01

AI 到底是什么？

这个词大家天天说。

但真让人解释，反而容易越讲越复杂。

AI，全称 Artificial Intelligence。

中文就是：

人工智能。

但这个范围其实特别大。

你手机里的人脸识别是 AI。

地图预测堵车可以用 AI。

短视频给你推荐下一条内容，也可以用 AI。

现在大家天天聊的 ChatGPT、Claude、DeepSeek，只是 AI 里面最近特别火的一类。

所以：

AI 是一个大概念。

ChatGPT 不是 AI 的全部。

就像：

“汽车”是一个大类，宝马只是其中一个品牌。

这个区别先记住就够了。

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02

那“大模型”又是什么？

你现在经常会看到一句话：

我们接入了某某大模型。

听起来挺吓人。

其实你可以先这么理解：

大模型，就是看过海量资料以后，训练出来的一个特别大的“文字大脑”。

你跟它聊天的时候，它并不是像百度一样：

你问一句，它去数据库里直接找一条标准答案。

它更像是在根据：

你前面说了什么 + 它训练时学过的东西

然后判断：

接下来最合适说什么？

ChatGPT 背后的 GPT。

Claude 背后的 Claude 模型。

DeepSeek 背后的 DeepSeek 模型。

都可以放进“大模型”这个范围理解。

至于为什么叫“大”？

很简单。

训练数据很多，模型本身也很复杂。

普通人没必要先研究里面到底有多少亿参数。

先知道它是 AI 的“脑子”，差不多就够了。

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03

Prompt 是什么？

这个应该是最常见的一个词。

有些文章一上来就是：

Prompt Engineering。

高级 Prompt。

万能 Prompt 模板。

搞得好像不报个班都不会用了。

其实说人话：

Prompt 就是你给 AI 交代的那句话。

比如：

帮我写一封请假邮件。

这就是一个 Prompt。

你说：

我要发给老板，请假两天，原因不要写太详细，语气自然一点，控制在 150 字以内。

这还是 Prompt。

只不过比上一句说得更清楚。

所以别把它想复杂了。

以后看到“写 Prompt”，你脑子里直接翻译成：

“怎么跟 AI 交代活。”

