有助于在执行阶段减少处理每个子任务所需的上下文长度，且计划通常是一个有序的行动序列，指明了达成最终目标的关键环节。该计划可提前呈现给用户，让用户在执行开始前对计划步骤提出修改意见。二是执行阶段，计划制定完成后（可能已采纳用户意见），Agent进入执行阶段，按照规划好的步骤逐一执行每个子任务。在执行每个子任务时，Agent可采用标准的ReAct循环来处理具体细节，比如：调用特定工具、与外部环境交互或进行更细致的推理。执行过程中，Agent会监控每个子任务的完成情况，若子任务成功则继续下一个；若失败或出现意外情况，Agent可能需重新评估当前计划，动态调整计划或返回规划阶段进行修正。此阶段同样可引入用户参与，让用户对子任务的执行过程或结果进行反馈，甚至提出调整建议。
二、Agent、Skills、MCP和A2A的整体关系与对比
1、Agent、Skills、MCP和A2A的整体架构
该架构采用自下而上的分层协同设计，构建了从原子能力到多智能体协同的完整技术栈，各层级职责明确、耦合度低，为Agent系统的规模化落地提供了坚实支撑：
Skills（原子能力执行层）。作为系统能力的最小执行单元，该层封装了API、脚本、工具服务等具体执行逻辑，是Agent可调用能力的语义抽象层，直接定义了系统 “具备的可执行能力边界”。
- 采用 “语义封装+可插拔设计”，将 API、脚本、工具等底层执行逻辑抽象为标准化技能单元，使Agent仅需关注技能的 “语义描述”，无需关心具体实现，大幅降低了决策层与执行层的耦合度。
- 支持技能的动态注册与版本管理，可快速适配业务能力的迭代与扩展。
MCP（协议与治理中间层）。基于JSON-RPC标准化规范构建的能力调用与治理协议层，一方面统一了Skills的暴露与调用接口，另一方面通过权限管控与隔离机制，保障能力调用的安全性、一致性与可审计性，是Agent与Skills 之间的可信交互枢纽。
- 基于JSON-RPC构建的标准化调用协议，天然具备跨语言、跨平台的兼容性，可实现Agent与Skills的异构系统互通。
- 权限管控采用 “能力标签+角色绑定” 的细粒度授权机制，结合调用日志审计，既能保障能力调用的安全性，也能满足企业级场景的合规要求。
Agent（自主决策与控制核心）。具备目标驱动能力的智能决策主体，承担 “做什么” 与 “何时做” 的核心决策职责。它通过自主推理生成执行策略，并依托MCP协议层安全调用Skills完成具体执行，是连接决策意图与落地执行的核心大脑。
- 核心是 “目标驱动的自主推理框架”，通常基于大模型的规划能力（如ReAct、Chain-of-Thought），结合任务状态管理、错误重试、资源调度等机制，确保决策的合理性与执行的可靠性。
- 支持 “记忆-反思-迭代” 的闭环决策模式，可根据执行结果动态调整策略，适配复杂的动态场景。
A2A（多智能体协同编排层）。面向复杂协作场景的顶层协同组织中枢，通过任务分工与信息交换机制，实现多Agent之间的能力互补与目标对齐，支撑复杂任务的拆解与分布式协同执行，是系统突破单Agent能力上限、处理复杂问题的关键层级。这种分层架构通过 “能力封装 - 可信调用 - 自主决策 - 协同编排” 的全链路解耦，不仅明确了各模块的职责边界，更从技术层面保障了系统的弹性扩展、安全治理与复杂场景适配能力。
- 采用 “任务拆解+能力互补+全局对齐” 的协同模式，通过分布式共识算法解决多Agent间的目标冲突与资源竞争，实现复杂任务的高效拆解与并行执行。
- 信息交换支持 “事件驱动+主动推送” 的双向通信机制，确保多Agent间的状态同步与目标一致。
2、分层架构的核心技术价值
弹性扩展。各层级解耦设计使得能力（Skills）、协议（MCP）、决策（Agent）、协同（A2A）均可独立迭代、水平扩展，能快速响应业务规模增长和场景复杂度提升。
安全可控。MCP的权限隔离与A2A的协同治理，从技术层面构建了 “能力可管、调用可信、协同可见” 的安全体系，满足企业级场景对风险管控的核心需求。
- **场景适配。从单Agent的简单任务到多Agent的复杂协作，该架构支持 “原子能力-单主体决策-多主体协同” 的全场景覆盖，可适配从客服对话到工业产线调度的各类业务需求。
3、 典型落地场景示例
企业智能办公。Skills封装 OA、CRM、邮件等系统能力，Agent作为个人办公助手自主处理日程、审批等任务，A2A则支持跨部门多Agent协同完成项目拆解与资源调度。
- 工业多机器人协同。Skills封装机器人运动控制、视觉识别等能力，Agent作为单设备决策单元处理局部任务，A2A实现多机器人的产线协同与动态避障。金融多策略投研。Skills封装行情查询、回测工具等能力，Agent作为策略单元独立执行分析任务，A2A完成多策略的组合优化与风险对冲。
4、Agent、Skills、MCP和A2A的对比
三、总结与展望
通用人工智能（Artificial General Intelligence，简称AGI）是人工智能研究的最终目标之一。AGI技术可以让计算机感知人的意图、理解人类的语言、学习人类的知识，进行类脑推理和创造，成为人类各个领域的可靠帮手。如果说2012年深度学习网络Alex在图像领域的突出表现标志着人工智能从计算智能迈向感知智能，那么， 2022年ChatGPT的出现可以说是人工智能进入认知智能新时代的起点，2023年也被称为人工智能元年，它标志着人类正式进入智能社会。就像工业革命让机器取代了人类大部分的体力劳动，人工智能革命将使机器取代人类越来越多的脑力劳动，为社会带来生产力的爆发式增长。
Agent、Skills、MCP和A2A共同构成了Agent系统的技术基础，它们在功能定位、技术架构和应用场景上存在显著差异，同时也形成互补关系：
Agent是智能体系统的基础单元，具备自主决策与执行能力。
A2A*协议解决Agent间协作问题，使不同平台/框架的Agent能够协同工作。
MCP协议解决Agent与外部工具通信问题，提供标准化接口降低集成成本。
Skills是Claude等AI系统的模块化能力扩展，依赖MCP协议实现外部工具调用。
在实际应用中，这些技术可以协同工作：一个Agent系统通过A2A协议协调多个专业Agent协作，每个Agent通过MCP协议调用外部工具，而Claude等AI模型则通过Skill机制快速获取领域特定能力。
随着AI技术的不断发展，这些协议和概念将继续演进，推动Agent系统向更开放、更协作、更高效的方向发展。未来，我们可能会看到更多类似A2A和MCP的开放标准出现，以及更多厂商推出类似Skills的能力封装机制，共同构建一个繁荣的Agent生态系统。
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- 为什么要做 RAG
- 什么是模型
- 什么是模型训练
- 求解器 & 损失函数简介
- 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
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- Transformer结构简介
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学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。
如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。
