一口气搞懂AI热词：从LLM到Agent，你不再当小白！

本文最后更新于：2026年3月1日晚上

前言

是不是感觉全世界都在聊AI，但那些层出不穷的新词—— LLM、Prompt、Agent、RAG、MCP、Skills ——让你眼花缭乱，想加入讨论却不知从何说起？

别担心，这不是你的问题。清空大脑，忘记所有你听过或没听过的术语。接下来，我们用一个完整的故事，把这些概念串成一条清晰的逻辑线，保证你看完就能懂。

一切，都从那个古老的起点开始。

那时的模型还是个“小玩具”，能力有限。但研究者们发现，当模型的参数规模（你可以简单理解为“脑容量”）突破某个临界点后，它突然就“开窍”了，表现出了令人惊讶的智能。这个原理我也说不明白，姑且称之为“大力出奇迹”吧。

为了和之前的“小玩具”区分开，我们给这些巨无霸模型起了个新名字：**Large language model**，简称是 **LLM**，中文名叫 **大语言模型**。

但LLM本质上只会做一件事：词语接龙。你给它一段话，它只负责预测下一个最可能出现的字是什么。如果只这么用，它看起来依然很白痴。

怎么让它变聪明？人类想了个巧妙的办法：角色扮演。

我们设定两个角色——“用户”和“助手”，把对话框成“一问一答”的格式输入给它。看，一个能进行基础对话的AI出现了！

此时的对话只能一轮，不能追问。而你的每一次提问，在AI领域有一个专属的酷炫名字：**Prompt**，中文叫 **提示词**。

记住，Prompt是整个AI应用最核心的概念，后面所有的进化，本质上都是在优化和丰富Prompt。

一段Prompt里，还可以做更精细的划分。比如，一部分是背景信息（“你是一位历史学家”），一部分才是具体问题（“请分析法国大革命”）。这里的背景信息，就叫做 **Context**，中文名叫 **上下文**。

现在，我想在对话中追问怎么办？很简单，把刚才所有的对话历史，都作为新的Context背景信息，连同我的新问题，一起喂给LLM。

于是，这个只会词语接龙的模型，瞬间就拥有了 **memory（记忆**）的能力。

至此，原本只能进行词语接龙的大模型，就已经被玩成能对话，并不断追问的智能模型了。但人们还不满足，因为大家发现：LLM只知道它训练数据截止日期前的事。而世界新闻、最新股价，它一概不知。

这好办，给它“联网”不就行了？

很遗憾，不行。我们反复强调，LLM只会词语接龙，它没有手，没有脚，没有任何执行能力。

于是，开发者们想了个“曲线救国”的办法：当LLM需要最新信息时，就让它“告诉”一个专门的工具A，由工具A去上网搜索，再把结果拿回来给LLM。这个能力，就叫 **Web Search**，中文名叫 **联网搜索**。

同理，除了上网，我们也可以让工具B去搜索本地的私人文件、公司资料库。只不过，需要先把普通的文本、表格，转换成LLM能更好理解的“向量”数据。这个过程，就是如今非常流行的外挂操作 **RAG**，中文名叫 **检索增强生成**。

可以对接的工具越来越多：查天气、读文件、运行脚本、分析PDF……为了管理这些五花八门的工具，不让LLM调用时出错，开发者们制定了一套标准的“沟通暗号”。这就是 **Function Calling**，中文名叫 **函数调用**。

在用户看来，我只是在和AI对话。但AI背后，已经学会“暗中摇人”，调用各种工具来完成任务。此时，这个“LLM大脑 + 工具手”的组合体，看起来就无比智能了。我们给这个组合体起个名，叫 **Agent**，中文名叫 **智能体**。

但很快，Agent变得臃肿不堪。每个Agent都自带一堆工具，既不通用，也难维护。于是，聪明的开发者又把工具们“解耦”出来，变成独立的、可共享的服务模块。

那么，Agent如何发现和调用这些散落各处的工具呢？一套新的连接规范应运而生，这就是 **MCP**，中文名叫 **模型上下文协议**。

至此，架构清晰了：

LLM是只会思考、说话的大脑。
MCP服务是提供各种能力的手和脚。
中间的Agent，就是个超级调度员和传话筒，负责把大脑的指令和手脚的能力精准对接。

现在，我们聚焦在Agent和用户的交互界面上。虽然底层还是文字，但交互形式可以千变万化。

比如，程序员喜欢用代码来驱动Agent，于是有了 LangChain 这类框架。

为了让非程序员等普通用户也能轻松玩转Agent，开发者又发明了 **Workflow**（中文叫 **工作流**），用拖拖拽拽的图形化方式，就能搭建一个AI工作流。

可是，如果任务极其复杂，涉及的工具和判断分支成百上千，难道要用代码写出所有的“if…else”，或者在Workflow里拖拽到天荒地老吗？

开发者们又想到了办法：把各种可能的工具调用脚本都写好，再写一份统一的“任务说明书”，告诉Agent整体目标和可用资源。执行任务前，先让Agent读透这份说明书，它就能自主规划步骤，灵活调用脚本。这套方法论，被尊称为 **Skills**，中文名叫 **技能**（虽然本质上，这就是给Agent预设一份超级详细的Prompt而已）。