我發現一個問題，雖然很多人天天看 AI 新聞用 AI 工具，但很多基礎概念其實是模糊的。

比如，到底什么是 Token、什么是 Agent、什么是 MCP、什么是上下文窗口，背后的邏輯是怎樣的，大多數人并不了解。

這些詞單個拿出來都認識，但串在一起就說不清楚關系了。

今天這篇，我挑了15個最常見也最容易混淆的AI概念，用大白話講一遍。

1、大模型 2、Token 3、上下文窗口 4、參數規模 5、開源模型/閉源模型 6、模型訓練 7、模型微調 8、提示詞 9、AI幻覺 10、多模態 11、Agent 12、Skill 13、MCP 14、模型API 15、OpenClaw/Codex/Claude Code

盡量不用技術黑話，能類比的就類比，目標是看完之后你能真正理解它們，而不只是記住名字。

1、大模型

簡單理解，大模型就是 AI 的大腦。

你用的豆包、ChatGPT、千問、Kimi，背后都是一個大模型大腦在工作。

你問它問題，它給你回答，本質上是這個大腦在做文字接龍，根據你說的話預測下一句該回什么。

比如，大模型就像你公司里一個什么都學過的新人，他讀過無數書、看過無數案例，理論知識很豐富。但他剛入職，不了解你們公司的業務、不知道你的偏好、也沒有獨立判斷的經驗。

