一、先把三个最基础的概念弄明白：
人工智能（AI）、机器学习、深度学习——这三个词总被放在一起说，但好多人都分不清它们谁包含谁。它们的具体概念和相互关系，看图片就清楚了：
二、再说说其他热门概念
1. 神经网络是什么：说白了就是模仿我们大脑神经元连接方式的一种计算结构
和深度学习的关系：它就相当于深度学习的“小砖块”。把好多层神经网络叠在一起，就组成了深度学习
一句话总结：深度学习，其实就是好多层神经网络堆起来的样子
2. 大语言模型 (LLM)是什么：专门处理文字的超大号深度学习模型
例子：像ChatGPT、文心一言、DeepSeek这些，都属于大语言模型
一句话总结：就是能跟人聊天、会说人话的AI
3. 知识图谱 (KG)是什么：用“实体-关系”的图状结构，把各种知识存起来
例子：你在网上搜“姚明”，右边会显示他身高226cm、妻子是叶莉，这就是知识图谱的作用
一句话总结：相当于AI的“知识字典”，想查啥知识都能从里面找
4. 提示词 (Prompt)是什么：就是你输入给大模型的那些指令
例子：比如你跟AI说“帮我写一篇200字的文章”，这句话就是提示词
一句话总结：就是用来指挥AI做事的命令
5. RAG (检索增强生成)是什么：让大模型回答你的问题之前，先去查一查相关资料
为什么需要它：因为大模型本身不知道你的私有数据，比如公司的财报这些内部信息
一句话总结：让AI拥有“查资料”的能力，回答更准确
6. 智能体 (Agent)是什么：能自己规划做事步骤、还能调用各种工具的AI
和大模型的区别：大模型只会“说”，也就是给你输出文字答案；但智能体不一样，它会说、会自己规划步骤，还能动手做事
一句话总结：既能说、又能规划、还能动手执行的AI
7. Skill (技能)是什么：就是智能体的能力插件，相当于给它添本事
例子：比如发邮件的技能、查天气的技能、处理Excel表格的技能，都能装给智能体
一句话总结：就是智能体的“工具箱”，缺啥本事就装啥技能
8. MCP (模型调用协议)是什么：智能体用来连接各种工具的标准化接口
类比一下：就像我们常用的USB-C接口，不管什么工具，只要符合标准，都能即插即用
一句话总结：让AI能轻松“连接”各种工具，想用就用
三、用一个例子，把这些概念串起来
你跟智能体说：“帮我查一下公司Q1的财报，写个总结，然后发邮件给老板”
