【AI资讯】Token、LLM、Agent都是啥?24个AI高频词汇总(附名词解释),建议收藏!

1AI人工智能

让机器模拟人类智能的总称，包括规则系统、机器学习、大模型等。

2AGI通用人工智能

能像人一样跨领域学习、推理、迁移，并解决陌生任务的AI；目前尚未实现。

3LLM大语言模型 / 大模型

AI的"大脑"，如豆包、DeepSeek、GPT；核心原理是根据前文预测下一个词。

4Transformer主流模型架构

2017年论文《Attention Is All You Need》提出的架构，用注意力机制处理文本，如今大多数大模型都基于它。

5Tokenizer分词器

负责编码（文字→数字ID）和解码（数字→文字），是模型与文字之间的翻译官。

6Token词元

模型处理的最小片段，可以是一个字、词的一部分或标点；大约1.5—2个汉字对应1个Token。

7Token 计价按词元计费

API通常分开收费：输入（读资料）和输出（写答案）价格不同；重复内容命中缓存可降价。

8Prompt提示词

给模型的问题或指令，是人和模型沟通的入口。

9User Prompt用户提示词

用户在聊天框里输入的具体需求。

10System Prompt系统提示词

后台预设的角色、规则和语气，用户不一定能看到。

11Prompt Engineering提示词工程

把目标、背景、约束写清楚，让输出更稳定、更可控。

12Context上下文

模型当前能看到的全部信息：提示词、聊天记录、资料、工具返回结果。

13Context Window上下文窗口

模型最多能容纳的Token总量，输入和输出共用；常说的"百万上下文"，约等于150万汉字。

14Context Engineering上下文工程

管理模型每一步能看到什么：补资料、更新、压缩、排序，比只改提示词更进一步。

15RAG检索增强生成

先从知识库或文件里检索相关内容，再交给模型作答，能有效减少胡编。

16Hallucination幻觉

模型生成看起来合理、实际并不真实的内容；RAG和工具调用是常见的缓解手段。

17Tool工具

模型可以调用的外部能力，比如天气查询、文件读写、代码执行。

18Tool Calling工具调用

模型生成结构化的调用请求，由AI应用去执行工具，再把结果返回给模型。

19MCP模型上下文协议

统一的工具接入标准，像USB接口一样，让同一个工具适配多个AI应用。

20Agent智能体

接到目标后自主规划、调用工具、纠错迭代，直到把任务完成。

21Skill技能

把一类任务的步骤、规则、模板打包（例如 Skill.md），供Agent反复调用。

22Harness驾驭层 / 运行时

围绕模型的控制系统，包括编排、状态管理、错误恢复、安全校验和结果验证。

23Harness Engineering驾驭层工程

设计这套"模型周边系统"的工程方法；有观点认为，Harness本身就是产品。

24Loop Engineering循环工程

设计"执行—检查—反馈—修正"的闭环，分三层：AI自测、人调需求、真实用户反馈。

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