你給他越清楚的指令，他干得越好。你什么都不說就讓他干活，結果大概率不行。

這個大腦里有大量的神經網絡和數據，靠算法在驅動運行，如果不深究的話，理解到這里就行了。

2、Token

Token 是 AI 處理信息的最小單位。

你可以理解為 AI 不是一個字一個字讀你的話，而是把文字切成一小塊一小塊來處理。

一個中文字大概是 1-2 個 Token，一個英文單詞大概是 1 個 Token。

為什么要知道這個？因為兩件事跟你直接相關。

第一，AI 產品的收費基本都按 Token 計算。你用得越多，消耗的Token越多，花的錢越多。

而且，不同模型（腦子）消耗 Token 的多少和計費方式都不一樣，所以這也是為什么好模型燒 Token 比較貴的原因。

第二，每個模型能處理的 Token 總量是有上限的。

你塞給它的內容加上它回復你的內容，加在一起不能超過這個上限。超了它就處理不了，或者開始丟掉前面的內容。

這就引出了下一個概念。

3、上下文窗口

上下文窗口就是 AI 的「工作記憶」容量。

你跟AI聊天的時候，它能同時記住多少內容，取決于上下文窗口的大小。

窗口越大，它能記住的對話越多，處理的文檔越長。

打個比方，你跟一個同事開會，如果他只能記住最近 5 分鐘說的話，你聊到后面他就忘了前面討論的結論。上下文窗口小的模型就是這個狀態。

現在主流模型的上下文窗口從幾萬到幾百萬 Token 不等，窗口越大，意味著你可以把更長的文檔、更完整的需求一次性丟給它處理。

所以如果你發現AI聊著聊著突然「失憶」了，不是它變笨了，是窗口不夠用了。

4、參數規模

你經常看到新聞里說某個模型有多少億參數、多少萬億參數，這個「參數」到底是什么？

簡單理解，參數就是大模型這個大腦里神經連接的數量。

參數越多，模型理論上能處理的信息越復雜，推理能力越強。

類比一下，參數規模就像一個人的腦容量。腦容量大不代表一定聰明，但腦容量太小確實干不了復雜的事。

實際體感上，參數更大的模型通常在邏輯推理、長文本理解、復雜任務上表現更好。但也更貴，響應更慢。

對普通用戶來說，不需要追求最大參數。日常問答用個中等規模的模型就夠了，復雜任務再上大模型。

5、開源模型和閉源模型

這個概念很好理解，類比軟件就行。

閉源模型就像微信、飛書、iOS 這類商業軟件。你只能用，看不到內部怎么做的，改不了它的邏輯。

GPT-4、Claude 就是閉源模型，OpenAI 和 Anthropic 不公開它們的技術細節。

開源模型就像 WordPress、Android 這類開源軟件。代碼公開，你可以拿來用，也可以自己改。

Meta 的 Llama、阿里的千問、DeepSeek 都是開源模型。

如果你公司想在產品里接入 AI 能力，閉源模型通常更強，但數據會經過別人的服務器。

開源模型可以部署在自己服務器上，數據不出門，但需要技術團隊來搞。

6、模型訓練

所有大模型在能干活之前，都需要經過訓練。

訓練是什么意思？

簡單說就是讓模型讀海量的數據，從中學習語言規律、知識和推理方式。

比如，你培養一個新人，讓他先花半年時間把全公司的歷史文檔、行業報告、競品分析全部看一遍。看完之后他就有了基礎知識，能開始干活了。

模型訓練的成本極高，動輒幾千萬甚至上億美元。

訓練用的數據質量決定了模型的能力上限，這就是為什么大公司都在搶數據，數據是AI時代的石油。

7、模型微調

微調是在已經訓練好的大模型基礎上，用你自己的數據再訓練一小輪，讓它更適應你的特定場景。

還是類比新人，他入職后有了通用知識，但不懂你們公司的業務術語、寫作風格和工作流程。

你讓他看三個月你們內部的文檔，做完之后他就更貼合你的需求了，這個過程就是微調。

很多人一上來就覺得自己需要微調，其實大部分場景下，寫好提示詞就夠了。

微調更適合有大量私有數據、需要模型長期穩定輸出特定風格或特定領域知識的場景。

8、提示詞（Prompt）

說白了，提示詞就是你給 AI 的執行指令。

你在對話框里打的每一句話，本質上都是提示詞。但「會用AI」和「用好AI」之間的差距，基本就在提示詞上。

舉個例子，你讓 AI 幫你寫一份 PRD。

差的提示詞：幫我寫一份 PRD。

好的提示詞：你是一個資深產品經理，現在要寫一份PRD。產品是一個面向中小企業的CRM系統，核心功能是客戶跟進管理。目標用戶是銷售團隊負責人。請按照背景、目標、功能清單、優先級、驗收標準的結構來寫，語言簡潔，每個功能點不超過兩句話。

