AI小白入门必读:大白话帮你理解29个AI黑话
作者：微信文章刚接触AI的人，最容易被一堆黑话整懵：LLM、AGI、RAG、工作流、多模态……感觉别人说的每个字都懂，连在一起就完全不懂。今天我用最接地气的大白话，带你一次性搞懂这些常见名词。
人工智能（AI）
大白话：让机器像人一样思考和学习的技术。让电脑变聪明，能干一些本来需要人动脑子才能干的事。比如识别人脸、下棋、跟你聊天。
例子：豆包，元宝，DeepSeek都是广义的AI产品。
生成式AI（Gen AI）
大白话：能够生成全新内容（如文本、图像、音乐）的AI。不仅能识别和分析，还能“创造”新东西的AI。你给它一个要求，它给你写篇文章、画张画。
例子：ChatGPT根据你的要求生出各种回答、文案，即梦能根据文字描述生成图片，它们都是生成式AI产品。
通用人工智能（AGI）
大白话：在大多数认知任务上达到或超越人类水平的AI。像人一样聪明，甚至比人更聪明的AI。能推理、计划、学习、交流，啥都能干，有自主意识。
例子：像电影里的“钢铁侠管家贾维斯，现实中还没有真正的AGI，这是AI研究的终极目标之一。很多让我们误以为是AGI的产品，其实只是AI Agent（智能体）。
超级人工智能（ASI）
大白话： 在几乎所有领域都远超人类最聪明大脑的智能体。 它的智能和创造力全面碾压人类，人类在它面前就像蚂蚁在我们面前一样，我们甚至无法理解它的思维和能力。
例子：目前只存在于理论和科幻中，比如《黑客帝国》或《Her 她》中的终极AI形态。它是人工智能发展的一个假想的终极阶段（在AGI之后）。
智能体 （Agent）
大白话： 一个能“自己动脑”、“自己干活”完成复杂任务的AI助手，由大模型（脑子）、工作流、知识库、MCP插件之类（手和脚）的拼装而成。 你只需要给它一个目标，它自己能规划步骤、使用工具（比如上网搜索、操作软件）、一步步执行，直到任务完成。
例子： 你说“帮我查12306下周北京到上海的高铁”，它会自己搜、整理，还给你生成行程单。
提示词（Prompt）
大白话： 你跟AI聊天时，对它下的命令或提的要求。
例子： 就像老板向员工发话，你对DeepSeek说“写一首关于月亮的五言诗”，这句话就是提示词。
知识库
大白话：给AI看的“百科全书”或“专家的大脑”。 它存了各种知识，还有知识之间的关系、逻辑规则。
例子：“一堂是一家教科学创业的公司，它的创始人是Turman”就是一条知识，可以放进知识库，并被AI吸收，进一步理解“Turman是一堂这家公司的创始人”。公司文档、各类说明书都能放进知识库，AI就能回答“公司请假流程是什么”之类的问题。
数据库
大白话：一个超级规整的、电脑很容易查询的“大表格”或“文件柜”。 里面存的是最原始、没经过解读的数据。通常是Excel表格式存起来的。
例子：公司的客户信息表，每一行是一个客户，每一列是姓名、电话、地址等。电脑可以快速找到“张三的电话是多少”。
工作流（Workflow）
大白话：一套事先设定好的“自动化流水线”。 完成一个任务需要多个步骤，工作流就是让这些步骤像流水线一样自动衔接起来，不用人来回跑。
例子：用AI自动抓取新闻 -> 总结新闻要点 -> 翻译成英文 -> 发布到海外社交媒体。这就是一个AI工作流。
大语言模型（LLM）
大白话： 基于海量文本数据训练出的、能够理解和生成自然语言的巨大模型。一个“读了”互联网上几乎所有书的超级大脑，特别会处理文字。
例子： ChatGPT、DeepSeek背后的核心就是LLM。
Token（词元/令牌）
大白话：AI眼中的“文字积木”。对于AI来说，它读写的不是我们理解的一个个完整的汉字或英文单词，而是一堆被拆分好的、更小的“积木块”。也是AI产品的一种计费单位，AI世界里的“通用货币”。粗略估算，100个Token≈75个英文单词或汉字。
例子：你用Token来“购买”AI的思考和回答。你给AI的“文字材料”和AI还给你的“回答”都需要用这种货币来结算。你问AI：“请用中文解释一下人工智能。”（输入Token假设为10个）。AI思考（消耗Token假设为60个）并回答：“人工智能是……”（输出Token假设为40个）。那么，你这次对话总共消耗了 110个Token。
上下文
