导读：本文作为《LLM进化史》三部曲终章，让我们看穿AI世界层出不穷的新概念背后的真正本质------所有技术演进，其实都是围绕"谁来决定AI的行为"这一核心问题展开的控制权之争。
一、AI圈最大的幻觉：每天都在诞生新技术
图：AI控制权之争的核心概念示意图
如果在AI圈待过一年，大概率会产生一种错觉：每天都有革命性新概念诞生。Workflow、Agent、Tool、Function Calling、MCP、Skills......名字越来越科幻，架构图越来越像星际飞船。
但这些看似眼花缭乱的概念，其实都在解决同一个问题：下一步该做什么，到底谁说了算？
这，就是Agent世界的真正核心矛盾：👉 控制权之争
就像公司里的项目决策，到底是老板拍板、部门经理定夺，还是一线员工自主决定？AI世界的技术演进，本质上就是在不断重新定义这个"决策权限"。
二、最初的世界：人类拥有绝对控制权
图：早期Workflow时代人类绝对控制流程模式
在AI诞生之前，软件世界规则极其简单：程序员写死流程，机器无条件执行。Step1 → Step2 → Step3，这就是最早形态：Workflow 。
本质一句话：人类完全掌控流程，机器只负责执行 。就像工厂里的流水线，每一步都提前设计好，工人只需按部就班操作。
例如一个自动化任务：读取PDF → 提取文本 → 调用翻译API → 保存Markdown。所有分支都提前写死：if PDF → 用解析器A；if Word → 用解析器B。
这个时代的特点：
● 极度稳定
● 完全可预测
● 没有任何"智能"
但有一个致命缺陷：❌ 无法处理模糊需求 。只要任务稍微复杂一点，比如用户输入不规范、文档格式多样、执行路径不固定，Workflow就会像精密钟表掉进沙堆一样彻底停摆。因为它的前提是：流程必须提前确定 。
于是问题出现了：如果流程无法写死，该怎么办？控制权第一次开始动摇。
三、第一次权力转移：流程控制权交给模型
图：第一次权力转移：流程控制权从程序到模型
随着LLM出现，人类突然发现一件惊人的事情：模型居然能理解需求。也就是说，它可以决定下一步该做什么。这意味着：👉 流程控制权开始从程序转移到模型 。
Agent就这样诞生了。新的架构变成：人类 → Agent → LLM → Tool。模型开始负责：
● 判断任务类型
● 决定调用什么工具
● 规划执行顺序
这一刻，控制权发生第一次转移：程序 → 模型 。就像公司老板开始授权部门经理自主决策项目流程，不再事无巨细地干预每一步。
听起来很美好，但很快问题就来了。
四、失控的世界：模型太"自由"了
图：模型失控场景示意图
当流程控制权交给LLM后，人类立刻发现：事情开始变得不可控。模型可能会：
● 选择错误工具
● 设计奇怪流程
● 写出毫无必要的复杂步骤
● 把简单问题变成史诗级任务
一句话总结：模型太聪明，但也太不稳定 。就像授权给了一个才华横溢但缺乏经验的经理，有时候能做出惊艳的决策，有时候却会把项目带向奇怪的方向。
于是人类又试图夺回部分控制权。就像老板发现经理决策过于随意，开始制定一些基本规则来规范决策过程。
五、MCP：限制模型的"能力边界"
图：MCP限制模型能力边界原理示意图
MCP经常被误解为"工具协议"，但它真正解决的问题其实是：模型能触达的世界边界在哪里？
MCP规定：
● 有哪些工具存在
● 如何调用
● 能传什么参数
● 返回什么结构
所以它控制的不是流程，而是：👉 模型"能做什么"
换句话说：Workflow控制怎么做 ，MCP控制能做什么 。这是控制权的第二次博弈：人类放弃流程控制权，但保住能力控制权 。
就像老板不再干预经理的具体决策流程，但会明确规定：我们可以调动哪些资源，不能动用哪些预算，决策范围必须在这些边界之内。
六、但真正的问题还没解决：执行的不确定性
图：Prompt层不确定性带来的问题示意图
即便有了MCP，一个核心问题仍然存在：模型的执行行为依然不稳定。原因很简单：在早期Agent体系中，执行逻辑往往写在Prompt里。
这导致：
● 结果不可复现
● 行为不可预测
● 依赖提示词技巧
本质问题是：❌ 不确定性集中在Prompt层 。就像经理虽然有明确的权限边界，但具体怎么决策全凭个人经验和喜好，同样的问题不同时间可能会做出完全不同的决定。
于是下一阶段的进化出现了。
七、Claude Skills：把不确定性从Prompt中剥离
图：Claude Skills的三层结构示意图
Claude Skills的出现，并不是为了增强智能。它解决的是一个更工程化的问题：如何让模型的决策，变成稳定可复现的执行行为？
