1.?RAG（檢索增強生成）
通俗理解：就像你寫作業時，先查課本 / 百度找資料，再根據資料寫答案，而不是純靠記憶瞎編。
AI 模型（比如 ChatGPT）回答問題時，先去 “數據庫 / 互聯網” 里搜索相關信息，再結合這些最新、最準確的資料生成回答。
解決的問題：讓 AI 不 “胡編亂造”，回答更可靠（比如用公司最新數據回答客戶問題，而不是用過時的知識庫）。
2.?AI Agent（智能代理）
通俗理解：一個會 “自己干活” 的 AI 助手，你給它一個任務，它能自己規劃步驟、調用工具完成。
比如你讓它 “訂一張明天從北京到上海的機票”，它會：
- 先查航班信息（調用攜程 API），
- 比較價格和時間（自己分析），
- 下單付款（調用支付工具），
全程不用你手把手教每一步。
核心特點：能 “自主行動”，像真人助理一樣分步驟解決復雜任務。
3.?MCP（多智能體協作，Multi-Agent Collaboration）
通俗理解：一群 AI 助手組隊干活，分工合作完成復雜任務。
比如模擬一個 “公司客服場景”：
- 客服 Agent：負責和用戶對話，理解問題；
- 知識庫 Agent：負責查詢產品資料；
- 計算器 Agent：負責計算優惠價格；
- 生成 Agent：負責組織語言回復用戶。
每個 Agent 只做一件事，組合起來就像一個 “AI 團隊”，比單個 Agent 能處理更復雜的問題（比如客服 + 售后 + 技術支持一起工作）。
4.?Langchain（語言鏈框架）
通俗理解：一個 “AI 積木工具箱”，幫你快速組裝各種 AI 功能。
比如你想做一個 “能查天氣 + 算數學題 + 聊天” 的機器人，不用自己從頭寫代碼，用 Langchain 就能：
- 把 “天氣 API”“計算器工具”“聊天模型” 像積木一樣拼起來，
- 定義好 “用戶問天氣時調天氣工具，問數學題時調計算器” 的規則。
作用：大大降低開發 AI 應用的難度，讓開發者專注于 “怎么組合功能”，而不是 “怎么實現每個功能”。
總結一下（類比成 “人”）：
- RAG：像 “查資料再答題的學生”，不瞎猜；
- AI Agent：像 “能獨立完成任務的助理”，不用盯著；
- MCP：像 “分工合作的團隊”，多人一起干大事；
- Langchain：像 “組裝玩具的說明書”，幫你快速拼出 AI 工具。
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