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本文介绍了AI应用的四层架构：模型层负责理解与生成，知识层负责找材料，执行层让模型从“会说”走向“会做”，交付层负责检验结果。通过定位术语在系统中的位置，可以帮助初学者更好地理解和应用AI技术，避免被复杂的缩写和术语所迷惑。

参加一场AI会议，有时像误入了缩写接龙。

“我们准备用多模态大模型做Agent，接上RAG和MCP，再用Graph编排，最后补Evals和Guardrail。”

每个词单独查都能看懂，连在一起却容易让人摸不着头脑。更麻烦的是，这些词并不在同一层：Token是模型处理信息的单位，RAG是一种取资料的方法，MCP是连接外部系统的协议，Evals负责检验结果。把它们摆在同一张“能力排行榜”里，就像争论发动机、导航、充电接口和年检制度谁更重要。

我更推荐一种省脑子的记法：不用背定义，而是先问它在整套AI系统里站哪一层。

01｜先记住四层，术语就不会乱

一套能真正完成工作的AI应用，大致可以拆成四层。

模型层负责理解与生成，常见词有LLM、多模态、Token、上下文和推理；知识层负责找材料，包括Embedding、向量库、RAG和微调；执行层让模型从“会说”走向“会做”，会遇到工具调用、Agent、Loop、Memory、Skill、MCP和Graph；交付层负责回答“这次到底做对没有”，对应Evals、Trace、Guardrail和人工审批。

这四层不是行业标准架构，只是一张便于理解的地图。现实产品会把若干部件合并，也会使用自己的名字。地图的价值在于定位：以后再看到一个新词，先判断它改变了模型、上下文、外部连接，还是验收方式。

模型处理信息，知识层补资料，Agent调用工具行动，交付层检查结果。

02｜模型层：它到底在处理什么

LLM，大语言模型。从技术上说，语言模型学习的是Token序列出现的概率。聊天时看起来像在“回答问题”，底层动作仍是一段接一段地预测。它能压缩大量语言规律，却不是一座可以按书名精确取回原文的数据库。

参数。参数是模型训练后得到的数值权重，决定它如何处理输入。参数多，通常意味着容量更大，不等于每个问题都调用全部参数，也不自动保证事实正确。

Token。Token是模型读写信息的基本单位，可能是一个字、词的一部分或标点，不等于固定数量的汉字。输入、输出、工具返回和思考过程都可能消耗Token，接口成本与速度也常按它计算。讨论“这篇文档有多长”时，字符数只能粗估，真正限制模型的是Token数。

上下文窗口。它表示一次运行中模型最多能处理多少Token，通常包含指令、消息、检索资料、工具结果和输出空间。窗口大，说明桌面能摊开的材料多；它不等于永久记忆，也不保证模型同等重视每一页。

Prompt与系统提示词。Prompt是发给模型的指令或输入。系统提示词通常放置角色、目标和行为边界，优先级高于普通用户消息。把一句Prompt写得更漂亮叫提示词工程；决定本轮该放入哪些历史、资料、工具说明和记忆，更接近上下文工程。

推理（Inference）。工程文档里的Inference，常指模型训练完成后的实际运行：接收输入并生成结果。中文语境还会把Reasoning翻译成“推理”，指多步分析能力。两者经常同名，读参数表时要看清说的是运行阶段，还是解题能力。

多模态。模型能在文字之外处理图片、音频或视频，就属于多模态。它不是“多个模型一起工作”的简称。不同模态最后也要被编码成模型能处理的表示，并占用相应的上下文预算。

Anthropic将上下文工程画成动态取舍过程。Agent需要在有限上下文中选择文档、工具、记忆与历史，而不是一次塞入全部材料。

温度（Temperature）影响生成时的采样分布，数值高通常更发散，数值低通常更集中。低温度不等于事实准确，不同模型的推荐设置也不一样。

03｜知识层：RAG、Embedding和微调不是一回事

模型知道很多，却总会遇到训练后才出现的信息、企业私有资料和需要逐条引用的事实。知识层处理的就是这道缺口。

Embedding，向量表示。Embedding会把一段文字、图片或其他对象转换成一组数字，使语义接近的内容在向量空间里更靠近。它像给资料按“意思”分配坐标，不只按关键词找字面相同的句子。

