北京
第一部分：基础层
Slide 1：LLM（大语言模型）
专业：基于海量数据训练的神经网络（参数量百亿级以上），核心是理解语言并预测下一个词。
通俗：一个博学但无行动力的超级大脑。读过全世界书，能聊天写代码，但没有指令就只是安静坐着。
Slide 2：Prompt（提示词）
专业：人机交互界面，由指令、上下文、示例和约束组成。
通俗：下达给大脑的具体命令。Prompt越清晰，回复越精准。别只说“写文案”，要告诉它身份、目标和限制。
第二部分：进化层
Slide 3：Agent（智能体）
专业：Agent = LLM + 规划 + 记忆 + 工具使用。能感知环境并主动执行复杂目标。
通俗：不仅有大脑，还长出手脚。LLM是问一句答一句，Agent是全能管家。给它目标（如“订去厦门机票”），它会自己拆解、查天气、比价并执行。
Slide 4：Skill（技能）
专业：可移植的结构化任务说明书（如SKILL.md），提供特定领域专家能力。
通俗：Agent的武功秘籍。遇到专业问题（如法律审查）时，自动加载技能包，按预设步骤执行。
Slide 5：Tool（工具）
专业：AI可调用的单个功能函数，如搜索、计算器、API。
通俗：Agent工具箱里的扳手或螺丝刀。每件工具只干一件具体小事，组合起来完成大任务。
第三部分：连接层
Slide 6：MCP（模型上下文协议）
专业：Anthropic推出的开放标准，统一AI与外部数据源（Slack、GitHub、本地数据库）的接口。
通俗：AI界的USB-C接口。以前连不同软件很麻烦，现在MCP像万能转换头，瞬间读取本地文件或工作软件。
Slide 7：Workflow（工作流）
专业：Agent的任务编排逻辑，用节点和边设计分支、循环、并行。
通俗：Agent的工作流程图。规定先做什么后做什么，如：检索文献→分析数据→写论文，确保逻辑严密。
第四部分：进阶与未来
Slide 8：RAG & CoT
RAG（检索增强生成）：让AI先“翻书查资料”，减少幻觉。
CoT（思维链）：让AI“一步一步思考”，展示推理过程，提高逻辑准确率。
Slide 9：Vibe Coding（氛围编程）
专业：用户用自然语言描述需求，AI生成代码并快速迭代。
通俗：编程全靠感觉。你不写代码，只当导演，通过对话让AI把应用“搓”出来。
Slide 10：AGI（通用人工智能）
专业：AI发展的终极目标。具备跨领域学习和解决未知问题的广泛认知能力。
通俗：像人类一样无所不能的超级大脑。届时AI不再是助手，而是全能的智慧体。
特别声明：以上内容(如有图片或视频亦包括在内)为自媒体平台“网易号”用户上传并发布，本平台仅提供信息存储服务。
Notice: The content above (including the pictures and videos if any) is uploaded and posted by a user of NetEase Hao, which is a social media platform and only provides information storage services.
