产品人必须要知道的AI最新基础概念！

一篇文章解读几大基础概念

一.Agent概念

在大语言模型LLM领域中  Agent是一个人工智能系统的设计理念

Agent是一个人工智能体的概念和应用模式。把多个智能功能系统，按照一定的流程组合起来，解决特定的问题。

它旨在模拟人类或其他智能体的行为和决策过程。Agent被设计为能够在特定环境中运作，能够感知环境状态，处理信息，制定策略，执行行动，并根据反馈调整其行为。

Agent 的本质是教大模型一些思考方法论，就好像人们已经有了知识，但可能缺乏思考的方法。因此，Agent 通过一个框架传授方法论，这个框架具有一些具体模块，支持整个结构的运行。

agent分为loop agent和work flow agent，编码ai大部分都是loop agent，大模型自主规划和决策，调用各种mcp。看使用场景吧

流程型智能体

coze,dify属于workflow智能体

可以规划和行为，但是不自主，人们提前设定好模型和流程

1.coze全是入门级吧，真正专业的智能体还是得做软件工程和数据治理！智能体能随时中断，你提新需求它跟根据上下文自动规划新的工作流程。扣子是流程固定了，要么根据流程直接产出结果。中断了是没结果输出的，更改需求它需要把制定的工作流程再完整的跑一遍，而且产出固定。

2.最近也在用dify，怎么说呢，做着做着，还是感觉自己在写代码写函数，搞封装，做抽象。只不过不是用编程语言，而是在用它的工作流模块，如果业务简单直接，会省时省事，但是一旦业务成指数级复杂，逻辑是那种交织的网状形态，你会发现在用一种全新的编程语言做开发[捂脸][捂脸]

coze虽然主打低代码，但其实搞自动需要精通编程，搞短视频需要精通文案，SD等，仅会个自动流，只能自娱自乐
Coze 工作流符合智能体的全部定义，本质上就是一种智能体，但它是工程化的智能体，而非通用型智能体。

agent微调、worflow、RAG、MCP……等等，都是agent的落地。就好比传输层（tcp/udp）之后的应用层(http、ws、ssh...)。目的都是为了各种业务场景诞生的。RAG、agent微调是为了回答更精准，更符合特殊的场景；MCP、A2A是为了帮助用户去完成一系列任务而衍生的

目前coze dify更实用。稳定度更高啊。生产环境更好吧。

通用的智能体

claude，openai,国内openmanus  可以通用，循环处理，自主规划和行为

通用的智能体也是工作流来完成，只是它根据需求自动调用，扣子是人来手动决定用什么，一个手动，一个自动调用而已！

感知 规划 执行 反馈 链条。全流程由ai自己判断。工作流就是按照原来预定设计的流程跑，他自己不判断，会判断的是之前预定的流程
真正的生产环境需要的是精确稳定的工作流程，准确的产出物，而当前Agent范式中workflow是最优解

当前状态：落地最多的反而是工作流，真正落地的agent反而很少，agent不确定性太多
而且workflow和agent没有那么明确的界定，workflow内可以有agent，agent内也可以有workflow,不管是工作流还是智能体没有谁更高级，关键是看场景的打磨。

二.AIGC

AIGC（Artificial Intelligence Generated Content）即人工智能生成内容，指通过人工智能技术自动生成文本、图像、音频、视频等内容，是继专业生产内容（PGC）、用户生产内容（UGC）之后的新型内容创作方式。 [1阿里巴巴]

核心特征

AIGC基于深度学习和大数据分析，能够高效生成重复性内容，例如新闻稿、代码片段等，显著提升生产效率。同时，其通过机器学习分析用户偏好，实现个性化推荐，如电商推荐商品、内容平台推荐视频等。 ‌12

主要应用场景

1. ‌新闻与媒体‌：自动撰写标准报道，释放人力投入深度调查。
2. ‌软件开发‌：生成代码片段加速开发流程。
3. ‌电商与内容平台‌：根据用户行为推送个性化商品或内容。
4. ‌医疗与金融‌：分析数据辅助决策制定。 ‌13

潜在风险：AIGC生成内容可能存在事实性争议，需提升信息鉴别能力以避免误导。 ‌

AIGC三款强大软件

根据当前AI内容生成工具的应用场景，以下三款软件在各自领域展现了突出性能：

Pixso AI

面向产品设计领域，提供白板、原型设计、交付管理等一体化协作功能。通过AI技术可生成5种风格图片素材，支持商业级设计需求，并具备智能设计规范生成能力，简化非专业设计师的创作流程。 ‌1

