王佳冬中文博客

上周五凌晨，笔者的手机弹出来一条推送：“OpenAI 发布 GPT-5.5”。当时我正半梦半醒，心想“来？这不是两个月前刚发了 GPT-5.4 吗？”结果点开新闻一看，整个人瞬间清醒了——这次升级，还真不是“牙膏”。

上周 OpenAI 悄悄更新了 GPT Image 2，我第一时间跑去试了试，然后整个人就不好了。怎么说呢？笔者自认为也算是 AI 领域的活跃观察者，但看到这次生成的图片，还是忍不住把显示器拉到眼前凑近了看——不是欣赏，是想找破绽。结果，你猜怎么着？还真没找到几个像样的破绽。

你有没有想过一个问题——你花了十几年积累的经验、踩过的坑、总结出的方法论，如果有一天 AI 能把它们全部”学会”，然后替你去开会、替你写报告、替你回复邮件……那这个人还是你吗？

作为一名天天写代码的互联网老兵，笔者最近把 Claude Code 和 OpenAI 的 Codex 都深度用了一段时间，今天来聊聊这两款工具在实际工作中的体验差异。

想象一下，你的家里有一堆智能设备，它们每天各忙各的，偶尔需要互相”唠唠嗑”、交换一下情报。这事儿搁以前吧，设备之间的通讯就像用对讲机——功能单一、信息有限。但如今，随着AI Agent（智能体）如雨后春笋般冒出来，这些小东西不仅要”说话”，还得”聊得明白”、甚至”自己搞懂上下文”。于是乎，通讯协议就成了大问题。

笔者今天就和大家聊聊这个话题——CLI、API和MCP，这仨到底是何方神圣？它们之间又有什么区别？且听我慢慢道来。

2026 年开年以来，笔者身边发生了一个微妙的变化：越来越多的朋友开始炫耀自己的”AI 分身”。不是那种只会回答问题的聊天机器人，而是真正能替他们回邮件、写报告、甚至开会的数字员工。

这让人想起几年前的智能手机普及潮——起初只有极客在玩，转眼间人手一部。如今 AI 分身似乎正走在同样的轨迹上。从自由职业者到企业高管，从大学生到退休老人，似乎没有 AI 分身的人正在成为”数字弱势群体”。