深入浅出ai发展历程以及能力演变
一、引言
大佬们好呀，又见面啦。随着人工智能的快速发展，世界发生了翻天覆地的变化。🤔
我国经济发展速度极快，迅速变成了一个超级大国。我们现在所享受的基建以及高科技产品，都是国家繁荣富强的象征。但是，正是因为发展过于迅速，导致缺少了过渡磨合期。这使得我们不需要了解专业的知识，就能享受科技带来的红利。
打个比方就是我发现大多数人连电脑的内存和硬盘空间分不清。当然，不要担心，对于不了解计算机的人来说，这很正常！😊
但是了解一些专业知识，可以减少被忽悠的概率！👌
所以我会给大家讲一下ai具体的能力以及演变过程，坐好啦！要发车咯！
二、早期ai的发展历程
为了避免浪费大家太多时间，我会主要介绍近几年的发展状况。
ai的雏形是在20世纪形成的。神经元数学模型，图灵测试等等的出现，极大地推动了ai的发展，为后续深度学习奠定基础。
90年代到10年期间，借着算力爆发和互联网浪潮，机器学习和深度学习（尤其是CNN——卷积神经网络）开始大爆发！（50-90这期间ai的发展跌宕起伏，大家可以自行百度，在此不做过多赘述。）
三、现代ai飞速发展
2022年chatGPT问世，引发全球性轰动，人工智能开始频繁出现在热搜上。（ps:尽管这时的gpt有点智障，并且只会对话😎）。
因为GPT的出现，更大厂商纷纷加大了ai研发的投入。
继 GhatGPT腾空出世之后，谷歌、微软、 Meta 、百度、阿里巴巴、科大讯飞、腾讯、小米、等企业紧随其后，开启了全球的「百模大战」。
2023年，可谓是百花齐放，国内外ai迅速爆发式发展！这一年LLM（大语言模型）和生成式ai彻底爆发！尤其是12月谷歌推出的Gemini，使得多模态开始爆发！（不要慌，后面会解释这些恶臭的专有名词😡）
2024年，谷歌的Genmini首次实现了长文本功能（这也是里程碑事件了！）。这一年，各大厂商的ai都开始注重多模态了。
但是这年ai仿佛淡出了人们的视野，大家还是认为ai的编码能力一般。
2025年开年王炸，deepseek出世，用极低的成本做出了强大的模型。GPT5.2落地，这时候基本不需要手敲代码了。
值得一提的是，老黄趁机恰钱恰麻了🤣
2030年（ai末世降临，只有我会古法编程bushi😋)
四、ai的能力解释
好啦，扯了那么多皮，终于到正题啦，这里会介绍很多专有名词，你先别急，我知道你很讨厌。因为我也很讨厌这些东西，听上去很装批，但是你了解后就会发现也就那样😎
1.大语言模型——LLM（全名Large Language Model），他就是个超级会说话的高冷学霸，会回答你的问题，但是你不能追问🤡
2.提示词——prompt，为了听上去更装一点，你决定把你对大模型说的话叫做提示词。
3.上下文——context,这也属于你给大模型的信息，不过这部分属于背景信息。
4.记忆——memory,你把之前的上下文发给大模型，让他死记硬背。
这时候，就实现了可以不断对话与追问的功能啦，大模型就像个任劳任怨的牛马员工一样服务你。但是他不会上网，只有旧的知识储备。
5.智能体——Agent，为了让ai上网，你给他写了个上网的程序，然后起了个装逼的名字。此时他具有RAG（检索增强生成）和联网搜索（web search）的功能。
所以你会问Agent是什么？
他就是个打工人，作为老板的你先给他指示，然后他会去问LLM该干啥，LLM让他干啥他就去。😊
不客观来说。
没有 LLM，Agent 就是个傻子；
没有 Agent，LLM 就是个只会说话的瘫子。
6.方法调用——Function Calling,这是LLM和agent沟通的手段。
7.上下文协议——MCP，这是Agent与自己的能力所约定的名词。比方说2025年9月份，谷歌推出的cdp协议的MCP（这个也是相当炸裂的里程碑事件了），这使得agent可以操纵浏览器（openclaw就采用了这个MCP）。
8.工作流——workflow，为了解决固定工作模式而产生的低代码方案。
9.技能——skill，编程者写一个文件，教agent具体怎么解决某个需求，相当于把提示词存起来🤔
10.子智能体——subagent,上下文隔离，不会出现对话污染。
最后来看看架构图吧（其实我也看不懂哈哈，可以去看看飞天闪客的视频，容易理解一些！
五、结语
我们可以看到ai的发展速度是很快的，agent和skill爆发事件在23年左右，24年到25年出现了MCP，基本可以说是每年都会有新的技术出现，旧的技术淘汰。
这个时代发展过于迅速，ai几乎完全捅破了技术的壁垒。我见过不少大佬被ai创的道心破碎的。
3月初，站在一线的安佬给我们讲了一节内部课，他展示了利用codex和简单的提示词+一些mcp和skill进行js逆向，结果仅仅花费40分钟就实现了补环境，以及纯算加密算法。我看后反正大为震撼，安佬跟我们解释说ai目前已经具备了通杀二线安全产品的能力。你可能不了解二线产品是个什么概念，可以说国内大部分gov网站采用的防护就是二线产品安全······
可见网络安全会是个重灾区，以后对ai的立法肯定也会推进。
逆向岗位相对于开发与测试那些，算是比较坚挺的啦。
安佬开了个玩笑，大概意思是说“逆向岗要是被ai取代的话，那开发那些早没了，反正要鼠大家一起嘛。你问我ai哪天会取代咱们，我不知道，或许是下个月，或许就是明天。”安佬的心态还是很乐观的😎。
那节课的最后，安佬说了七遍“一定要学习，不学习，真的会死”。
好啦，这就是一线大佬对ai的看法。
下面说说我的看法吧。
市场倾注在ai上的资金非常庞大，ai突破性发展是必然的！但是泡沫也在逐渐积累，或许会因为体验感下降而破裂，亦或是因为安全危机，信任危机而破裂。
ai时代，学习变得异常容易！也被叫做知识平权，行业之间的壁垒逐渐消除，你可以完全把ai当作一个助教老师，学习你感兴趣的事情。相比以前可以说难度直接腰斩了。（ps:但是你肯定得先知道整体的架构与体系，否则你连要学什么都不知道）
至于你问我ai那么强，还学个毛线啊？
确实，ai现在能创死很多行业，但是你会用ai的前提是你得懂那个行业的基本运作逻辑，这是需要学习的。比如说，你想让ai帮你写个写个小程序，那你肯定得提前学一下uniapp吧，至少能看懂语法，不然到时候ai写了个高危漏洞都找不到。😊
学了那么多知识，结果ai把你的工作直接搞没了，后悔吗？
起初接触编程是为了接单赚钱，但是后来我发现自己能通过写程序实现一些小功能，极大的便利了我的生活。我发现这逐渐成了一种热爱（以至于我现在都没接到单子哈哈！🤣），即便以后ai完全接管了编程这件事，我都依然热爱它，依然会选择用它解决问题！😎
说这件事的目的就是建议大家在ai时代能够找到自己热爱的事情，不要焦虑，开开心心过好每一天才是最重要的！
文章参考: https://blog.csdn.net/m0_48891301/article/details/156047861
https://zhuanlan.zhihu.com/p/1929275989327873310
https://zhuanlan.zhihu.com/p/675604652
部分信息可能已经过时