大白话：当前对话的“短期记忆”或“草稿纸”。这块“草稿纸”的大小是有限的。所有在这次对话中发生的信息都会写在这张纸上，内容包括：你刚才问的所有问题、AI的所有回答、以及通过RAG检索到的资料。模型在回答下一个问题时，会看着这张“草稿纸”上的所有内容来理解你的意图，保持对话的连贯性。
例子：你先问“介绍一下李白”，然后接着问“他有哪些著名的朋友？”。AI能知道“他”是李白，因为“李白”这个信息还在上下文（短期记忆）里。
长期记忆
大白话：AI的“私人笔记本”，与每次对话清空的“草稿纸”（上下文）不同。长期记忆是会被永久保存下来，供未来的对话使用的。它需要外部系统（如数据库）来实现，AI模型自身不具备这个功能。
例子：你告诉AI：“我对花生过敏。” 这个信息被存入长期记忆。一个月后，你让AI推荐菜谱，它会自动避开含花生的菜品。
RAG（搜索增强生成）
大白话：AI模型在回答问题前，先从外部知识源检索相关信息，再将信息和问题一同交给模型生成答案。相当于让AI“开卷考试”。
例子：你问AI：“公司最新的年假政策是什么？” RAG系统会先去公司内部知识库搜索“2025年年假政策PDF”，找到最新规定，然后让AI根据这个规定生成答案，而不是凭记忆瞎编。
MCP（模型上下文协议）
大白话：AI模型的“万能插头”或“统一说明书”标准。想象一下，你的手机需要连接各种设备（耳机、充电器、投影仪），如果每个设备都有自己独特的、不兼容的接口，你会非常头疼。MCP就规定了一套统一的“插口”和“通信语言”。任何工具或软件（如数据库、日历、搜索引擎）只要按照MCP这个标准提供一个“说明书”，AI模型就能用同样的方式轻松连接并使用它，无需为每个工具单独开发适配器。
例子：在支持MCP的AI应用中，你可以直接命令AI：“查一下我数据库里上个月的销售数据，做成图表并发邮件给经理。” AI能通过MCP协议自动调用数据库工具、图表生成器和邮件发送服务来完成这一系列操作。
A2A（应用到应用/智能体到智能体）
大白话：让不同的软件“自己聊起来”。这种“对话”通常通过API（应用程序编程接口）完成，你可以把API理解为软件之间约定好的“电话线”和“通话规则”。
例子：你在电商平台（App A）下单后，订单信息自动同步到仓库管理系统（App B）进行发货处理。你公司在钉钉上审批完报销单，报销金额自动同步到财务软件（App C）生成凭证。这些“自动同步”就是A2A的典型体现。
RPA（机器人流程自动化）
大白话：模拟人在电脑或手机上的操作，帮你“点点点”的虚拟机器人。RPA机器人就像一个不知疲倦的实习生，它坐在电脑前，看着软件的图形界面（就是你看到的那个界面），按照你事先录好的步骤，模仿你的鼠标点击、键盘输入、复制粘贴等操作。它和智能体不同的地方是，它模拟了真人在操作电脑、手机的表面过程。
例子：自动打开社交软件，按照你写好的表格中的号码，搜索、添加好友，并调用输入法向对方发送一条“你好”。自动在网站上读取浏览量、点赞量等数字，记录在你设好的表格中。
API（应用程序编程接口）
大白话：不同软件之间约好的一条“电话线”和“通话规则”，给软件和软件之间交流用的。每个软件都有自己的 API“方言”，用法都不一样，需要根据各家的情况适配。
例子：你用支付宝付款，支付宝要通过API和银行系统沟通，确认扣款。天气预报小程序显示天气，也是去调用气象局的API拿数据。想把DeepSeek接入到公司软件里，需要接DeepSeek的官方API接口到公司软件接口。
多模态
大白话： AI模型能够同时理解、处理和生成多种类型的信息，如文本、图像、声音、视频等。AI变得“能听会说，能看会画”，各种信息形式它都能玩得转，并且能理解它们之间的联系。
例子：你给它一张冰箱内部照片图像，它能告诉你里面有什么食材，并根据这些食材生成一份菜谱文本，还可以直接生成一段做菜的视频。
机器学习
大白话： 不是手把手教电脑每一步该怎么做，而是扔给它一大堆例子，让它自己总结规律。就像小孩通过看很多猫的图片来学会认猫。
例子：垃圾邮件过滤器就是通过看你标记的无数封垃圾邮件，学会了自动识别新垃圾邮件。
深度学习
大白话： 一种更厉害的“机器学习”，专门处理特别复杂的问题，比如看图和听声音。
例子：手机相册能按“猫”、“狗”、“风景”自动分类照片，就是深度学习的功劳。
强化学习
大白话： 一种机器学习方法，智能体通过与环境互动并获得奖励来学习最优策略。像训练小狗一样，做对了就给颗“糖”（奖励），做错了就没有。让AI自己摸索出最好的做法。
