AI认知体系:我只用一张“30秒判断卡”,就不怕AI新概念收割

多客科技

作者：微信文章
一、AI新概念的“收割季”，你是不是也经历过？


你刷到一条视频：

“2026 年最强框架：Self-Evolving Agent。”

再刷到一条：

“别用 Agent 了，用 Skills 才是正道。”

再来一条：

“多 Agent 协作，效率起飞。”

你看着标题，脑子里只剩一个问题：

我到底要不要学？

更现实一点：

• 学了能干嘛？• 是旧概念换皮，还是确实改变玩法？• 不学会不会落后？

我以前也会焦虑。

后来发现，焦虑的根源不在“信息太多”。

而在于你没有一个稳定的判断框架。

收藏夹里那堆“必看”“终极”“最强”，像待处理工单。

排队排到最后，通常只剩一个结果：更焦虑。

很多人被收割，不是因为笨。

而是缺一套“认知操作系统”。

工具会变。

名词会变。

包装会变。

但判断框架如果稳定，你就不会被牵着走。

我用的是一张“随身判断卡”。

看到任何 AI 新概念，用 30 秒做三件事：

1. 归层：它属于哪一层？2. 翻译：它动了哪些底层能力？3. 决策：要不要学？怎么学？怎么落地？

你读完不需要背。

下次刷到新概念，先对照这张卡。

把它当成大脑的“防火墙规则”。

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二、先立三条“不可动摇的公理”（底座）


只要一个理念违背下面任意一条，你可以直接忽略。
公理 1：LLM 是概率生成器，不是认知主体


它不会“理解”。

也不会“负责”。

它只是生成一个看起来合理的答案。

所以你会遇到：

• 说得很顺，但细节全错• 写得很像，但证据没有• 看起来能用，一跑就炸

别生气。

这是它的默认模式。

你把它当成“高质量文字生成器”，很多误会会自动消失。
公理 2：一切“智能感”来自流程，而不是模型


你觉得某个 AI 很聪明，多数时候不是模型突然开悟。

是流程设计得好：

• 结构化输入• 拆步骤• 调工具• 自检• 失败就重试/回滚

流程做得好，它像智能体。

流程做得差，它像随机回复器。
公理 3：不确定性必须被围起来


AI 最大的问题，往往不是能力。

而是不确定性。

靠谱的用法，必须回答三件事：

• 哪里不确定？• 怎么圈起来？• 失败怎么办？

圈不住，就会出现那句熟悉的话：

“平时挺强，关键时刻掉链子。”

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三、把AI世界分成四层：先归类，再讨论


很多 AI 争论，本质是“层级错位”。

我用四层结构：
L1 理念层（Why）   —— 本质判断，不会过时
L2 原语层（What）  —— 能力最小单元
L3 架构层（How）   —— 工程组织方式
L4 应用层（Where） —— 真实业务价值
记住一句话：

不同层的东西，不要混着讨论。
你经常看到的错位

• “某某 Agent 很智能” —— 这讲的是应用层体验• “LLM 不可靠，Agent 都是幻觉” —— 这讲的是理念层边界

两个人都没错。

只是没在一个抽屉里说话。

归层这件事，一旦学会，会非常省心。

你不会再被“吵架式科普”拖着跑。

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四、原语层：我只承认 6 个能力（翻译器）


我只承认 6 个原语：
1. Parse   —— 解析 / 结构化输入
2. Plan    —— 拆解步骤 / 策略
3. Act     —— 执行动作（工具 / 函数）
4. Memory  —— 状态 / 上下文
5. Check   —— 校验 / 评估
6. Loop    —— 重试 / 分支 / 终止
为什么要这么少？

因为你承认得越多，就越容易被新名词绑架。
普通人怎么理解这 6 个词

• Parse：把人话变成结构（“我要写公众号” → 主题/受众/字数/结构）• Plan：把目标拆成步骤• Act：真的去做（写、搜、整理、生成）• Memory：记住上下文（你上一步干了啥）• Check：自检（事实、逻辑、风格）• Loop：失败就重试/改路/停止

三行快速映射（非常好用）

• Skills ≈ Act（确定性执行）• Agent ≈ Loop + Memory + Plan（流程控制）• LLM 只该出现在 Parse / Plan / Check

