您的企业现在在用什么AI工具？

Agent和RPA这些名词都是什么意思，企业想要引入AI提效业务，该选什么？

AI幻觉为什么会出现？企业该怎么减少AI幻觉影响？

最近高频讨论的Skills是什么意思？

为什么AI付费总是按照Token量？

2026年，AI将更广泛地应用在各行各业，在企业选购AI工具时，面对满屏的Agent、RAG、Skills......您是否也会有一些疑惑，这些黑话到底是什么意思？

今天，我们整理了10个常见的AI概念，希望能够帮您更好地认识AI、理解AI，在AI选型时不被各类黑话迷惑，做出科学选择。

 

1、 LLM

Large Language Model 大语言模型

您知道吗，其实豆包根本不是和用户“聊天”，更不会真正的“思考”。它只是会根据用户说的内容，在它的训练数据中找出与之最可能关联的词或句子，然后编排成人类交流的语言模式，输出给用户。

这就是大语言模型LLM的工作模式，我们十分熟悉的DeepSeek、豆包、ChatGPT的核心，都是LLM。

如果用一个比喻来形容LLM，它就像是一个擅长词语接龙的超级能力者，能够根据用户发给它的每一个词，结合它已掌握的所有规律，通过概率推算出自己接下来要说什么，一个接一个地“接龙”生成最可能的词，直到构成一个完整的回应，然后配合预设好的沟通风格，像聊天一样回复给用户。

这也就是为什么企业直接在客服场景接入DeepSeek、豆包，仍然难以满足业务需要。因为LLM的全部知识都来源于训练数据，数据可能是过时的，一些专业的、私有化的行业知识、产品信息，它也根本没有掌握，所以无法做出准确的回应。

 

2、AIGC

Artificial Intelligence Generated Content

人工智能生成内容

AIGC，就是指由AI自动生成内容，如文本、图像、音频、视频、代码、PPT等。目前AIGC内容已经高频出现在企业营销、服务领域，比如使用豆包生成文章配图，使用即梦生成视频、在客服场景借助AI提高回复效率等，极大提高了企业的营销服务效率。

但风险也是存在的，大模型有可能会生成看似合理、但是完全错误的信息，比如错误回复产品售后政策、营销海报人物出现六根手指等问题，在营销、客服等对外场景中，这会直接损害品牌专业性和用户信任，企业实际应用时需要额外注意。

 

3、Hallucination

幻觉

Hallucination AI幻觉，是指AI大模型会“一本正经的胡说八道”。

比如将一篇AI技术向的公众号文章链接发给DeepSeek，要求它解释说明技术信息，它受限于平台限制，并不能直接访问文章内容，它的解决方案是洋洋洒洒生成一份解释区块链的回答，当用户明确指出内容错误后，它才会诚恳说明：“我无法直接访问该链接”。

 

其实，AI幻觉出现的原因并非是“AI故意的”，往往是因为技术限制、数据不足，或者对提供的Prompt理解有误、遗忘了上下文等原因，当AI大模型无法完成任务时，它并不会直接承认说“我不知道”，而是会为了完成任务，编造不存在的虚假内容，因为这些编造的内容文本看起来很流畅，很容易被用户相信，造成产生负面影响。

在企业的业务场景中，这样的AI幻觉是需要极力避免的，比如使用AI客服，客户需要的是准确、专业、快速的回答，而不是只有速度没有质量的错误敷衍，因此，企业在工具选型时，AI幻觉问题需要重点关注。

 

4、RAG

Retrieval-Augmented Generation 

检索增强生成

企业想要解决AI幻觉问题，可以借助RAG，让大模型回答问题前，先在知识库中检索一遍相关内容，然后再生成回答。

之所以大模型会有AI幻觉问题，主要原因是训练数据不足，一方面，大语言模型的训练数据是有截止日期的，比如GPT-4的训练数据截止到2023年4月，如果问它2026年的事情，它数据库中根本没有，只能编造。另一方面，企业私有的知识、内部材料、客户数据这些信息大模型并不清楚，更无法生成准确的回答。

