Ai - 术语解惑

名称	作用 / 定义
LLM (大语言模型)	核心底层模型，本质是进行“文字接龙”，即根据上文不断预测并输出下一个字。
Prompt (提示词)	用户每次与大模型对话时输入的指令或内容的统称。
Context (上下文)	提示词中除了最终指示以外的背景信息部分。
Memory (记忆)	将之前的对话历史放入上下文（Context）中，伪装成大模型拥有持续对话的能力。
Agent (智能体)	一段代理程序，负责连接用户与大模型，并完成模型无法独立执行的任务（如操作工具）。
Search (搜索)	获取模型训练参数以外的实时信息的能力，包含联网搜索（Web Search）。
RAG (检索增强生成)	通过向量数据库匹配语义相近的片段并存入上下文，以增强模型生成内容的可靠性。
Function Calling	Agent 与大模型之间约定的对话格式（如 JSON），用于让模型按规范描述其工具调用需求。
MCP (模型上下文协议)	Agent 程序与具体工具服务之间的一套调用规范，规定了如何发现和调用具体工具。
LangChain	一种编程框架，通过纯硬编码（Hard-coding）的方式固化稳定的多步骤任务流程。
Workflow (工作流)	低代码、可视化拖拽的流程固化方式，降低了任务编排的上手难度。
Skill (技能)	提示词加载器，将流程说明和脚本存储在特定文件（如 `skill.md`）中，供 Agent 灵活读取执行。
Sub-agent (子智能体)	专门处理独立子任务的组件，本质是通过隔离上下文来防止主 Agent 的信息过载。

参考来源:#