向量库。向量库负责保存这些坐标并进行相似度检索。它找到的是“更像的内容”，不是“被证明为真的内容”。切片方式、Embedding模型、召回数量和重排策略都会影响搜索质量。

RAG，检索增强生成。常见流程是：先把用户问题转成Embedding，到知识库里找相关片段，再把片段放进上下文，请模型据此回答。RAG改变的是本次模型看到了什么。资料更新后可以重新索引，也方便带出来源，所以常用于企业知识库、客服和研究助手。

Grounding，依据约束。它强调把生成结果锚定在可核验的数据源上，RAG是常见做法。

Hallucination，幻觉。模型生成了听起来顺畅、事实却不成立的内容。RAG能提供证据，无法保证零幻觉：检索可能找错，材料可能过期，模型也可能读歪。因此，引用对应检查和答案评测仍然要保留。

Fine-tuning，微调。微调会用训练样本更新模型权重，让输出风格、格式或某类任务行为更稳定。它更像训练厨师形成固定手法；RAG像开工前把当天的新菜单和食材清单递给厨师。

RAG适合补充可更新知识和依据；微调适合固化风格与任务行为，两者也可以组合使用。

遇到“模型不知道公司最新制度”，先考虑RAG；遇到“模型每次输出格式都飘，靠Prompt仍不稳定”，再评估微调。拿微调硬记频繁变化的制度，维护成本会很高；拿RAG修正所有行为问题，也容易把知识库越堆越乱。

04｜执行层：从会回答到会办事

Tool Calling，工具调用。模型根据工具说明，输出要调用的函数名和参数；真正访问天气、数据库或邮件系统的，是外部程序。模型负责提议动作，运行时负责校验参数、执行权限和返回结果。

Agent，智能体。一个常见工程定义是：模型能够围绕目标选择步骤、使用工具，并根据中间结果调整后续行动。加了一个搜索按钮的聊天机器人不一定就是Agent；反过来，Agent也不代表可以无限自主运行。

Agent Loop。典型循环是“计划—调用—观察—调整”。它让Agent看到工具返回后继续推进，适合路径无法完全预先写死的任务。退出条件、重试上限和预算不清时，Loop也可能原地打转。

Memory，记忆。短期记忆通常就是当前上下文或压缩后的历史；长期记忆则把用户偏好、任务状态或过去结果保存到外部存储，需要时再取回。Memory不是模型脑内突然多了一个抽屉，它涉及写入条件、检索、过期和隐私权限。

Skill，技能。Skill更像一份可版本化的操作规程，告诉Agent某类任务怎么做、用什么工具、交付前检查什么。Prompt偏向本次要求，Skill强调流程复用。Skill被加载，也不等于每条规则必然执行，因此还需要独立验收。

MCP，模型上下文协议。MCP是一套让AI应用连接外部工具和数据的开放协议。官方架构包含Host、Client和Server，并定义Tools、Resources、Prompts等原语。它像统一接口，不等于工具本身；接上MCP服务器，也不代表Agent自动拥有全部权限。

Graph与Workflow。Graph把任务表示为状态、节点和边，明确先后、分支、并行、重试和人工审批。它可以把一个Agent Loop装进某个节点，也可以协调多个Agent。Graph工程与知识图谱、GraphRAG不是同一个概念。

Multi-Agent，多智能体。多个Agent按角色协作。角色多不等于观点独立；使用相同材料和模型，可能只是把同一种错误复印多份。

05｜交付层：能跑起来，不等于能放心使用

Evals，评测。Evals是一套有任务、测试样例、评分规则和指标的重复实验，用来判断模型或Agent是否达到要求。公开Benchmark是大家共用的标准化试卷；项目Evals则应该贴近自己的用户、数据和失败代价。

