你有沒有發(fā)現(xiàn)：

現(xiàn)在刷到任何一個(gè) AI 相關(guān)的視頻，永遠(yuǎn)都能聽到：Agent、Prompt、Copilot、MCP、Skills、OpenClaw。

自媒體博主說(shuō)，發(fā)布會(huì)廠商說(shuō)，產(chǎn)品介紹頁(yè)也這么說(shuō)。

就比如下面這段話，請(qǐng)問它在表達(dá)什么：

在 Agentic Workflow 下，通過(guò) Multi-Agent Orchestration 實(shí)現(xiàn) RAG 增強(qiáng)的 CoT Reasoning，結(jié)合 Fine-tuned 的 SLM 在有限 Context Window 內(nèi)完成 Tool Use，最終交付一個(gè)端到端的 AI Native 應(yīng)用。

看懂了嗎？

沒看懂是對(duì)的。

我給大家拆一下關(guān)鍵詞：

Agentic Workflow，讓 AI 自己安排干活的流程；

RAG，干活之前先翻翻筆記；

CoT Reasoning，一步步想清楚再動(dòng)手；

Context Window，AI 一次能記住多少內(nèi)容的上限；

Tool Use，需要的時(shí)候自己找工具來(lái)用。

連起來(lái)翻譯一下：讓幾個(gè) AI 排好隊(duì)，一個(gè)接一個(gè)干活，干之前先查查資料，想清楚再動(dòng)手，最后做出來(lái)一個(gè)軟件。

去掉那些英文，這話其實(shí)不復(fù)雜。

那為啥這些詞總會(huì)出現(xiàn)。。。

這些詞是真讓人更理解產(chǎn)品了？還是說(shuō)恰恰相反，把大家擋在了門外？

咱們公眾號(hào)就能給出答案。

編輯部每次取標(biāo)題，有條不成文的規(guī)矩：最好別帶 AI 和那些術(shù)語(yǔ)。

因?yàn)樗鼈円怀霈F(xiàn)，流量就崩，必崩。

不是說(shuō)咱差友對(duì) AI 不感興趣。

我們?cè)囘^(guò)很多標(biāo)題不帶“AI”的 AI 文章，閱讀量不錯(cuò)，轉(zhuǎn)發(fā)不錯(cuò)，說(shuō)明大家還是關(guān)注的。

但為什么標(biāo)題一帶 AI 就不行了呢？

因?yàn)?AI 這倆字母現(xiàn)在自帶一層心理壓力，有它的文章肯定一堆生詞，閱讀壓力太大了。

網(wǎng)上那些用大白話科普 AI 術(shù)語(yǔ)的視頻數(shù)據(jù)都很好，反過(guò)來(lái)也說(shuō)明，確實(shí)有相當(dāng)一部分人不太懂這些詞

但今天想跟大家說(shuō)的不只是這些詞到底啥意思。

差評(píng)君想聊的是：

AI 圈的術(shù)語(yǔ)為什么源源不斷地出現(xiàn)在你面前？到底誰(shuí)在造這些詞？哪些詞你真的需要學(xué)，哪些其實(shí)理都不用理？

要回答這個(gè)問題，得先搞清楚這些詞都是怎么來(lái)的。

有些詞，確實(shí)是繞不開的基礎(chǔ)行話。

比如 Token。

這個(gè)詞怎么翻譯，國(guó)內(nèi)也就前段時(shí)間才剛定為“詞元”，在此之前，各種翻譯都有，甚至還有玩梗的“偷啃”、“新智元”、“機(jī)器之薪”。

但日常大家還是主說(shuō) Token，早說(shuō)習(xí)慣了。

Prompt 也差不多，因?yàn)閺恼撐牡浇坛痰疆a(chǎn)品界面寫的全是 Prompt，你想不用都難。

這些詞就像每個(gè)行業(yè)都有的基礎(chǔ)術(shù)語(yǔ)，醫(yī)生說(shuō) CT，攝影師說(shuō) ISO，你學(xué)一次就夠了，不會(huì)給你制造任何障礙。

而且說(shuō)句公道話，在專業(yè)人士之間，術(shù)語(yǔ)是必需品。

比如說(shuō)“RAG”，比“讓 AI 干活之前先翻筆記”高效得多，因?yàn)?3 個(gè)字母壓縮了一整套“檢索、結(jié)果喂給模型、生成回答”的技術(shù)細(xì)節(jié)。

