AI底层逻辑一家公司讲透

Agent、Skill、Token、MCP、RAG……这些 AI 术语最难的地方，不是单个词听不懂，而是放在一起之后完全不知道它们怎么配合。

其实可以换一个很直观的理解方式：

把整个 AI 系统想象成一家公司。

Model 是“大脑”，负责理解、推理和生成；
Agent 是“员工”，负责执行任务；
Skill 是员工擅长的具体能力；
Token 是处理信息时的计量单位。

Context 是当前任务相关的背景信息；
Memory 是被提炼并保存下来的重要信息。

SOP 像标准作业说明书，
Workflow 则是能够真正运行起来的工作流程。

Knowledge Base 是公司的知识库；
RAG 是先从知识库里找资料，再让模型结合资料生成答案。

Function Calling 让 AI 能调用天气、网页、数据库、邮件等外部工具真正去办事。

MCP 则是一套统一的连接协议，帮助模型、工具、数据源和服务更顺畅地接在一起。

最后，Prompt 就是老板给员工下达的任务指令。

一个好的 Prompt，要说清楚：

做什么；
怎么做；
做到什么程度才算合格。

再配合 One-shot 或 Few-shot 示例，AI 对格式、风格和标准的理解会更准确。

整套逻辑串起来就是：

Prompt 下达任务
→ Model 理解和推理
→ Agent 执行
→ Skill 提供能力
→ Memory 保存重点
→ RAG 查资料
→ Function Calling 调工具
→ MCP 连接工具和数据
→ Workflow 把整个过程组织起来

把这套“公司结构”看懂，以后再遇到 AI 黑话，就不会只剩下死记硬背了。

【标签】
#漫道社AI
#海鸥AI培训
#AI基础知识
#AIAgent
#AI学习