RAG相当于给LLM配备了一个外部的、可实时更新的专业知识库。

比如当客户向AI客服提问，AI会先从企业的私有数据库（比如产品手册、服务流程、业务文档）中检索出相关内容，然后将“用户问题+检索到的私有数据”一起交给大模型，让大模型基于这些准确的专有知识来生成回答，确保能够生成准确可靠的答案。

这样，通过企业可以实时更新知识库来确保生成正确的内容，如果出现错误回答，还可以追溯到源文档，优化文档内容，避免错误再次发生。

 

5、 Token

词元

Token相当于AI语言的“字”，人类以字为语言单位，AI以Token为语言单位。

之前已经介绍过，AI大模型的工作逻辑是根据用户的提问，通过语言规律概率计算，生成出它认为匹配的回答。

在大模型实际工作时，用户发送的可能是一句话，也可能是一段话，大模型并不是完整阅读后回答，而是会根据词汇频率、语义进行切分，比如向AI提问“春节家庭旅游目的地推荐”，它可能会切分为“春节”、“家庭”、“旅游目的地”、“推荐”等多个Token（具体数量取决于分词算法）。然后，大模型会基于这些Token序列所构成的上下文，进行概率计算，然后一个字一个字地往外生成Token，最后变为最终回答。

这也就是为什么，我们在向大模型提问的时候，内容总是一点一点地加载出现，那并不是真的打字输出，而是大模型在将匹配到的Token整理为回答。

正是这个Token生成的计算过程，消耗了大量的算力，算力消耗与Token量正相关。因此，AI服务商会按Token数量计费，向AI提问的Token数、AI生成的Token数都需要付费。

企业选型时需将Token成本纳入预算规划，除了产品本身的采购费用，必须结合业务对话长度、交互频率、输出篇幅（如长文档处理、报告生成）测算消耗量，尤其对高频长文本场景，需提前评估持续性运营成本。

 

6、 Agent

智能体

首先需要强调一点：不是所有能对话的AI，都是Agent，这是当前AI领域的一个概念滥用。

如果一款产品仅能根据关键词从固定话术库中检索并回复，那它只是一个对话机器人。而真正的Agent，是一个能够自主决策并执行复杂任务的AI系统。

它的工作模式仿效人类，遵循 “感知-思考-行动-观察” 的循环：

• 感知环境与指令。
• 思考并规划如何完成目标。
• 行动，调用各种工具去执行。
• 观察结果，并进入下一轮循环，直至任务完成。

如果说 LLM是“智慧大脑”，RAG技术为它配上了“精准的参考书”，那么Agent 则同时具备了“智慧大脑”和“行动手”。它不仅能思考，更能主动调用工具去完成任务。

比如，一个销售Agent可以像真正的销售员一样，自动查找已沉默7天的未成交客户，制定策略并执行跟进。一个私人助理Agent可以理解您的需求，为您完成在线比价购物、或规划并预订差旅行程。

因此，Agent的核心特征在于“自主性”与“执行力”：它能理解模糊目标、自主决策、分解任务、调用工具，并持续追踪任务，直至最终完成任务闭环，而不仅仅是作出回答。

当前，各种Agent工具层出不穷，企业在进行工具选型时，要重点了解产品的核心能力、应用价值、落地效果、实操成本，确认能够解决企业业务需要，然后再进行选型决策。

 

7、 RPA

Robotic Process Automation 

机器人流程自动化

首先要说明的是，RPA并不是一个与AI直接有关的概念，在此前就早已出现。

RPA的本质，是将重复性的流程交给软件机器人，模拟人工完成相关操作，比如简单的点击、输入、复制粘贴等动作。

与AI Agent相比，RPA的适应性和灵活性较低，仅能执行预先定义好的规则和流程，适合处理结构化数据和标准流程。

AI Agent则更为灵活智能，它不仅仅是一个执行者，更是一个拥有“大脑”的自主决策者，可以处理非结构化数据（如文本、图像、语音等），且具备决策能力，能够根据情景分析选择行动路径，思考和解决问题。