Skills的本质不是工具，也不是简单上下文。它是一种：👉 执行契约
一个Skill包含三层结构：
1️⃣ 能力暴露层 ：告诉模型我有哪些能力，适用于什么场景
2️⃣ 调用契约层 ：明确输入结构、输出结构、调用规则
3️⃣ 执行实现层 ：提供确定性代码、可校验结果、稳定执行逻辑
本质一句话：LLM负责决策，Skill负责确定性执行 。就像公司制定了标准化的操作流程，经理只需做决策"要不要做"，而具体"怎么做"则完全按照标准化流程执行，确保结果稳定可预测。
八、控制权的第三次迁移：从Prompt到契约
图：第三次控制权迁移对比图
在没有Skills时：Prompt决定执行逻辑
引入Skills后：LLM决策 → Skill执行
控制权发生第三次转移：Prompt → 执行契约
也就是说：不确定性被拆分：
● 语义不确定性 → 模型负责
● 执行确定性 → Skill负责
这才是Skills的真正革命意义。就像公司把决策和执行彻底分离：经理只需要决定"做什么"，而"怎么做"则由标准化的流程和团队负责，既保留了决策的灵活性，又确保了执行的稳定性。
九、重新审视整个演化轴
图：AI控制权演化轴的三个阶段示意图
现在我们可以用一条清晰的控制权进化线来总结：
第一阶段：流程统治时代
- 控制权属于：程序
- 代表技术：Workflow
- 特点：稳定、刚性、无智能
第二阶段：能力边界时代
- 控制权属于：接口与协议
- 代表技术：MCP / Tools
- 特点：模型决定流程，人类限定能力范围
第三阶段：执行契约时代（正在发生）
- 控制权属于：能力契约设计者
- 代表技术：Claude Skills
- 特点：模型负责决策，契约保证执行稳定
就像公司管理模式的进化：从创始人一言堂，到授权管理加边界限制，再到标准化流程加灵活决策。
十、真正的结论
图：AI技术发展本质示意图
到这里我们应该能看清一个事实：AI技术的发展，并不是在不断增强智能，而是在不断回答一个问题：谁来控制不确定性？
答案经历三次转移：程序 → 接口 → 契约
本质上：所有新技术，都在做同一件事：把不可控的部分，从系统中剥离出来。
就像不断优化的公司管理体系，核心都是在减少不确定性，让组织既能保持灵活性，又能确保稳定运行。
十一、这也是为什么前两篇一直强调一句话
图：Agent本质示意图
现在我们应该能彻底理解这句话：Agent是所有不需要智能的部分 。
因为真正的智能始终只有一个地方：对语言与语义的理解 。而Workflow、MCP、Skills，本质都是在做同一件事：帮助我们控制不确定性 。
就像公司里真正需要"智能"的是高层战略决策，而大部分执行工作都应该标准化、流程化，减少不确定性，提高效率。
十二、未来趋势：Skills也不会是终点
图：AI未来趋势示意图
Skills并不是终极形态，它只是AI进入"执行契约时代"的阶段性产物。未来趋势其实非常清晰：
● 能力契约会内化进模型生态 ：就像操作系统会内置各种标准API，未来的AI模型会默认集成各种常用能力契约
● 配置会被完全隐藏 ：用户不需要了解复杂的配置细节，就像我们现在不需要知道手机底层的技术细节一样
● 用户只需要表达意图 ：用户只需说"帮我整理这份报告"，而不需要说明具体怎么整理
最终形态可能是：一个默认拥有完整执行能力体系的超级Agent 。人类只负责提需求，系统自动完成一切。就像拥有一个全能助手，我们只需要说"我要开个生日派对"，它会自动完成场地布置、邀请嘉宾、安排餐饮等所有细节。
十三、三部曲终章总结
图：《LLM进化史》三部曲核心结论示意图
第一篇我们拆掉神话：
LLM不是智能，而是概率预测机器。它并不理解语言，只是根据统计规律生成最可能的下一个词。
第二篇我们拆掉架构幻觉：
Agent只是自动化外设系统。它本身没有智能，只是连接LLM和外部工具的桥梁。
第三篇我们揭示终极本质：
所有AI技术的演进，其实都是一场控制权之争。从Workflow到Claude Skills，所有技术都在回答同一个问题：到底谁来决定AI的行为？
总结
📌 核心要点：
- AI技术的发展本质上是围绕"谁来控制不确定性"的持续演化
- 控制权经历三次典型转移：程序 → 接口 → 执行契约
- Workflow控制流程，MCP控制能力边界，Skills控制执行稳定性
- LLM负责决策与语义理解，Skill负责确定性执行与结果可靠性
- Skills并非终极形态，而是AI进入"执行契约时代"的阶段性产物