同一個模型，提示詞不同，輸出質量天差地別。

核心原則就一條，你給AI的信息越具體、越結構化，它回你的東西越靠譜。

9、AI幻覺

AI 幻覺就是 AI 一本正經地胡說八道。

你問它一個問題，它給你一個看起來很有道理、很自信的回答，但內容是編的，數據是假的，案例是捏造的，引用的論文根本不存在。

為什么會這樣？

因為大模型的本質是「預測下一個最可能的詞」，它不是在數據庫里查證據再回答你。它只是根據語言規律，生成一段讀起來最通順的文字。

所以，AI 給你的任何涉及事實、數據、引用的內容，都需要人工核實。

你可以讓它幫你寫文案、理結構、做頭腦風暴。但如果它給你一個「行業數據」，最好去驗證一下。

10、多模態

過去的 AI 只能處理文字，你打字給它，它打字回你。

多模態的意思是，AI 現在不只能處理文字了，還能處理圖片、語音、視頻、文件。

你可以拍一張白板照片丟給它，讓它幫你整理成文字。可以把競品截圖發給它，讓它分析UI設計。可以把一段會議錄音丟給它，讓它幫你出紀要。

所以，多模態意味著 AI 的輸入方式變多了。

你不再需要把所有信息都翻譯成文字才能喂給它，直接丟原始素材就行。

比如，像很多人用的豆包這類 AI 產品都是支持多模態的，因為大家的需求各不相同，需要多模態處理能力。

11、Agent（智能體）

Agent 是今年 AI 領域最熱的概念，但也是最容易被誤解的。

很多人覺得 Agent 就是一個更聰明的聊天機器人，其實不是。

聊天機器人是你問一句，它答一句。Agent 是你布置一個任務，它自己拆解步驟、調用工具、連續執行，直到任務完成。

比如，聊天機器人像一個只會回答問題的前臺，你問什么它答什么，但它不會主動干活。

Agent 更像一個能獨立執行任務的助理，你說「幫我調研一下競品最近三個月的功能更新」，它自己去搜信息、整理對比表、生成報告，中間不需要你一步步盯著。

關鍵區別在于，Agent 能使用工具，能分步執行，能自主決策下一步干什么。

12、Skill（技能）

Skill 是 Agent 的技能插件。

一個 Agent 本身只有大模型的通用能力，但通過給它安裝不同的Skill，它就能做更多具體的事。

類比一下，Agent 是一個人，Skill 是他掌握的技能。同一個人，學了寫作技能就能幫你寫文章，學了數據分析技能就能幫你做報表，學了搜索技能就能幫你查資料。

你可以根據自己的需求，給 Agent 安裝不同的 Skill 組合。這就像你招了一個助理，然后根據你的工作內容給他做了定向培訓。

還有，如果你有自己做某一件事的方法，也可以把這套方法制作成 Skill。

比如，我把自己做產品和做內容的方法結合 Skill 做成了一套 AI Agent 工作流，我的效率就高了很多。

13、MCP（模型上下文協議）

MCP 也是今年非常火的一個概念，全稱 Model Context Protocol。

它解決的問題很簡單，AI 怎么跟外部工具連接。

過去，你想讓AI幫你查日歷、讀郵件、操作表格，每個工具都需要單獨開發對接方式，非常碎片化。

MCP相當于定了一個統一標準，所有工具按這個標準做接口，AI就能直接調用。

所以，MCP 就像 USB 接口。沒有 USB 之前，每個設備都有自己的接口線，互不兼容。

有了 USB 之后，一根線什么都能接。MCP 就是 AI 世界的 USB，讓模型能用統一的方式連接各種外部工具和數據源。

14、模型API

簡單理解，API 就是模型廠商把自己的AI能力「打包出租」的一種方式。

你的產品想接入 AI 能力，不需要自己搞機房去訓練模型，直接調用別人的API，按用量付費就行。

這就好比你開一家餐廳，不需要自己養雞養魚種菜，直接從供應商采購食材就行。

API 就是 AI 能力的供應商接口，你把需求發過去，它把結果返回來。

15、OpenClaw、Codex、Claude Code

最后講一個很多人在問的問題，以上這三個東西到底有什么區別？

先說共同點。

它們都是 AI Agent 工具，都能幫你執行復雜任務。

核心區別，在于定位和使用方式。

OpenClaw 是一個可以在本地和云端運行的 AI Agent 框架。你可以理解為它是 Agent的「身體」，你可以給它裝不同的大模型作為「大腦」，再配上各種Skill讓它干活。

它不綁定某一個模型，你可以用 Claude、用 GPT、用千問，都行。

Codex 是 OpenAI 做的AI編程助手，主要面向開發者，擅長寫代碼、改代碼、做技術任務。

它跑在云端，用的是 OpenAI 自己的模型，也就是 GPT 模型。

Claude Code 是 Anthropic 做的 AI Agent 工具，同樣面向開發者，默認用的是 Claude 模型，也可以接其他模型，擅長理解復雜代碼和長文檔。

至于哪個更好，其實沒有更好，只有哪個更適合你。

所以，我的建議就是都去用一下，只有深度使用才能知道它們之間的區別，才能找到最適合自己的那一個。

好了，這就是 15 個最常用的 AI 概念。

這些概念之間其實是有關系的，大模型是基礎能力，Token和上下文窗口決定了使用邊界，提示詞決定了你的使用質量，Agent是大模型的進化形態，Skill和MCP讓Agent能干更多事，API是這一切商業化的方式。

搞懂這些，你對AI的理解就不再是碎片化的了。

以上，希望對你們有所幫助。

················· 唐韌出品 ·················

安可時刻

時間來到 6 月份了，2026 也馬上將進入下半程，回顧過去幾個月 AI 的進展。

我就一個感覺，太快了。

關鍵是，這個速度還會越來越快，直到進入一個平衡態。

所以，當下依舊是充滿機會的窗口期，普通人不要錯過。