✅ 导语：当下AI领域的热门词汇层出不穷，Prompt、Agent、MCP、Skills更是高频出现，看不懂总觉得跟不上节奏。今天整理了这份通俗易懂的AI核心术语清单，无专业晦涩表述，看完就能轻松理解，还附赠同量级必懂热门术语，建议收藏慢慢看～
✨ 一、四大爆款核心AI术语（必懂！当下最火，高频出现）
1️⃣ Prompt（提示词/指令）
✅ 通俗解读：就是你「对AI说的话、提的要求、给的指令」，比如让AI写一篇文案、做一份表格、翻译一段文字，这些输入的内容都是Prompt。
✅ 核心重点：Prompt的好坏直接决定AI的输出质量，同样的需求，不同的表述，AI给出的答案天差地别，现在也有专门的「提示词技巧」，就是教大家怎么说，AI才更听话。
2️⃣ Agent（智能体/智能代理）
✅ 通俗解读：可以理解成「有自主能力的AI机器人」，区别于只会被动听指令的普通AI，Agent能自己思考、自己拆解任务、自己找工具解决问题，不用人一步步指挥。
✅ 核心重点：比如让AI写一份行业报告，普通AI只会写文字；而Agent会自己去查资料、整理数据、分析重点、写完报告还能排版，全程自主完成，是AI的「下一代核心形态」。
3️⃣ Skills（技能/能力插件）
✅ 通俗解读：就是AI拥有的「一个个具体本领」，是Agent的核心能力来源，就像我们每个人会的「做饭、画画、写文案」一样，AI的Skills就是它的「工具箱」。
✅ 核心重点：AI的Skills五花八门，比如文本总结、翻译、做PPT、数据分析、绘图、写代码，这些都是独立的技能；Agent解决问题的核心逻辑，就是把复杂任务拆解开，匹配对应的技能，一步步完成。
4️⃣ MCP（模型上下文协议/模型控制平面）
✅ 通俗解读：简单说就是让多个AI之间能「沟通协作」的通用规则，就像人与人之间交流要讲普通话，不同的AI智能体想要一起干活，就要遵循同一个「交流规则」，这个规则就是MCP。
✅ 核心重点：单个AI的能力有限，未来的AI都是「团队作战」——比如一个AI做数据分析，一个AI写报告，一个AI做可视化图表，MCP就是让这些AI能听懂彼此、配合默契的关键，是AI协同的核心基础。
✨ 二、AI基础必懂术语（入门级，看懂这些=看懂90%的AI内容）
都是当下最基础、最常用的词，和上面4个术语相辅相成，理解起来毫无压力👇
✔️ LLM（大语言模型）
▶ 通俗解读：AI的「核心大脑」，比如我们熟知的ChatGPT、文心一言、通义千问，都属于LLM。它能听懂人类语言、看懂文字、有海量知识和逻辑能力，所有的Prompt、Agent、Skills，都是基于大语言模型实现的。
▶ 一句话总结：没有LLM，就没有现在的生成式AI。
✔️ RAG（检索增强生成）
▶ 通俗解读：AI的「外挂知识库」，解决了AI「知识过时、瞎编答案」的通病。比如你让AI分析你公司的内部文件，普通AI根本不懂，但开启RAG的AI，会先去查你的文件资料，再结合资料给答案，说的每一句话都有依据。
▶ 核心价值：企业用AI的必备技术，让AI能懂你的专属内容。
✔️ 微调（Fine-tuning）
▶ 通俗解读：给AI做「专项培训」。通用的AI什么都懂一点，但不够专业，比如让它写公文、写医疗方案就不够精准；而微调就是用少量的专业资料，让AI针对性学习，从「全能小白」变成「专业高手」。
✔️ 嵌入（Embedding）
▶ 通俗解读：AI的「翻译官」。人类的文字、图片、语音，AI其实看不懂，Embedding就是把这些内容，转换成AI能理解的「数字语言」，让AI能识别、对比、检索信息，是AI做知识库、做内容匹配的基础。
✨ 三、AI进阶高频术语（热度高、实用性强，进阶必知）
都是当下行业里常提的词，没有复杂定义，全部通俗化解读，看完就能用👇
✅ 智能体相关（和Agent/MCP强关联）
▫️Multi-Agent（多智能体）：就是「多个AI机器人组队干活」，比如一个AI负责收集数据，一个负责分析，一个负责写报告，一个负责做PPT，各司其职、协同完成，是未来AI的主流形态。
▫️Tool Calling（工具调用）：AI的「动手能力」，指AI能自己调用计算器、Excel、绘图软件、网页等外部工具，解决「只会说不会做」的问题，AI的Skills就是工具调用的具体体现。
▫️Workflow（工作流）：AI的「工作计划表」，Agent拆解任务的步骤，比如写报告的步骤：查资料→整理要点→写初稿→润色→排版，就是一个完整的工作流。
✅ 大模型相关（和Prompt强关联）
▫️上下文窗口（Context Window）：AI的「记忆力」，指AI能记住的前文内容长度。比如AI的上下文窗口是10万字，就能一次性看懂一整本书，帮你总结全书内容；窗口越小，能处理的内容越短。
▫️幻觉（Hallucination）：AI的「通病」，就是一本正经的胡说八道，明明不懂的内容，也能编出一套看似合理的答案。目前解决这个问题的核心方法，就是上面提到的RAG和微调。
▫️指令调优：教AI「听懂人话」，让AI能精准理解你的Prompt指令，你说的越简单，AI越能get到你的需求，这也是为什么有的时候你一句话，AI就能给出完美答案的原因。
✨ 四、AI未来趋势核心术语（1个顶10个，看懂就是看懂未来）
✅ 多模态（Multimodal）
▶ 通俗解读：AI的「全能感知能力」，指AI能同时看懂文字、图片、听懂语音、识别视频、读懂表格，比如你给AI一张图片，它能说出图片内容，还能根据图片写文案；你发一段语音，它能转文字还能做总结。
▶ 核心重点：这是AI的核心发展方向，现在所有的顶级AI都在做多模态，没有多模态能力的AI，都是初代产品。
✅ MoE（混合专家模型）
▶ 通俗解读：AI的「分科专家团队」，把一个大的AI模型，拆成多个「小专家模型」，比如有的负责写文案，有的负责做数据分析，有的负责绘图，不同的任务调用不同的专家，既能保证能力强，又能节省算力，是下一代大模型的核心架构。
✅ RLHF（基于人类反馈的强化学习）
▶ 通俗解读：让AI「明辨好坏」的训练方式。简单说就是，人类给AI的输出打分，好的答案加分，不好的答案扣分，AI根据分数不断优化，最终输出的内容会更贴合人类的需求和价值观，这也是顶级AI之所以好用的核心原因。
✨ 最后：一张逻辑图，理清所有术语的关系（超清晰）
所有的AI术语都不是孤立的，而是环环相扣的，记住这条逻辑链，你就彻底懂了当下的AI核心逻辑：
人类发出Prompt指令 → AI的大脑LLM理解指令 → 调用对应的Skills工具 → 单个Agent自主完成任务 → 多个Agent通过MCP协议协同干活 → 结合RAG/微调让答案更精准 → 多模态让AI能处理更多类型的内容
AI的发展速度很快，但所有的新技术，本质都是为了让我们的工作和生活更高效。看懂这些核心术语，不用再被复杂的AI词汇劝退，也能更清晰地知道，这些技术到底能为我们带来什么价值。
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