AI行业发展非常快，隔一段时间就会有一些新的热点概念或专业术语出现。

AI行业的专业术语不仅很多，再加上这些术语大多数都是英文，对于想去了解AI知识的人来说，看到这些英文术语就完全没有学习的兴趣了。

今天将通过一篇文章详细讲解AI行业的热门概念基础知识，适合0基础用户或刚入门学习AI的读者。

下面我就用通俗易懂的文字，为大家讲解目前AI行业热门概念的基础知识。

本文仅帮助大家更好的理解AI的一些技术概念，不作太多技术性的原理解释，相信你读完会有一定的收获。

一、AI-人工智能

AI的中文意思是【人工智能】，人工智能是一种使计算机可以模拟人类智能和解决问题能力的一种技术。

可以把AI当作像人一样会思考的机器，具备人类的看、听、说、写和推理等技能。

AI的核心技术涵盖机器学习、深度学习、自然语言处理等多个领域。

目前AI技术使用非常广泛，例如图像识别、语音处理、自动驾驶、智能客服、智能交通…

AI是一个技术领域，涉及计算机科学、数学、统计学等多种学科的知识，AI技术的目的是让机器可以像人一样会思考、会学习、能解决问题。

AI的发展经历了多个阶段：21世纪初，大数据、深度学习技术得到较大突破；

2010年左右属于机器学习的爆发期；近5年则主要是LLM（大语言模型）技术的突破和普及。

💡一句话总结：AI就是让机器学会像人一样思考和行动，目的是让机器拥有像人一样的“智慧”。

二、AIGC-人工智能生成内容

AIGC翻译成中文的意思是【人工智能生成内容】，就是利用AI生成文本、图片、音视频等各种内容。

AIGC属于整个AI产品里面的一个领域，之所以AIGC这几年比较火。

主要是2022年底ChatGPT大模型的横空出现，这类大模型能够理解人类的语言并自动生成内容。

AI生成式产品，例如AI问答、AI生成图像、AI生成视频…这些都属于AIGC产品。

目前市面大多数的AI产品都是AIGC产品，典型的应用产品有ChatGPT、DeepSeek、豆包、Kimi、通义千问、文心一言…

AIGC大模型目前主要有两种，分为单模态模型和多模态模型。

单模态只能处理一种数据，例如只能处理文本、图像、音频；多模态模型能够同时处理多种(两种及以上)类型数据。

除了上述生成文本类的大模型，典型AI生成图像或视频的产品有Stable diffusion、Midjourney、即梦、可灵等。

当然市面上还有AI生成代码、AI生成PPT、AI生成音乐等产品，这些也都属于AIGC产品的范畴。

💡一句话总结：当前AIGC是AI领域最典型的应用，应用场景非常广泛，例如设计行业、艺术创作、营销广告、智能客服等。

三、LLM-大语言模型

LLM翻译成中文就是【大语言模型】，属于AI的核心技术，可以把LLM理解成AI的大脑。

LLM可以接受用户输入的提示词指令并且生成内容。

LLM（大语言模型）同样属于AI的一个分类，只不过大语言模型主要是通过大量的知识训练，最终可以理解人类并生成人类的语言。

就像和人一样，它可以学习大量的知识，当你向AI提问时，它就可以基于学过的知识就行思考和回答。

上面讲到的ChatGPT、DeepSeek、豆包、Kimi、通义千问、文心一言…这些都是典型的大语言模型。

当前市面上的大部分AI应用，都是基于大语言模型去解决用户的需求，例如智能客服、AI对话陪伴类的产品。

💡一句话总结：LLM（大语言模型）是AI的一个技术，当下的LLM可以理解为AI的大脑，可以理解与生成人类的语言。

四、Prompt-提示词

Prompt翻译成中文就是我们日常所说的【提示词】，提示词是人和AI交流时输入的指令或问题。

人类通过写提示词向AI进行提问，这样AI模型就能根据问题进行特定的输出回答。

写提示词这是使用AI最重要的技能之一，AI时代学会如何问问题很重要。

提示词的质量很大程度决定AI回答的质量，因为只有提示词写的越好，AI才能完全理解人的意图，就可以输出高质量的答案。