所以你看到“某某超级智能体”，先别激动。

先问一句：

它新增了哪个原语？

大概率答案是：没有。

只是把 Loop、Memory、Check 做得更像工程。

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五、架构层：一句话说清 Agent、Skills、工具


如果你只记一个架构，就记这个：
Orchestrator（Agent / 状态机）
  ├─ 规则 & 边界
  ├─ 流程控制
  └─ 调用 Skills（Functions）
           ↓
      外部系统 / API
边界原则也很简单：

• Agent 不做能力• Skills 不做决策• LLM 不直接干活

很多翻车的系统，恰好反过来：

“让模型自己决定一切。”

看起来很酷。

但这就是在放大不确定性。

真正稳定的系统，做的事情很朴素：

把不确定性圈在可控范围内。

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六、30 秒判断过滤器：看到新概念，只问 5 个问题


这是整篇文章的核心。

下次你看到任何 AI 新概念/新框架/新口号，直接问这 5 个问题。
5 问过滤器（建议截图）

1. 它动的是 理念层 还是 架构层？2. 它引入了新的 原语 吗？3. 它是在 降低 还是 放大 不确定性？4. 控制权是上移（人/规则）还是下移（模型）？5. 不用它，我能不能用现有原语实现？

≥ 2 个回答是“否”或“危险”，我一般就不学。

至少不在“收割季”里冲进去学。
30 秒操作法

• 复制那段宣传文案• 用 5 问逐条打勾/打叉• 归层（理念/原语/架构/应用）• 真要学，就只学“新增的那一小块”

很多东西在第 2 问就结束了。

没有新原语，只有新包装。

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七、把过滤器用在三个典型“收割话术”上


我不点名产品。

产品会过时。

方法不会。
例子 1：“Self-Evolving 自进化智能体”


归层：更像架构层。

翻译：Loop + Memory + Check。

你只看三件事：

• Loop：有没有明确的终止条件？• Check：谁来评估对错？有没有基准？• Memory：记到哪里？会不会越记越乱？

风险判断也简单：

• 没有评估和回滚 → 放大不确定性• 有 KPI、可回滚、可审计 → 降低不确定性

同一句“自进化”，可能是进步，也可能是事故。

关键不在名词。

关键在你有没有把不确定性围起来。
例子 2：“别用 Agent 了，用 Skills 才是正道”


翻译一下：

• Skills ≈ Act（确定性执行）• Agent ≈ Loop + Memory + Plan（流程控制）

所以这句话很多时候在说：

少让模型自己转圈，多把关键动作变成可复现的函数调用。

如果你的场景需要稳定、可复现、可审计。

它是对的。

如果你只是写个草稿、做个初版。

也不用被吓到。

你要做的不是站队。

你要做的是掌控控制权。
例子 3：“万能 Prompt 一句顶一百句”


创作者最容易踩坑。

你套上去，确实能出稿。

但很快你会发现：

• 都一个味• 经不起追问• 换领域就失灵

用 5 问拆一下：

• 它动的是应用层体验• 没有新原语• 可能只是把不确定性藏起来• 控制权下移到模型（你在赌它刚好懂你）

正确用法是：

Prompt 可以用。

但它必须待在流程里。

让它负责产出“可能性”。

再用 Check 把不确定性收敛。

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八、给普通人/创作者：怎么把这张卡用在日常？


你不写代码也能用。

你只需要用“反推法”，把任务变成流程。
四问反推法

1. 我最终要什么结果？2. 哪一步最不确定？→ LLM3. 哪一步最危险？→ 规则/人工确认4. 哪一步必须可复现？→ 模板/清单/固定流程

拿“写一篇公众号”举例：

• 不确定：选题角度、开头钩子、比喻、标题变体• 危险：事实引用、数据、产品细节（最容易胡编）• 可复现：文章结构、审校清单、配图规范

你会发现：

你真正需要的不是更聪明的模型。

你需要的是更可控的流程。

写作里最值钱的，永远是判断。

不是打字。

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九、最后：别追新，先建“抗噪声系统”


真正有价值的是：

把世界的噪声，压缩成你自己的判断框架。

这张“30 秒判断卡”，就是你的防火墙。

最后送你一句定海神针：

我不是在选 Agent 还是 Skills。
我是在设计一个受控的不确定性系统。

如果你觉得有用：

把“5问过滤器”截图保存。

下次被刷屏时，先别急着收藏。

先对照这 5 问。

你会省下很多时间。

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