一句话总结
LLM 是「大脑」，Token 是「最小积木」，Context/Window 是「短期记忆容量」，Prompt 是「你当下的指令」。
Tool 是「外挂工具」，MCP 是「通用接口」，Agent 是「会自己干活的 AI 助理」，Agent Skill 是「工具使用说明书」。
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| 术语 | 通俗解释 |
| LLM （大模型） | 就是图里说的「大模型」本身，比如豆包、GPT、Claude 这类 AI 大脑，能理解语言 、生成内容、解决问题。 |
| Token | 大模型处理数据的「最小积木块」。中文里可能是一个字 / 词，英文里可能是一个单词 片段，比如 "我爱吃苹果" 会被拆成「我」「爱」「吃」「苹果」4 个 Token。 |
| Context （上下文） | 大模型当前对话里所有信息的总和。比如你之前问 "北京天气"，现在又问 "那上海呢"，大模型要记得你之前问过天气，这个记忆就是 Context。 |
| Context Window（上下文窗口） | 大模型最多能「记住」的 Token 数量上限。就像你的手机备忘录最多能写多少字，超过这个字数，最早的内容就会被挤掉，大模型就 "忘" 了。 |
| Prompt （提示词） | 你当下给大模型的具体指令 / 问题。比如 "帮我写一篇春游的作文""解释一下什么是光合作用"，这就是 Prompt，是你对大模型的直接要求。 |
| Tool （工具） | 大模型的「外挂」，帮它做自己做不好的事。比如计算器（算复杂数学）、搜索引 擎（查实时新闻）、画图工具（生成图片），就像大模型的「手」和「眼睛」。 |
| MCP | 一个「通用接口协议」，让各种工具能方便地连到大模型上。就像 Type-C 接口，不 管是手机、耳机还是充电宝，只要是 Type-C 都能插，不用每个工具单独做适配。 |
| Agent （智能体） | 会「自己思考」的 AI 程序，比普通大模型更聪明。比如你让它 "帮我订一张下周去杭 州的便宜机票"，它会自动查航班、比价、筛选时间，不用你一步步发指令。 |
| Agent Skill （智能体技能） | 给 Agent 看的「工具说明书」，告诉它这个工具怎么用。比如 "计算器工具需要输入 数学表达式，会返回计算结果"，Agent 靠这个知道怎么调用工具。 |