Agent评测比单轮问答麻烦。结果对了，路径可能越权；结果错了，也可能是检索、工具、环境或权限故障。除了最终答案，还要看任务完成率、工具选择、引用质量、成本、延迟和人工接管。

Trace，可追踪记录。Trace保存一次任务经过的模型调用、工具参数、状态变化和耗时。它像飞行记录仪，主要用于排错和复盘；只留最终回答，往往无法判断错误从哪一步开始。

Guardrail，护栏。护栏是输入、输出或行动边界，例如敏感信息检测、工具参数校验和禁止访问某些路径。它不能只写在提示词里。付款、删除、群发和权限变更，还要配沙箱、最小权限与人工审批。

Anthropic的Agent Evals组件图。评测对象不只是最后一句回答，还包括工具调用、状态、执行轨迹和最终环境。

06｜把术语放进一次真实任务

假设用户要求：“分析本月客户投诉，找出前三类问题，生成报告并发给负责人。”

系统提示词先规定角色和权限；上下文工程选择本轮需要的对话历史、部门规则和可用工具。RAG把投诉分类标准与产品文档找出来，Embedding和向量库负责语义检索。

Agent进入Loop：先计划，再通过MCP工具读取数据库；发现某类投诉需要核对版本记录，继续调用另一个工具。Skill规定报告结构、引用方式和发信前检查。若数据抓取、分析和制图可以并行，Graph负责调度与汇合。

报告生成后，Evals检查分类覆盖率、数字一致性和引用；Guardrail确认没有泄露个人信息，Trace保存全程。最后停在人工审批前，负责人确认收件人与附件，系统才真正发送。

术语只有放回一条真实执行链，彼此关系才清楚。

这条链里没有哪个词能单独替代其他词。模型再强，也不会自动获得数据库权限；MCP接通了工具，不能替代业务Skill；Graph排好了流程，不能证明答案正确；Evals发现了问题，也不会替系统完成修复。

07｜六组最容易混淆的概念

1. 模型与Agent：模型负责理解和生成；Agent把模型、工具、状态与循环组装成执行系统。

2. Prompt与Skill：Prompt说明这次要什么；Skill沉淀一类任务的稳定做法。

3. 上下文与Memory：上下文是本轮模型能看到的材料；Memory通常存放在外部，需要选择后再放回上下文。

4. RAG与微调：RAG更新本轮输入的知识；微调更新模型参数和行为。

5. 工具调用与MCP：工具调用是模型提出一次动作；MCP规定AI应用如何发现并连接一组外部能力。

6. Benchmark与Evals：Benchmark方便横向比较；项目Evals判断系统能否完成自己的真实任务。

以后遇到新术语，可以再追问四句：它在哪一层？改变了模型参数，还是改变了输入和流程？它是协议、框架、产品名，还是厂商提出的概念？最后，有没有能复现的评测说明它确实有效？

这四个问题通常比背全称有用。

结语

AI术语多，是因为今天的AI应用已经不再只有一个模型和一个聊天框。模型、知识、工具、流程、安全和评测都在快速长出自己的工程体系。

理解这些词，不需要先成为算法专家。先找到它在系统里的位置，再看输入、输出和责任边界，含义就会具体很多。

下次再听到“RAG接MCP，用Skill驱动Agent，再跑一套Evals”，可以把它翻译成一句普通话：先找资料，按规程调用外部工具完成任务，最后把结果检查一遍。

能翻译回普通话，才算真的听懂了。

先定位，再理解

知道一个术语处在模型、知识、执行还是交付层，就不会再被缩写带着跑。

最后

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这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理，现任上海殷泊信息科技CEO，其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证，服务航天科工、国家电网等1000+企业，以第一作者在IEEE Transactions发表论文50+篇，获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。

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