🧠【一張圖睇明：LLM、RAG、Skill、AI Agent、MCP 到底有咩分別？】
好多企業開始做 AI，第一個問題通常都係：
「ChatGPT、Claude、Gemini，究竟邊個 Model 最勁？」
但當 AI 真正落地，問題往往未必係 Model 唔夠聰明，而係——你可能只裝咗一個「大腦」，但未建立好成套工作系統。
如果將一套現代 AI System 想像成人類團隊，其實可以拆成 5 種能力。
🧠 LLM = Brain（大腦）
LLM 就似大腦。
佢可以理解指令、分析文字、推理、寫文章、整理資料，甚至協助做決策。
但問題係，大腦識諗，唔代表佢知道你公司今日最新價錢、客戶紀錄、內部政策或者庫存。
模型識思考，唔等於佢掌握你嘅最新資料。
📚 RAG = Brain + Books（大腦 + 書本）
所以就有 RAG（Retrieval-Augmented Generation）。
簡單講，就係 AI 回答之前，先去指定資料來源搵相關內容，例如公司文件、PDF、Google Drive、SharePoint、Database 或網站，再將資料交俾 LLM 處理。
即係由：
「靠記憶回答」
變成：
「先查資料，再回答。」
不過要留意：
有 RAG ≠ 一定正確。
如果 Retrieval 搵錯文件、資料已經過期，或者抽錯內容，LLM 一樣可以根據錯誤 Context 答錯。
🛠️ Skill = Playbook（工作手冊 / SOP）
呢個係近年 Agent 發展入面愈來愈值得留意嘅概念。
如果 RAG 解決嘅係：
「AI 應該知道啲乜？」
Skill 解決嘅就係：
「AI 應該點樣做？」
例如一個 Marketing Agent，可以有一套 Facebook Post Skill：
先分析 Target Audience → 選擇內容角度 → 安排文章架構 → 使用香港中文 → 加入 CTA → 最後檢查格式。
換句話講：
RAG = Knowledge（知道什麼）
Skill = Know-how（知道怎樣做）
有資料，唔代表識做。
Skill 就似公司交俾新同事嘅 Playbook 或 SOP，將一套做事方法變成可以重複使用嘅 Workflow。
🤖 AI Agent = Brain + Hands（大腦 + 雙手）
再下一步，就係 Agent。
普通 Chatbot 主要係「答你」。
Agent 嘅分別係，佢可以開始幫你做嘢。
例如讀 Email、建立 Calendar Meeting、更新 CRM、修改 Spreadsheet、產生 Report，甚至按流程完成一連串工作。
所以去到 Agent，真正重要嘅問題已經唔只係：
「AI 答得準唔準？」
而係：
👉 AI 可以做咩？
👉 佢有權改咩？
👉 邊一步一定要人 Approve？
因為當 AI 由「回答」變成「行動」，錯誤成本亦會完全唔同。
🔗 MCP = Connection Layer（AI 世界的 USB-C）
最後就係 MCP（Model Context Protocol）。
你可以將佢理解成 AI 世界嘅 USB-C。
以前每個 AI 系統要接 Files、Database、Tools、API，都可能要各自寫一套 Integration。
MCP 嘅方向，就係提供一套共同嘅連接規格，令 AI 可以用較一致方式，同不同工具、資料來源同服務溝通。
簡單講：
佢唔係令 AI 變聰明，而係令 AI 更容易「接得上」其他系統。
當然，USB-C 只係方便理解嘅比喻；MCP 本身係一套通訊協議。
而且亦要澄清：
MCP ≠ 接上去就安全。
Authentication、Permissions、Approval、Audit Log 等安全機制，仍然要另外設計。
💡 所以今日再睇一套 Agentic AI，可以用呢 5 句記住：
🧠 LLM：識諗
📚 RAG：識搵資料
🛠️ Skill：知道點做
🤖 Agent：真正落手做
🔗 MCP：識接其他系統
但呢五樣並唔係每一套 AI 都一定要全部齊晒。
一個簡單 Chatbot，可能只有 LLM 已經足夠。
一個企業 Knowledge Assistant，可能係 LLM + RAG。
去到真正跨系統執行工作嘅 Agentic Workflow，先會逐步加入 Skills、Tools、Permissions 同 Connection Layer。
所以與其只問：
「邊個 Model 最聰明？」
更值得問嘅其實係：
「成套 AI System 嘅知識、工作方法、工具、權限同連接方式，設計得好唔好？」
Model 決定 AI 可以有幾聰明。
Architecture，先決定呢份聰明可唔可以安全、穩定、重複咁變成真正工作成果。
💬 你而家公司用緊嘅 AI，依家去到 Brain、Books、Playbook、Hands，定已經開始用 「AI 世界的 USB-C」 Connect 晒其他系統？
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內容由 Ai Marketer HK 提供
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