夜雨聆风最近了解了一下AI相关的一些概念，本节就来通过几张概念漫画进行展示，主要想把几个容易混淆的概念讲清楚： AI 聊天端、 Agent、Skills、MCP 和 RAG 知识库。
这些概念看起来都和 AI 有关，但它们处在不同层级。理解它们之间的区别，才能更清楚地理解 AI 正在从“聊天工具”走向“任务执行系统”。
聊天AI与Agent区别
什么是 Skills？
MCP 的作用
RAG 知识库
把四个概念放在一起看：
ChatGPT 会回答、Codex 会执行、Skills 提供经验、MCP 连接工具、RAG 提供资料。
以 PlotCase 为例，它不是 AI，而是一个专业的科研绘图案例库 App。由于 PlotCase 内置了 MCP 端口信息，Codex 可以通过 MCP 连接 PlotCase，读取其中的绘图案例、代码和相关资料，再基于这些内容更好地辅助完成科研绘图任务。
这也是 AI Agent 未来很重要的方向：不是让 AI 凭空生成结果，而是让 AI 连接专业工具和知识库，在真实工作流程中发挥作用。
目前 PlotCase 已收录 210 个科研绘图案例，覆盖网络图、热图、箱线图、小提琴图、桑基图、维恩图、散点图、森林图、地图、环形图等常见论文图表类型。每个案例不仅提供结果图，还配套完整 R 代码、示例数据、说明文档和运行环境信息。用户既可以把它作为学习资料，也可以把它作为后续科研绘图时的参考模板。
智能体调用案例展示
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PlotCase v1.0.6：面向 AI 智能体的本地 R 图表知识库