比如，企业可以借助RPA机器人完成报表数据录入、批量订单处理等简单任务，但无法完成客户跟进交流、报告分析与撰写等复杂工作。

当前，有一些企业将RPA包装为Agent，企业在进行工具选型时要重点注意，务必深入考察其是否具备真正的情境理解、任务拆解和自主决策能力，而不仅仅是流程自动化。

 

8、 Workflow

工作流程

Workflow是指在具体工作中，为了完成某项工作，企业已设计好的一系列工作步骤与规则，它明确了“在什么条件下、由谁、按照什么顺序、做什么事”。

比如日常办公中的请假、报销等审批流程，就是典型的工作流：有明确的步骤、规则和参与角色。

Workflow与RPA的关系，就像是剧本和提线木偶，RPA可以按照Workflow定义的工作流，来自动执行其中重复、规则化的具体任务，就像是提线木偶被精准编排好了每一个动作，只需要精准执行剧本内容。

而Agent则更像是专业演员，基于剧本目标，它会自己理解角色、梳理人物小传、设计动作和表情来完成节目，即使遇到了一些突发状况，Agent也能灵活应对。

简而言之，Workflow定义了“如何做”的固定路径，RPA自动化了这条路径上的“执行”，可以节约人工，而AI Agent则能够理解“为何做”，并自主探索和决策完成目标的“新路径”，可以从根本上提高业务效率。

 

9、 Skills

技能

Skills是给AI Agent配备的工具箱，能够帮助AI Agent更好的完成特定任务。

这个“工具箱”里不仅装有任务说明（提示词），更包含了解决该问题所需的专用工具（代码、脚本、API）、标准化流程和知识模板。当遇到对应任务时，Agent便能直接“打开”这个工具箱，严格按照里面的专业指南和工具操作，从而稳定、高效地完成复杂工作。

Skills的核心价值在于解决两个关键问题：

1、突破能力边界：许多专业任务（如爬取网页数据、进行复杂分析）远超通用对话的能力范围，仅靠Prompt难以完成。

2、实现高效复用：无需每次都对AI重复描述复杂的步骤和要求。通过将解决方案“打包”成固定的Skill，Agent可以随时、稳定地一键调用，极大提升复杂任务处理的标准化程度和可重复性。

通过Skills，就可以将解决一个特定问题所需要的（知识、步骤、代码脚本、模板等）都打包成一个固定“工具箱”，将特定领域的专业知识与操作流程“产品化”，让AI Agent从一个“通才”转变为拥有各类专业工具的“专家”，让AI Agent以后都能够高效、稳定地完成任务。

 

10、 Prompt

AI提示词

Prompt的质量，直接决定了AI大模型的产出结果。

在日常使用AI时，如果仅仅将AI视为搜索引擎，像使用百度一样直接提问，并不能很好地让AI大模型发挥出价值。

这背后的关键在于：Prompt不是“提问”，而是“编程”和“沟通”。

一个专业的Prompt，可以通过结构化指令，将AI从“通才”转变为针对您特定任务的“专才”。其核心要素通常包括：

• 角色：为AI设定专业身份（如“资深财务分析师”）。
• 目标：清晰定义需解决的具体商业问题。
• 步骤：拆解任务逻辑，引导思考路径。
• 格式：指定可直接使用的输出形式（如表格、报告）。
• 示例：提供范例，确保理解一致。
• 限制：明确边界，避免无用或错误信息。

我们计划在下周整理一些好用的Prompt方法，欢迎您持续关注。

以上，就是与AI有关的10个重要概念，掌握以上概念，能帮您跳出“黑话陷阱”，从业务需求出发评估AI工具的真实价值。

我们也同步整理了一张概念关系图，清晰呈现各技术概念的关联性，希望能帮您更好理解。

希望阅读本文后，能够让您准确掌握AI基础知识，更好地理解AI、使用AI、选对工具。