基本就不会错。

上一篇我们讲的那些：

告诉它用途。

给它例子。

让它先问你。

其实都是在教你：

怎么把 Prompt 说得更明白。

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04

Token 又是啥？

这个词特别容易把刚开始用 AI 的人绕进去。

你经常会看到：

输入 10 万 Token。

支持 100 万 Token 上下文。

每百万 Token 收多少钱。

听着跟游戏币似的。

你可以先粗暴理解成：

Token 就是 AI 读文字时用的“小碎片”。

注意。

它不完全等于一个汉字。

也不完全等于一个英文单词。

一段话送给 AI 以后，会先被拆成很多小块。

AI 实际处理的，就是这些 Token。

所以为什么有些 AI API 按 Token 收费？

因为：

你让它读的东西越多。

它帮你写的东西越多。

处理的 Token 通常就越多。

费用也就可能越高。

普通用户平时用 ChatGPT，其实不用天天算 Token。

知道这一点就够：

Token 越多，大致可以理解成 AI 这次要读和处理的文字越多。

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05

Context / 上下文是什么？

这个词其实特别好理解。

比如我们俩聊天。

你前面跟我说：

我准备去成都玩三天。

聊了一会儿以后，你又问：

那第二天吃什么？

我知道你说的是：

成都旅行第二天。

为什么？

因为我知道前面聊了什么。

这就是：

上下文。

AI 也一样。

你前面已经告诉它：

你是谁。

你在干嘛。

你喜欢什么风格。

这个项目是什么。

它后面回答的时候，就可以结合这些信息。

所以有时候你会发现：

一个聊天窗口聊久了以后，AI 好像越来越懂你。

本质上就是：

前面有上下文。

但这里还有一个词：

上下文窗口

你可以理解成：

AI 这张“工作桌”一次能摆下多少东西。

桌子越大，它一次能看到的聊天记录、文档、代码就越多。

桌子放不下了怎么办？

太早以前的内容，就可能慢慢顾不上了。

所以：

100K Context

你不用先研究 K 到底怎么算。

先翻译成：

它一次能看的东西挺多。

就行了。

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06

多模态又是什么？

这个名字听着也挺技术。

但其实特别简单。

以前的 AI：

你给它文字。

它给你文字。

现在不一样了。

你可以：

发图片。

发截图。

发 PDF。

发语音。

甚至发视频。

它都能处理。

这就叫：

多模态。

“模态”你可以理解成不同的信息形式。

文字是一种。

图片是一种。

声音也是一种。

所以：

多模态 AI

翻译成人话：

不光能看字，还能看图、听声音，甚至理解视频。

这么理解就够了。

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07

幻觉是什么？

这个词上一篇其实已经讲了一整篇。

AI 有时候会：

不知道。

但它不说不知道。

反而给你编出一个特别完整的答案。

这就经常被叫做：

AI 幻觉。

不过我觉得“幻觉”这个翻译多少有点吓人。

你平时可以直接理解成：

AI 一本正经地胡说八道。

比如：

编一个不存在的论文。

编一个不存在的新闻。

把一个过期政策说成现在还有效。

甚至给你一个看起来特别真实、实际根本打不开的网址。

这些都可能属于这类问题。

所以上一篇一直在强调：

重要的事情，查来源。

原因就在这里。

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08

Agent 到底是什么？

这个词现在特别火。

AI Agent。

智能体。

Agentic AI。

满世界都是。

这个东西如果往技术上讲，可以讲特别深。

但今天我们只扫盲。

最简单的理解：

普通聊天 AI 更像：

你说一步，它干一步。

比如：

你让它查资料。

它查资料。

你再让它整理。

它再整理。

你再让它写报告。

它再写报告。

而 Agent 更像：

你告诉它一个目标，它自己往下想应该干哪几步。

比如你说：

帮我研究一下北京周末适合一家三口去的地方，预算 1000 元以内，最后给我一套方案。

Agent 理想情况下可以自己：

查天气。

查地点。

看距离。

比较价格。

整理方案。

最后把结果交给你。

所以你可以粗暴地记：

聊天 AI：你一步步指挥。

Agent：你给目标，它自己想办法干。

当然现实里的 Agent 还没有科幻电影那么夸张。

有的确实很好用。

也有一堆只是名字叫 Agent。

后面这个系列会单独拿一篇聊。

现在先知道它大概是什么意思。

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09

Tool / 工具是什么？

这个词放在 Agent 后面就特别好理解了。

你想象一下：

AI 本身有一个很聪明的脑子。

但光有脑子还不够。

它想知道今天北京天气怎么样。

怎么办？

它需要：

查天气。

它想帮你计算一堆数据。

需要：

计算器。

它想帮你查最新网页。

需要：

搜索工具。

它想帮你看数据库。

可能要连接：

数据库工具。

这些可以先统称为：

Tool。

也就是：

AI 干活时能调用的工具。

你甚至可以把 AI 想成人。

模型是脑子。

Tool 是：

计算器、浏览器、Excel、数据库……

脑子负责想。

工具负责干具体的活。

一下是不是就简单多了。

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10

Skill 又是什么？

这个就是群友点名问的。

而且这个词现在也越来越常见。

不同 AI 产品里，“Skill”的具体实现不一定完全一样。

所以这里先别把它当成一个全行业统一的技术标准。

普通人可以这么理解：

Skill 就是整理好的一套“干活方法”。

比如你每个月都要让 AI 帮你整理销售数据。

每次你都得告诉它：

第一步先看销售额。

第二步找下降最多的产品。

第三步分析原因。

第四步做成表格。

第五步给我三条建议。

每个月都重新说一遍。

挺烦。

如果把这套固定的方法整理成一个 Skill。

以后 AI 再做这个任务，就可以直接按照这一套来。

所以可以简单记成：

Tool 是“它能用什么工具”。

Skill 是“它知道这件事应该怎么干”。

一个像：

锤子。

一个像：

怎么用锤子把柜子装起来的教程。

不是百分百严谨的技术定义。

但普通人这么理解，基本够用了。

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