关于 Cherry studio和 Agent 类工具的几个小白问题，求佬指点

区别在于 有没有 Agent loop

至于意义 去倒着考古啥都懂了

都是发展中产物 这不出来个skill就说mcp死了

再后来又说skill死了 死不死不知道 反正各取所需 都有意义

1. 还有一个比较核心的区别在于这类客户端可以跑一些本地小模型。


2. skill其实并不基础，属于是agent 发展过程中的产物，所以也就意味着不是所有的agent 都会支持它（虽然现在已经差不多标配了）。


3. 还有cursor，或者opencode，其实做的都是同样的事情。

没事，mcp 活的好好的

倒是 pplx 看来快死了

comet 搞得稀烂，搜寻也越来越普通

它们的使用场景是什么？

你本地搭建的话换模型换厂家聊天记录也还在，切换也方便，有的软件还支持多模型同页面比较。

为什么 Skill 功能在不同客户端上的支持差异这么大？

不同软件对这玩意的支持情况不一样，有的觉得skill很浪费token就自成一派比如rph，有的可能单纯懒得做

想要 Codex 那样可以多轮思考的客户端，还有别的选择吗？

可以找编程的AI IDE，感觉符合你的需求

普通聊天，也就是你说的cherry，chatbox。它们的响应只是一问一答（当然现在已经不是了，最古早版本确实是这样）。skill/角色扮演提示词的注入发生在你输入一句话后，所有东西一股脑发过去。你再发下一句话，仍然是所有动词一股脑发过去。

agent类，它们普遍是以loop（循环）存在的。仔细一点讲就是，你发送一段话，模型不再只能回答一次了，它可以在这个loop里多次收到（tools返回的信息）消息，多次发送消息

本质还是一问一答，只是在agent这里，你的问题/任务变成了loop，模型可以多次回复了/调用工具帮你完成这个任务了

感觉我手敲的还是不太清楚，这是deepseek给的比喻：

然后是skill，首先skill在纯聊天类属于高级功能，塞skill意味着上下文/工具调用

至于为啥kilvo不能用，cherry只有claude能用，那就不知道了，应该各有取舍

最后是agent选择，如果你只是日常用的话，codex桌面版即可

本质还是一问一答

这个不太严谨，有的agent可以自己设置trigger/timer来定时/定条件唤醒自己，或者异步同时做多件事，告知你在做了算一次，中间询问可能算几次，做完通知算一次。

当然如果你把tool的消息也算“问”的话那也是一问一答吧。。

你仔细想想，是不是还是一问一答，设置定时任务属于llm自己让agent拿自己设定的任务提示词呼叫自己。

异步做，subagent，agent团队，也是一问一答。

不过这里的问可以解构一下，任务/系统提示提示/系统消息