如果你理解这7个AI术语，你就超越了95%的人

2026年AI术语速查：面向创作者、创始人和运营人员，无需200个术语列表。

大多数AI词汇表塞给你50多个术语，你十分钟后就忘了。

你不需要全部记住。你只需要那七个，能区分“真正在用AI的人“和“只是谈论AI的人“。

这不是一份200个术语的AI词汇表；这是2026年真正运行所依赖的AI词汇：那些出现在每个产品发布、每个投资人演示、每个真正在帮人省时的工作流程中的术语。

我运营一份名为 AI in Public 的newsletter，每周构建、拆解并发布AI工具。这七个AI术语几乎出现在我与每位用AI真正赚钱（而不是光发帖）的创始人、创作者和运营人员的对话中。如果你在找给初学者解释的、不带行话的AI概念，或者只想快速了解AI术语然后继续工作，这份列表就是为你准备的。

如果你理解了这些，你对AI实际运作方式的了解就会超过大多数每天使用AI的人。

我们开始。

1. LLM（大型语言模型）

实际含义： LLM 是 ChatGPT、Claude、Gemini 以及你用过所有AI聊天机器人的引擎。这是一个软件模型，在大量的教科书、网站、代码和对话数据上训练，因此能够预测并生成类似人类的语言。

用一句话概括LLM的含义：

LLM（大型语言模型）是一个在超大规模文本上训练的AI系统，能够预测并生成类人语言。它是ChatGPT、Claude、Gemini这类工具内部的“大脑“，本身并非独立产品。

为什么它对你有用： 当有人说“我们微调了LLM“或“这个LLM能处理20万token“时，他们说的是整个系统的核心大脑。你用的每个AI工具，从写作助手到代码生成器再到客服机器人，都是由LLM驱动的。

大多数人用错的术语： 人们常说“AI“，其实指的是“LLM“。AI是个宽泛的领域。LLM是特定类型的AI，就是帮你生成邮件、博客文章和代码的那个。知道这个区别，你在任何AI对话中立刻就能脱颖而出。

快速参考

创作者工作流： 在选择AI工具之前，先检查它基于哪个LLM。使用老旧模型（如GPT-3.5）的工具，即使封装界面一模一样，输出质量也会明显差于使用Claude Opus或GPT-5.5的工具。

2. 令牌（Tokens）

实际含义： 令牌是LLM读取和度量文本的方式。可以理解为模型处理的“语言单元“。大概：1个token ≈ 3/4个单词。所以一篇2000词的文章大约有2700个token。

AI中的token是什么？

Token是文本被拆分成的微小片段，大约每3/4个单词为一个token，AI模型必须先将其拆分为token才能读取或生成任何内容。每个AI工具都有一个token限制（即“上下文窗口“），你的提示词和AI的回复都会计入这个限制。

为什么它对你有用： 每个AI工具都有token限制，称为上下文窗口。这决定了模型一次能“记住“多少信息。

• GPT-5.5: 128K tokens (~96,000个单词)
• Claude Opus 4: 200K tokens (~150,000个单词)
• Gemini 3.1 Pro: 2M tokens (~150万个单词)

实际影响：如果你把一份60页的文档粘贴到AI工具中，而它忽略了前40页，那就说明你触及了上下文窗口。模型实际上已经无法“看到“那些文本了。

创作者常犯的token错误

1. 粘贴整本书并期望完美回忆。 即使模型拥有很大的上下文窗口，在处理长输入“中间“部分的文本时，准确性也会下降。

2. 没意识到token等于成本。 基于API的工具按token收费。一个10,000 token的提示词在规模应用中会产生实实在在的成本。

3. 忽略输出token。 你的提示词和AI的回复都会计入限制。

提示词技巧： 不要一次性把所有内容都倒进去。将输入分块。给模型一份5页的章节，让它总结，然后再进行下一章。你会得到明显更好的输出。

3. 幻觉（Hallucination）

实际含义： 当AI生成听起来自信流畅，但完全是编造的信息时。虚假的统计数字、捏造的引用、不存在的人物、指向死胡同的URL。

什么是AI幻觉？

AI幻觉是指AI输出听起来很自信、很流畅，但实际上是错误或完全编造的内容——比如一个不存在的统计数据、一个不存在的引用、一个指向死胡同的URL。模型并非故意撒谎；它没有“真相“的概念，只知道统计上最可能的下一个词。

