2026.6.14总结
智能体相关的术语:
（1）LLM（Large Language Model）大模型,基于Transformer架构训练出来的AI
工作原理：实际上是一个文字接龙游戏
比如: 马克的视频怎么样？
将这个问题喂给 大模型，大模型经过运算后会预测下一个概率最高的词
比如 特别 。当大模型生成这个词之后并不会停下来，而是将"特别"这个词
抓回来，预测"特别"后面的下一个字，直到这个句子完毕。：
（2）Token :大模型处理文本的"最基本单位"
大模型里面跑的是庞大的数学函数，根本不认识人类的问题。
实际上需要依靠一个中间件 将人类的语言翻译成大模型能用的东西。
实际上使用的是Tokenizer，将一句话拆分成一个个最小的片段，这里的片段就是token
再将这些片段映射成一个数字，叫做TokenId，再将这些数字给大模型进行运算。
模型就会吐出一个个的数字，再将这些数字翻译会文字，就完成了对话的整个流程
（3）Context：大模型每次处理任务时所接收到的信息总和
Context Window 上下文窗口 :Context 能容纳的最大 Token 数量
（4）RAG ：根据用户问题，从庞大的知识体系中抽取几个最合适的片段
（5）Prompt 提示词:大模型接收的具体问题或指令
（6） Tool 工具: 让大模型能够感知外部环境
由于时间，天气等需要自动执行一些代码才能得到，而大模型本身是一个输出文字的工具，本身不具备这个功能。
而提供Tools 工具列表，则可以将工具列表一块发给大模型，大模型则返回具体调用的工具，然后程序根据大模型返回的文字自动执行一些代码，得到结果，并将结果返回给大模型。
这样大模型就拥有了执行外部接口的能力
（7）MCP（Model Context Protool）模型上下文协议: 统一的工具接入标准
（8）Agent : 能够自主规划，自主调用工具，直至完成用户任务的系统为Agent
（9）Agent skill :