笔启AI论文

专为学术写作设计，支持多语种论文生成（含中、英、日等6种语言），集成DeepSeek-V3.1学术引擎与AI4.0技术。提供50万字容量支持、40篇知网参考文献及免费三级大纲生成，兼容数据表/图/公式/代码可视化处理，查重率稳定≤10%。 ‌23

CodeGenius

针对编程场景，可自动生成多种语言代码框架。支持应用程序、网站等开发需求，覆盖主流编程语言及函数接口生成，显著提升编程效率。

三.MCP

MCP主要有以下两种含义：

1.模型上下文协议（Model Context Protocol）
由人工智能企业Anthropic于2024年11月提出，旨在解决大模型与外部数据源、工具的交互碎片化问题，提供统一的连接标准。通过客户端-服务端架构，实现大模型与数据库、文件系统等资源的无缝对接，被称为AI领域的“USB接口”。 ‌
2多网内容提供者（Multinet Content Provider）
指在电话、电脑、电视三网融合基础上扩展至物联网等多元网络环境中的内容整合商，负责协调不同网络环境下的内容与服务提供。 ‌

需根据具体场景区分两种定义。

A2A是区域对区域（area to area）的英文缩写，中文亦称“中心对中心”，指两个区域性社区（如小区、校园等）之间建立的联系与关系 [2]。该概念区别于B2B（企业对企业）、B2C（商家对客户）、C2C（个人对个人）等电子商务模式。
A2A通常与A2B（区域对企业）、A2C（区域对个人）共同构成区域导向的商务分类体系。其应用场景聚焦于需实地体验的线下实体服务场所，例如酒吧、KTV、餐馆等业态，强调消费者必须到线下场所才能完成服务消费的特性 [2]。
该术语的提出拓展了传统电子商务模式的分类维度，通过与O2O（线上对线下）模式的对比，突出了区域性单元在商务活动中的地理属性 [1-2]。

 四.Prompt概念

Prompt是一种通过设计特定的提示词或句子，引导模型生成更符合用户意图的输出的方法。例如，我们可以为模型添加一些关于期望回答的提示信息，以帮助模型更好地理解问答的结构和规则。

Prompt的组成包四个元素：

Instruction（指令，必需）：告诉模型该怎么做，如何使用外部信息（如果提供），如何处理查询并构建 Out。

Context（上下文信息，可选）：充当模型的附加知识来源。这些可以手动插入到提示中，通过矢量数据库 （Vector Database） 检索（检索增强）获得，或通过其他方式（API、计算等）引入。

Input Data（需要处理的数据，可选）：通常（但不总是）是由人类用户（即提示者）In 到系统中的查询。

Output Indicator（要输出的类型或格式，可选）：标记要生成的文本的开头。

五.RAG概念

RAG（Retrieval Augmented Generation）检索增强生成，即大模型LLM在回答问题或生成文本时，会先从大量的文档中检索出相关信息，然后基于这些检索出的信息进行回答或生成文本，从而可以提高回答的质量，而不是任由LLM来发挥。RAG技术使得开发者没有必要为每个特定的任务重新训练整个大模型，只需要外挂上相关知识库就可以，即可为模型提供额外的信息输入，提高回答的准确性。RAG技术工作流程可以理解为：智能回答+参考了百度推荐的答案内容

RAG能解决LLM的哪些问题

即使在LLM有较强的解决问题的能力，仍然需要RAG技术的配合，因为能够帮助解决LLM存在的以下几个问题。

（1）模型幻觉问题：LLM文本生成的底层原理是基于概率进行生成的，在没有已知事实作为支撑的情况下，不可避免的会出现一本正经的胡说八道的情况。而这种幻觉问题的区分是比较困难的，因为它要求使用者自身具备相应领域的知识。

（2）知识的局限性：模型自身的知识完全源于它的训练数据，而现有的主流大模型（ChatGPT、文心一言、通义千问…）的训练集基本都是构建于网络公开的数据，对于一些实时性的、非公开的或离线的数据是无法获取到的，这部分知识也就无从具备。

（3）数据安全问题：开源的大模型是没有企业内部数据和用户数据的，如果企业想在保证数据安全的前提下使用LLM，一种比较好的解决办法就是把数据放在本地，企业数据的业务计算全部放在本地完成。而在线的LLM只是完成一个归纳总结的作用。

六.NLP