第一次接触AI —— 豆包
2023年，在同学的推荐下，我下载了第一个AI应用——豆包，用来找大学水课的选择题答案 但是准确率不高，时常发生我问豆包一个问题，豆包一本正经的回答我一个错误的答案这样的情况。那时候我觉得AI就是人工智障。
图1：用豆包帮我写学生管理系统
24年，使用提示词 —— kimi
2024年，我做一个兼职，使用KIMI，根据固定的提示词（prompt）生成不同科目的试卷 然后就可以把生成的试卷上传到夸克创作后台，赚取收益了，我记得当时上传一个应该是三块钱，一天最多可以上传十个，做了一个月之后，账号等级提升，一天最多可以上传二十个了；那时候的做法很简单，有一个固定的提示词：
你现在是一名有充足经验的xx老师，现在请你为你的学生生成xx科目试卷，要包括五个部分 选择题10道 判断题10道 填空题5道，应用题2道。我只需要根据不同的科目来替换提示词中需要替换的xx就可以了，生成内容复制之后，粘贴到wps里面，进行一轮替换，稍微改一下，一份试卷就做好了；
图2：用提示词让 Kimi 帮我生成试卷
按照现在的视角来看，24年的大模型都是通用模型，你需要告诉他第一步要怎么做，第二步要怎么做，prompt要把步骤拆解好，确保两个点，第一是AI能不能理解你所说的，这要求你掌握AI的理解能力的边界；第二是要明白针对这个任务要把步骤拆成怎么样，AI才可以准确输出你理想的内容；但是尽管提示词修的再好再细，可能AI执行起来还是差强人意，这个实际上就是大模型本身的能力不够，他不能理解人下达这个指令背后真实的想法是怎样，它只能机械的执行25年，深度思考（推理大模型）—— DeepSeek R1
2025年，应该是1月21日（如果我没记错），DeepSeek横空出世了，那时候抖音很多人都在发他们和Deepseek的聊天记录，我在R1推出的第二天使用了DeepSeek，打开深度思考和联网搜索之后，DeepSeek的能力毫不夸张的说，简直就是全世界最强的存在，他拥有海量数据（那时候的数据应该截止2024年）还可以使用联网搜索，会显示思考过程，他的输出内容，略带一点毒舌（有时）略带一点强势引导，而且在当时他的输出是没有太多监管和风控的（可能因为刚刚推出的原因）
说人话就是，此时的他就像有着充足知识储备，人生阅历，独到眼光的一个真心为你好的家里的长辈，他为你规划人生，给你真正管用（可能不合规，不合道德）的建议，比如有很多人问他欠债三十万如何翻身？他可能回答，现在去摆摊，卖xxx；去做闲鱼，卖xx类目等等，执行路径很细节，打破了很多信息差（关于这个信息差，当时deepseek推荐我去搞一个GitHub的学生权益，使我在25年就不花一分钱使用上了gpt/gemini/claude的顶尖模型）。
图3：2025.2.6：deepseek给我每日计划中提到了github学生认证
deepseek r1的出现，有两个功劳，第一个是他是开源模型（以极低的成本达到了当时gpt最强模型百分之九十的效果，还开源，gpt是闭源的），打破了顶尖AI技术长期被美国闭源大模型垄断的局面，为国内AI的发展作出了非常大的贡献，同时为其他国家提供了第二选择。甚至我认为deepseek r1可以说是近几年AI的一个里程碑的存在；第二个功劳，就是他的本身——深度思考，降低了小白的使用门槛，小白不需要那么依赖提示词（我记得在25年之前还有一个很火的职业叫prompt工程师，现在看来随着AI的进步已经不存在了），就可以获得很高质量的输出。
图4：当时deepseek服务器被挤爆了，一直服务繁忙
关于DeepSeek R1 实在有太多东西想去回忆，想说但是有的已经记不清楚了，总而言之，从23年到现在，它是对我最震撼和帮助最大的一个AI。虽然现在很多人说deepseek已经不好用了，已经不行了，说实话确实是这样，今天距离25年一月已经过去了一年零八个月，但是现在的DeepSeek可能还没有刚推出的时候好用，因为监管，它的输出更加谨慎了，不再会出现那种确实管用，确实能帮到你但是可能不道德/不合规/有越界风险的输出了，它现在更像一个好好先生，比如：确实这样，你问我这个我的回答是您应该遵循法律，注意合规/无法输出这种内容等等；如果想回到以前那种，可能只能私有化部署+微调才可以了。
26年，Agent（智能体）元年 —— Openclaw
今年2月，我了解到了Openclaw，当时尝试在阿里云服务器上面部署，因为我没有mac，windows对openclaw支持又太差，所以就想着在linux服务器上部署一个自己的龙虾，其实龙虾对我最吸引的一个点是：官方宣称他有长期记忆的能力，越用越懂你，以前的话像Deepseek，只有在一个对话窗口，他才会记得之前我提的东西，但是如果上下文太长，他又会把刚开始的对话内容忘记，如果新开一个对话那就全部丢失记忆了，我总不可能每次都搞那么多上下文到输入框，这样太不“智能”了，龙虾的出现解决了这一点，但是可以说是“龙虾热”，大家都在“养虾”。
图5：我用“虾”管理服务器，部署项目
到后面，codex，claude code这些Agent开始火起来（我不确定之前火不火，但是我觉得他们很大程度是被龙虾的热度带起来的），事实上我25年就使用过这两个agent，那时候是cli终端，用/model切换模型 /new新开对话，有各种命令，现在就的话在一个软件里面就可以操作；结语
现在大模型作为“大脑”已经非常强大了，而mcp，skill，以及各种插件作为脚手架一步步拓宽AI的能力边界，一直到现在百花齐放的局面，AI已经到了一个非常成熟的时期（针对大模型软件层面来说，不算物理AI），利用好工具，调整好思路，用好AI的脑子，用好自己的脑子（而不是什么都听AI） 时间宝贵，拥抱未来！