使用AI时可以想象把AI当做一个全能专家助理，他什么都会，这时候我们输入的提示词就是给他安排的任务。

一个好的提示词通常包含这几个要求：

• 提示词指令清晰明确
• 明确背景信息和目标
• 规定输出的格式要求

例如可以对AI输入提示词指令：“你是一个故事写作专家，用幽默的风格帮我写一篇关于未来太空的故事，故事内容主要为人类统治太空，1000字左右”。

而不是直接输入提示词指令“帮我写一个故事”。

💡一句话总结：提示词是人和AI沟通的桥梁，对于同样的AI大模型，不同的提示词会生成完全不一样的结果，模型输出答案的直接和输入的提示词直接有关。

五、MCP-模型上下文协议

MCP是一个2024年11月发布的协议，翻译成中文：模型上下文协议。

MCP的出现是为了更好的解决Agent和工具之间的通信问题。

对于使用者来说感受不深，更多是对于开发者来说会有一定的帮助。

MCP的出现，可以更方便的帮助开发人员为Agent构建工具。

MCP使工具本身让Agent可以发现和可使用，当多个Agent或模型时，就不需要每个Agent或应用都要去接工具。

💡一句话总结：MCP把Agent和工具之间的通信标准化了，MCP可以帮助AI开发者快速构建复杂的智能体应用，降低开发成本。

MCP主要解决LLM(大语言模型)与外部工具集成的问题，通常也把MCP比喻成AI应用的USB-C接口。

六、RAG-检索增强生成

RAG翻译成中文是【检索增强生成】的意思，可以理解是将检索技术和大语言模型技术进行结合。

大语言模型为什么需要检索增强？因为大语言模型当下有一些缺陷：

1.大语言模型知识的训练是有一个截止时间的，对于模型训练后发生的事情模型本身是不知道的。

2.另外大模型训练知识来源是网上公开的资料，对于一些特定领域或者是用户个人的私人知识，大模型是不知道的。

RAG(检索增强生成)技术就是为了解决以上问题，用户在对大模型提问时，同时可以上传自己的各种文档知识内容。

这样大模型生成回答内容就会先从用户上传的知识(库)去检索信息，再结合大模型本身的能力，最后可以生成一个更可靠准确的答案。

💡一句话总结：RAG(检索增强生成)技术主要是给AI提供更多的知识，解决AI大模型训练时知识有限的问题，让AI生成更好/更准确的答案。

七、Agent-智能体

Agent翻译成中文的意思是【智能体】，目前还处于发展的初期阶段。

在没有Agent(智能体)之前，用户使用大模型主要是以任务的形式问问题，问一个问题AI大模型给出一个答案。

Agent(智能体)的出现是为了更好地解决用户的需求，Agent可以理解是一个系统。

Agent(智能体)可以感知外部环境，并且自主采取行动决策实现用户的需求。

大模型更多是给一个答案，Agent(智能体)可以处理一系列的复杂任务，直接给用户交付结果。

Agent(智能体)在处理任务时，可以自主使用外部的各种工具来完成用户的复杂任务。

例如用户需要生成一个儿童故事绘本的任务，Agent(智能体)就可以先生成儿童的故事内容，然后对不同章节内容生成不同的插图，最后将内容和图片形成一本绘本书籍，同时将内容生成音频。

Agent(智能体)完成一个任务可能会多次使用大模型，同时也会使用不同的工具，使用什么工具也完全由模型决定，它只注重交付最后的结果。

💡一句话总结：Agent(智能体)可以集成AIGC的能力，可以把AIGC理解成Agent(智能体)的一部分，几乎涵盖上述所有技术的AI应用；

大模型就像人类的大脑，Agent(智能体)更像是拥有大脑之外，还拥有手和脚各种工具的AI应用，这样利用Agent就可以帮助用户解决更复杂的任务。

总结：一张图看懂它们之间的关系

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