如果 AI 圈只有這些基礎(chǔ)詞，大家倒不至于這么頭疼。

真正讓人頭疼的，是這些原本只在專業(yè)人士之間流通的詞，總會(huì)迅速地、不加解釋地、一波又一波地塞到普通讀者面前。

我們從一個(gè)術(shù)語(yǔ)的源頭說(shuō)起。

所有 AI 黑話的第一站，都是底層的大模型廠商。

大模型廠商每隔幾個(gè)月就會(huì)推出一些新功能，這些功能也確實(shí)有一定技術(shù)迭代。

比如 Anthropic 的 Skills，就是一種懶加載的指令包，根據(jù)你當(dāng)前在做的事情，決定要不要調(diào)用一套更復(fù)雜的提示詞+資源+腳本來(lái)幫你干活。

殼問題是，每家公司都需要用新名字來(lái)標(biāo)記“這是我們家的東西”。

Anthropic 總不可能管 Skills 叫“智能提示詞調(diào)度”吧。。。

因?yàn)檫@不夠獨(dú)特，沒法變成它的品牌壁壘。它得有個(gè)專有名詞，得讓人一聽就知道、記住是 Anthropic 的。

所以“Skill”這個(gè)詞來(lái)了。

這還沒完，即便是同一種功能，每家廠商做了之后還各取各的名字。

比如在對(duì)話旁邊開一個(gè)面板，讓 AI 幫你寫東西、改作文，OpenAI 和 Google 叫 Canvas，Anthropic 叫 Artifacts。

再比如讓模型回答之前推理一會(huì)再給你答案，Anthropic 叫 extended thinking，Google 叫 thinking，OpenAI 在 GPT-5 之前甚至還包裝成了一條獨(dú)立模型產(chǎn)品線，叫 o 系列。

我真是服了。

這些廠商在商業(yè)競(jìng)爭(zhēng)上的小九九搞起來(lái)，是真不管我們用戶死活??？

不只是大廠在造新的 AI 術(shù)語(yǔ)——

每當(dāng)一種新玩法火了，圍繞它冒出來(lái)的第三方工具也會(huì)帶來(lái)一波新術(shù)語(yǔ)。

MCP 火了之后，各種 MCP 服務(wù)端和客戶端工具層出不窮。你好不容易搞懂了什么是 MCP，又發(fā)現(xiàn)信息流里多了一堆 Skills、OpenClaw，完了這幾天又出了很多幫你搭建 OpenClaw 的 xxxClaw。。。

這些詞的出現(xiàn)，只是第一步。

接下來(lái)，它們會(huì)流進(jìn)產(chǎn)品介紹、行業(yè)報(bào)告、融資 PPT，在傳播的路上被反復(fù)吹大。

差評(píng)君管這種詞叫氣球詞：看著挺大，拿針一戳，里面除了空氣就是空氣。

最典型的就是 Agent。

它意思很簡(jiǎn)單：一個(gè)能自己做決定、自己干活的 AI 程序。

但由于具體定義模糊，各家說(shuō)法也不統(tǒng)一，加上聽起來(lái)又挺酷，Agent 迅速被各路營(yíng)銷盯上。

如今，一個(gè) AI 聊天框套個(gè)日歷就叫日程 Agent，一個(gè)自動(dòng)回郵件的腳本叫郵件 Agent，甚至有些就是做了個(gè)比較好看的對(duì)話界面，也管自己叫 Agent。

我尋思我家冰箱接個(gè)小愛同學(xué)，是不是也能叫廚房 Agent？

2025 年 3 月，科技媒體 TechCrunch 發(fā)了一篇文章，標(biāo)題叫《No One Knows What the Hell an AI Agent Is》，沒人知道 AI Agent 到底是個(gè)啥。

文章里采訪了 Google 產(chǎn)品高級(jí)總監(jiān) Ryan Salva，這哥們說(shuō)已經(jīng)恨透了 Agent 這詞，整個(gè)行業(yè)把它用到了毫無(wú)意義的地步。

吳恩達(dá)也說(shuō)過(guò) Agent 和 Agentic 這些詞原本有明確的技術(shù)含義，但大概一年前開始，營(yíng)銷人員和幾家大公司把它們接管了。

當(dāng)然有些產(chǎn)品可能也是被逼無(wú)奈，畢竟所有人都在用，你不用反而顯得產(chǎn)品落后。

試想一下，一個(gè)詞被用了五百次還沒有統(tǒng)一定義，說(shuō)明它的功能就不是溝通了，是裝飾，是壁紙，貼著好看，撕下來(lái)發(fā)現(xiàn)啥也沒有。

廠商造了詞，營(yíng)銷把詞吹大，最后一棒交給了自媒體和網(wǎng)友。

這些詞被從英文博客、發(fā)布會(huì)視頻里原封不動(dòng)地搬進(jìn)你的信息流，沒人翻譯，沒人解釋，到你面前的時(shí)候就是一串生詞。

聽到這你可能會(huì)想：

當(dāng)年計(jì)算機(jī)剛進(jìn)中國(guó)時(shí)，不也是一大波英文概念？Computer、Software、Hardware、Browser、Download、Email、Mouse、Virus、Firewall。