为什么它对你有用： 这就是你不能盲目发布AI生成内容的原因。有时候模型的预测是事实。有时候则是一套穿着西装的谎言。

幻觉的真实案例

• AI引用了一篇“2024年哈佛商业评论研究“——这个研究根本不存在
• 生成了一份包含虚假判例法的法律简报（这确实发生过，一位律师因此受到处罚）
• 创建了一个产品对比，里面包含该产品从未有过的功能

如何发现幻觉 - 检查清单：

• 用原始来源核实每一个统计数据
• 点击AI生成的每一个URL（很多会是404）
• 快速搜索交叉核对名称、日期和声明
• 问AI：“你确定这是准确的？你的来源是什么？”（这不能保证准确性，但有时会触发自我修正）
• 未经人工核实，绝不要发布AI生成的事实

创作者工作流： 我使用“信任但验证“的系统。AI写初稿，我手动核实每一个事实。这把我的写作时间缩短了60%，同时保持100%的准确性。AI处理结构和流程，我处理真相。

4. 提示工程（Prompt Engineering）

实际含义： 编写指令的技巧，让AI产生你真正想要的输出。这不是“跟AI聊天“，而是设计能控制输出质量、格式、语气和深度的输入。

什么是提示工程？

提示工程是编写结构化指令——角色、上下文、任务、格式和约束条件——的技能，用以控制AI输出的质量和形态。同样使用同一AI工具的新手与专家之间的差距，很少来自工具本身，而是来自提示词。

为什么它对你有用： 一个精心设计的提示词可以将每月20美元的ChatGPT订阅变成一个能替代每月2000美元自由职业者的工具。

这里是一份详细的速查指南，将帮助您更快地学会提示工程（即使您是初学者）

注意：此提示结构适用于各AI模型（聊天机器人）

提示工程要避免的错误

创作者工作流： 我保留一个“提示词库“，一个简单的文档，里面是我按用例分类的15个最佳提示词（写作、研究、代码审查、内容再利用）。每次我优化出一个好用的提示词，就把它加入库中。仅此一项每周就能为我节省3-4个小时。

5. RAG（检索增强生成）

实际含义： RAG是一种技术，AI在生成回答之前，先从外部来源（文档、数据库、网站）检索真实、最新的信息，而不是仅仅依赖训练时学到的知识。

什么是AI中的RAG？

RAG（检索增强生成）是一种技术：AI在回答之前，先从外部来源（文档、数据库或实时网络）查找真实、当前的信息，而不是仅仅依赖训练时记住的内容。这就是“AI靠猜测回答“和“AI先查资料再回答“的区别。

为什么它对你有用： LLM有知识截止日期。它们不知道上周发生了什么。RAG通过将模型连接到实时数据来修复这个问题。

一个简单的类比： 没有RAG的LLM就像一个才华横溢的顾问，他读过了2025年之前的所有出版物，但从此没看过新闻。RAG给了那个顾问一部电话，让他可以实时查信息。

你已经在使用RAG的地方（只是你不知道）

• Perplexity AI —— 回答你的问题前先搜索网络。
• ChatGPT with browsing —— 回复前先检索实时网页。
• Claude with file uploads —— 生成前先读取你的文档。
• Notion AI —— 从你的工作区数据中提取信息来回答问题。

为什么创作者应该关心RAG

如果你正在构建一个AI驱动的产品、知识库，甚至是为你的企业构建一个聊天机器人，RAG 就是让它变准确的关键。没有 RAG，你的聊天机器人凭感觉回答。有 RAG，它根据你的真实数据回答。

实际案例： 一位newsletter作者构建了一个基于其200篇过去文章的聊天机器人。没有RAG，机器人会编造答案。有RAG，它会精确找到你写过那篇文章的出处并准确引用。

6. AI代理（AI Agent）

实际含义： AI代理是一个系统，它不仅回答问题，还会执行操作。它可以浏览网页、编写代码、运行命令、使用工具、做出决策并完成多步骤任务，无需你一步步指导。

什么是AI代理？

AI代理是能够自主规划、采取行动并完成多步骤任务的AI系统——浏览网页、编写代码、使用工具——而不仅仅是回答单个问题然后等待你的下一个提示。这是从“AI作为聊天机器人“到“AI作为同事“的转变。

为什么它对你有用： 这是目前AI领域正在发生的最大转变。一个代理不会等待你的下一个提示。它会规划、执行、评估自己的工作并做出调整。

聊天机器人 vs. 代理

2026年真实的代理示例

• Claude Code — 读取你的代码库，编写代码，运行测试，修复bug，创建拉取请求。你描述功能，它来实现。
• Hermes Agent — 自动化研究和复杂任务工作流
• Devin — AI软件工程师，处理端到端开发任务
• OpenAI Operator — 浏览网站并完成预订或购买等任务