例子： AlphaGo下围棋就是通过和自己下无数盘棋，赢了（奖励）就强化这一步的策略。
自然语言处理（NLP）
大白话： 教电脑听懂人话，也能说人话。
例子： 机器翻译（如百度翻译）、智能客服聊天机器人都用了NLP技术。
计算机视觉
大白话： 教电脑看懂图片和视频里有什么。
例子： 人脸识别门禁、手机扫描二维码、自动驾驶汽车识别行人和路标。
大数据
大白话：规模巨大、类型复杂的数据大全，多到人脑根本处理不过来，必须用电脑分析。
例子： 全中国所有人每天的购物记录、打车路线、搜索记录，这些就是大数据。
算法
大白话：电脑用来解决问题的“菜谱”或“说明书”。解决问题或完成任务的一系列精确步骤。
例子：AI学会了“推荐算法”，它就知道你更可能喜欢什么视频、买什么东西、看什么课程，按照算法给你推送。
算力
大白话：就是计算机的“干活速度”或者“大脑力气”。 它决定了电脑/服务器/AI在处理数据、运行程序、进行计算时的快慢和能力强弱。
例子：训练AI大模型类比成盖一所学校，算力就是工人数量及他们的体力。算力强，模型很快就训练好了，就像工人数量多、体力大，学校很快就盖好了。
幻觉
大白话： AI“一本正经地胡说八道”。因为它是在猜“最像答案的词语组合”，而不是真的理解事实。
例子： 你问AI一个它不知道的历史事件，它可能会编造出一个有模有样但完全错误的故事。
氛围编程（Vibe Coding）
大白话： 你只需向AI描述大致的程序目标、氛围或感觉，而无需指定精确的细节和逻辑，“凭感觉”由AI生成代码。
例子：你不用告诉AI具体每一步怎么写代码，而是像跟合伙人聊天一样，说“我想要一个看起来酷炫、用起来流畅的登录页面”，AI就能给你生成出来。
故事总结
最后用一个故事《Leo巴黎旅行AI帮》串起所有词，做个复习吧。本故事由ChatGPT与我一同编写。
Leo准备请假去巴黎。他首先打开公司系统，靠着人工智能（AI）自动识别他的人脸登录。后台的大数据一秒钟就调用了人事和考勤信息。
接着，他用自然语言处理（NLP）直接对着手机中的AI说：“帮我请三天假。”AI系统的工作流（Workflow）立刻跑起来，把信息传到人事和财务。根据公司内部的知识库文档《请假规范》，Leo的请假被批准，这条请假数据会存进数据库，方便以后查询。
批准后，Leo启动了一个旅行智能体（Agent），输入了一个提示词（Prompt）：“安排巴黎三天行程。”Agent背后运行的是一个大语言模型（LLM），能理解他要干嘛。不过LLM本身没有记忆，只能靠Leo刚刚和它聊的上下文来保持对话连贯。它还结合了之前存过的长期记忆：Leo对花生过敏，不喜欢太紧凑的行程。
于是Agent用RAG（搜索增强生成），去旅游网站抓最新攻略，避免自己胡编生成幻觉。它通过MCP（模型上下文协议），统一调用航班预订系统的API（应用程序编程接口）、酒店系统API，在多个系统传送了各种信息，这种系统间的沟通就是A2A（应用对应用）。同时，一个RPA（机器人流程自动化）小助手在手机上帮他“点点点”，完成付款和确认。
行程计划还用了计算机视觉识别护照信息，生成登机牌。AI根据美食攻略照片，利用多模态能力告诉他：“这家有你喜欢的菜，而且不含花生。”整个旅行推荐里，机票和酒店的选择都依赖算法。背后需要强大的算力支持，才能这么快生成。当然，整个生成过程，消耗了不少Token。
Leo知道现在的AI只是生成式AI（Gen AI），还不是通用人工智能（AGI），更不是电影里的超级人工智能（ASI），但它已经很厉害了。他好奇背后的原理：原来是机器学习让AI能总结规律，深度学习让它能看图识音，强化学习让它越学越聪明。
最后，Leo心血来潮，对AI说：“帮我写个酷炫的旅行日记网页。”靠着氛围编程（Vibe Coding），Leo只需要凭感觉说出想要什么，AI就立刻生成了一个漂亮的网页。Leo感叹：这趟旅行自己几乎没动手，全靠AI办妥。
怎么样，这样子串下来，应该理解得七七八八了。如果还有其他不懂的黑话，欢迎评论区交流。
我是C酱，正在进行“AI人生实验”，让AI帮我们活得更好，关注我，别错过接下来的实验心得。
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