可那時(shí)的前輩硬是翻譯出來(lái)了：電腦、軟件、硬件、瀏覽器、下載、電子郵件、鼠標(biāo)、病毒、防火墻。

翻得又準(zhǔn)又有畫面感，防火墻你細(xì)想其實(shí)非常妙，鼠標(biāo)也是。只有少數(shù)純縮寫（CPU、USB、WiFi）因?yàn)樘烫哳l，才保留了英文。

那為什么到了 AI 這一輪，翻譯突然就跟不上了？全是英語(yǔ)術(shù)語(yǔ)。

一是速度。

以前一個(gè)技術(shù)概念從論文到產(chǎn)品可能要走三年、五年甚至十年，中間有足夠時(shí)間讓業(yè)內(nèi)人士去推敲譯名。

現(xiàn)在呢？

一月一個(gè)新產(chǎn)品，兩月一個(gè)新技術(shù)，新詞從論文到產(chǎn)品到你手機(jī)上，快到翻譯根本來(lái)不及做。

二是沒必要翻。

翻譯會(huì)出錯(cuò)，會(huì)不夠信達(dá)雅（曾有媒體把 Transformer 架構(gòu)翻譯成變壓器）。

更何況，一串英文術(shù)語(yǔ)往那兒一擺，反倒自帶了點(diǎn)專業(yè)光環(huán)，既包裝了咱的媒體素養(yǎng)，又修飾了你的產(chǎn)品能力。

何樂不為？

我說(shuō)“Agent”，對(duì)面肅然起敬；我說(shuō)“智能小助手”，對(duì)面當(dāng)場(chǎng)打開 PDD 搜同款。

于是你在信息流里看到的大多數(shù) AI 術(shù)語(yǔ)，都經(jīng)歷了同一條流水線：廠商造出來(lái)，營(yíng)銷吹起來(lái)，自媒體原封不動(dòng)搬過(guò)來(lái)。

一個(gè)英文概念從誕生到傳播到泛濫的周期越來(lái)越快，跳過(guò)了消化、翻譯，跳過(guò)了哪怕一句像樣的中文解釋。沒有信達(dá)雅，沒有本土化，也沒人停下來(lái)問這詞到底什么意思，因?yàn)榍胺接殖霈F(xiàn)了新的概念。

這些不被理解的詞，就這樣一個(gè)接一個(gè)，一個(gè)推一個(gè)，碼在你的信息流里，變成一長(zhǎng)串無(wú)人在意其含義的字母。

不過(guò)差評(píng)君今天寫這篇，也不是要喊大家別說(shuō)英文了，那沒意義。

畢竟每個(gè)新興行業(yè)在爆發(fā)期，都會(huì)經(jīng)歷一波術(shù)語(yǔ)膨脹。

2000 年前后互聯(lián)網(wǎng)泡沫，滿世界都在說(shuō)信息高速公路、門戶網(wǎng)站、眼球經(jīng)濟(jì)。2014 年移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)那波，O2O、閉環(huán)、用戶心智滿天飛。再看新能源車圈，各種城市 NOA、全域智駕，本質(zhì)上說(shuō)的都是輔助駕駛，但每家車企都要造一個(gè)自己的詞。

最后結(jié)果都一樣：有些詞活下來(lái)了，變成了你我日常里不需要解釋的常識(shí)。

但也有很多很多，被淘汰掉了。

它們?cè)揪蜎]那么重要。它們只是在新興行業(yè)的熱潮里臨時(shí)被拎出來(lái)，拿來(lái)湊一次 KPI，撐一下專業(yè)門面，當(dāng)一回發(fā)布會(huì)的噱頭，等一輪融資。

熱潮退了，它們就跟著退了。你看 23 年初爆火的 AutoGPT，現(xiàn)在還有人提嗎？

我覺得吧，這些 AI 黑話與其等它們消失，不如自己判斷哪些詞值得花時(shí)間學(xué)習(xí)，哪些詞直接忽略。

如果一個(gè)詞反復(fù)出現(xiàn)在你用的產(chǎn)品界面里，你每天打開它就能看到，那值得花兩分鐘搞懂它，因?yàn)樗娴脑谟绊懩阍趺从眠@個(gè)工具。Token、Prompt、Context，都屬于這種。

但如果一個(gè)詞只在發(fā)布會(huì) PPT 和博主視頻標(biāo)題里出現(xiàn)，你平時(shí)根本碰不到它，那大概率就是一陣風(fēng)，不用管。

至于那些廠商們自己都解釋不清楚的詞，你不懂真不是你的問題。

它們本就是寫給投資人看的。

撰文：刺猬

編輯：面線 莽山烙鐵頭

美編：煥妍

圖片、資料來(lái)源：

No One Knows What the Hell an AI Agent Is

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