我制作了一份关于2026年如何从头构建AI代理的速查指南——请保存，因为你稍后会用上。

2026年如何从头构建AI代理

创作者目前如何使用代理

1. 内容研究： “研究[利基市场]的前10名竞争者，分析他们的内容策略，给我一份差距分析。“代理浏览他们的网站，阅读内容，并交付报告。

2. 基于代码的项目： 创始人使用Claude Code通过用简单英语描述需求来构建整个MVP。

3. Newsletter自动化： 监控RSS源、总结相关新闻并草拟newsletter版块的代理。

“代理“测试： 如果你需要手动粘贴、复制、切换标签页并引导每一步，你用的就是聊天机器人。如果你描述目标然后走开，你用的是一个代理。

7. MCP（模型上下文协议）

实际含义： MCP是一个开放标准（由Anthropic创建），允许AI模型通过单一标准化协议连接到外部工具、数据源和服务。可以把它想象成AI的USB-C接口——一个通用的连接器，能与一切设备配合使用。

什么是MCP（模型上下文协议）？

MCP是一个开放标准，它允许AI模型通过一个通用协议连接到外部工具和数据源。不需要为每个应用单独集成，你只需构建一个MCP连接，任何兼容MCP的AI都可以使用它。

为什么它对你有用： 在MCP出现之前，每次AI集成都需要定制开发。想让Claude访问你的Google日历？定制代码。想让Claude读取你的Notion？另一个不同的定制代码。想让它访问你的数据库？再来一次集成。MCP将其标准化。一个协议。任何工具。任何模型。

MCP能实现什么

• 你的AI助手通过MCP连接读取你的Gmail、查看日历并起草回复
• 一个编程代理通过MCP访问你的GitHub仓库、运行测试并部署
• 一个研究代理通过MCP从公司内部文档、CRM和分析工具中提取信息

为什么了解这个术语能让你领先

大多数人还没听说过MCP。但它已经在重塑AI工具的构建方式。如果你在评估AI产品，问一句：“它支持MCP吗？“如果支持，它就能连接到你的现有技术栈。如果不支持，你就被锁定在它们选择的集成上了。

创作者洞见： 我每天都在Claude Code中使用MCP连接，这样我可以将Claude与我的浏览器、文件系统和项目工具同时连接起来。这个术语听起来很技术，但概念很简单：它就是把AI从聊天窗口变成真正有用的东西的关键。

速查表：30秒掌握7个AI术语

把这张表存起来——这是你能找到的最快的AI术语速查表。

常见错误：不了解这些术语会发生什么

1. 你根据营销而非模型选择AI工具。 你付费买了一个精美的包装壳，里面却跑着GPT-3.5，而免费工具用的是GPT-5.5。 2. 你把100页文档粘贴到ChatGPT里，然后纳闷为什么输出是一团糟。 你不理解token限制。 3. 你发布了一篇AI写的文章，里面夹带着虚假统计数字。 你压根不知道“幻觉“这回事。 4. 你写了“给我写一篇博客文章“然后得到了毫无特色的泛泛之作。 你没学过提示工程。 5. 你构建了一个会瞎编的聊天机器人。 你没有实现RAG。 6. 你手动完成了47个步骤，而一个代理本来可以轻松处理。 你不知道代理的存在。 7. 你用一个AI工具，它却什么也连接不上。 你没问过MCP。

接下来做什么：你的2026年AI词汇行动计划

• 你不需要记住定义。你需要使用这些术语：

• 本周： 检查你的主要AI工具使用的是什么LLM。如果过时了，就升级。

• 本周： 用一个提示词跑一遍“角色-上下文-任务-格式-约束“框架，并与你平时的提示方式做比较。

• 本月： 试一个AI代理工具（Claude Code、Hermes或Operator）去完成一个真实任务。

• 本月： 在购买下一个AI工具时问：“这个支持RAG吗？支持MCP吗？”

• 持续： 不经过上面的幻觉检查清单，绝不发布AI生成的内容。

赠送给读者的免费礼物

你必须知道的15个代理式AI术语（只有1%的AI用户知道）

常见问题

2026年最重要的AI术语有哪些？

对于实际应用来说，最关键的七个是：LLM、令牌、幻觉、提示工程、RAG、AI代理和MCP。掌握这七个术语，你就能在AI工作中避开最常见的陷阱，并使用最强大的技巧。