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文章系统介绍了AI领域的核心术语，分为四大爆款术语（Prompt、Agent、Skills、MCP）、基础必懂术语（LLM、RAG、微调、嵌入）、进阶高频术语和未来趋势术语（多模态、MoE、RLHF）。通过通俗易懂的解读，帮助读者理解这些术语的概念和应用及其相互关系，使小白和程序员能够快速掌握AI基础知识，跟上技术发展节奏。

✅ 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。本文AI一键排版。

​最后

我在一线科技企业深耕十二载，见证过太多因技术更迭而跃迁的案例。那些率先拥抱 AI 的同事，早已在效率与薪资上形成代际优势，我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在大模型的学习中的很多困惑。

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智联招聘的最新数据给出了最直观的印证：2025年2月，AI领域求职人数同比增幅突破200%，远超其他行业平均水平；整个人工智能行业的求职增速达到33.4%，位居各行业榜首，其中人工智能工程师岗位的求职热度更是飙升69.6%。

AI产业的快速扩张，也让人才供需矛盾愈发突出。麦肯锡报告明确预测，到2030年中国AI专业人才需求将达600万人，人才缺口可能高达400万人，这一缺口不仅存在于核心技术领域，更蔓延至产业应用的各个环节。

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