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本文介绍了AI大模型相关的10个核心关键词：Token（计费单位）、Agent（智能体）、OpenClaw（执行工具）、LLM（大语言模型）、Context（上下文记忆）、Prompt（提示词）、AI幻觉（虚假信息）、API（应用接口）、Skills/Tools（技能工具）和RAG（检索增强生成）。文章解释了这些术语的含义和作用，旨在帮助读者理解AI大模型的基本概念和运作方式，从而更好地利用AI技术。

Token是AI的“计费单位”。它是人工智能大模型理解和生成语言的最小语义单元，所以翻译为“词元”。

在AI处理文本时，它看到的整篇文章并不是以一个完整的句子为单位吸收进去的，而是被切成了无数个小块，这些小块就是Token。

使用OpenClaw（龙虾）的时候，经常看到“消耗了多少Token”，其实就是AI的“计费单位”。简单换算：1个Token 约等于1个汉字，或者0.75个英文单词。

也就是说，你问一句“今天天气怎么样”，AI回你一段天气预报，加起来可能就几十个Token，花不了多少钱。但要是让它写篇5000字的长文，那Token就蹭蹭往上涨。

注意，你发给AI的话（输入）和AI回你的话（输出），是分开算钱的，而且输出通常比输入贵好几倍。所以AI回复越长，你花钱越多。所以让它“直接给结果，别解释”，能省不少钱。

图片由AI生成。

普通AI大模型工具，比如豆包、ChatGPT，你问一句，它答一句。你不问，它绝不主动干活。而且每次新对话，它都失忆，不记得你们之前聊过啥。

Agent（智能体）不一样。你只需要给它一个目标，它会自己完成。举个例子，你跟它说“把我今天客户邮件整理一下，重要的加进日历”。然后你就可以去睡觉了。等你醒来，它已经把邮件读完了，重点标好了，日历也加好了，还告诉你哪封最紧急。

所有这些操作它都不需要你一步步指挥，而是自主地拆解任务、选择工具、执行动作，直到目标达成或者遇到它解决不了的障碍。这个过程中，它还会把中间结果记录在手边的便签纸（上下文）上，作为短期记忆来指导下一步行动，甚至会根据执行结果反思和修正自己的计划。

简单来说，Agent就是让大模型从一个会说话的“聊天机器人”，进化成了一个会动手的“全能助理”。

OpenClaw是一款开源AI智能体，也被大家称为“龙虾”。过去的AI，比如ChatGPT、豆包、DeepSeek，更像是“咨询顾问”。你问它一句，它答一句，给你建议、帮你写文案，但说完就完，用完即走。

OpenClaw是“长了手”的AI，或者说，一个自带手脚的“数字员工”。它的核心能力是执行。把它部署在电脑里，它就能直接操作你的鼠标、键盘、文件系统、浏览器和各种软件——Word、Excel、邮箱、微信、钉钉，它都能“上手”。

你只需要给它下达指令，比如“帮我把桌面上的发票整理成Excel，按金额排序，然后发邮件给财务。”它就会自己找到发票文件，打开Excel录入数据，登录你的邮箱，写邮件，添加附件，点击发送。然后告诉你：“活儿干完了。”全程无需你动一下鼠标或敲一次键盘。

它能干多少活？凡是你在电脑前干的那些重复、琐碎的“鼠标活儿”，理论上它都能学、能干。

以前花几个小时做的重复活，现在几分钟搞定，省出的时间可以用来琢磨创意、提升审美。AI真正的价值不是替代我们，而是帮我们解放双手，去做更有价值的事。当然，注意风险，龙虾也“有毒”。

LLM就是大语言模型，Large Language Model的简称。就是咱们平时用的豆包、DeepSeek、ChatGPT这些AI的“本体”，也可以把它理解成“超级学霸”——把人类有史以来几乎所有能看到的文字资料都读了一遍。

它的优点是知识渊博、反应快，不会累。不管你跟它聊什么，它都能接得上话，还能给你讲得头头是道。

但它并不知道自己说的是不是真话，它只是在说最“合理”的话。比如它读过的小说里，人可以飞，所以它回复你的时候，会把现实和虚构混在一起，说得煞有其事。这就是为什么有时候它会“一本正经地胡说八道”。

它还有个小毛病：特别被动。你不找它，它绝不主动找你。你想让它干点啥，必须得你一句它一句地聊，没法自己推进，所以后面才需要用到Agent（智能体）来弥补这个不足。

Context的意思是上下文，也就是AI的聊天记忆。当你和大模型聊天时，你这次说的话以及之前聊过的几句话，都会被记录在这张便签纸上，它只要瞟一眼，就知道你刚才聊了什么，从而确保回答能接得上话。

但这张便签纸的容量有限，如果你们的对话很长，最早的那些内容就会被新的对话挤出去。一旦被挤出便签纸，它就彻底忘记了。所以AI的聊天记忆决定了它能记住多少你们的聊天内容，并据此来组织接下来的回答。

现在很多大模型把Context做得很大，能记住一整本书的内容，但再大也有上限。这也是为什么有时候跟豆包聊天，它不记得最早聊的是什么了。所以你要是跟AI聊重要的事，最好时不时提醒它一下，免得它忘记。

Prompt是提示词的意思，就是给AI下指令。以前咱们用百度，是靠“搜关键词”找东西。现在用AI，就是靠提需求让它干活。比如“帮我写篇演讲稿”“帮我翻译一篇英文”，就是Prompt。

这个提示词的质量，直接决定了它干活的质量。

如果你只给一个很笼统的指令，比如“写个东西”，它就会愣住，不知道该从何下手，最后给出来的结果大概率也很模糊。

但如果你把指令拆解清楚，告诉它“帮我写一份面向初中生的、关于人工智能未来发展的800字演讲稿，语气要活泼一点”，它写出来的文章就精准了。

所以简单来说，你的Prompt说得越清楚，AI干得就越漂亮。

Hallucination的意思是幻觉，AI幻觉就是AI一本正经地胡说八道。

很多人开始用AI的时候，总觉得它无所不知。你问它“鲁智深、林黛玉、孙悟空桃园三结义的故事”，它也能给你编得有模有样。

产生幻觉的原因主要有两个。第一，它读过的海量资料里本身就包含了大量虚构的内容，比如小说、神话、电影剧本，在这些文本里，人是可以飞的，动物是可以说话的。当它被问到一些它拿不准的、或者需要创造力的问题时，它可能就会把这些虚构的“合理”逻辑调用出来，混在真实信息里一起讲给你听。

第二，它工作的本质是“接龙”，它的首要目标是说出“最通顺、最合理”的下文，而不是“最真实”的下文。当它不知道正确答案时，它不会像人一样说“我不知道”，而是会根据它学过的语言模式，自动把空缺的部分“脑补”出来，把假话编得像真话一样逻辑完整。

所以用AI查专业信息，尤其是历史、医学、法律这些，一定要自己验证一遍。

想在自己的Excel里用AI，但又不会自己开发，怎么办？这时候就需要API，也就是应用程序编程接口。

你可以把它想象成一个“服务员”——你把Excel里的需求交给它，比如“整理这列数据，生成报表”，它拿着需求去AI“大脑”（也就是LLM模型），等AI“大脑”做好后，它再把结果传回你的Excel里。

简单来说，API就是让不同程序之间能够规范地、自动地“打招呼”和“递东西”的一种方式。你看到的那些能接入豆包、ChatGPT的各种应用，比如“一键生成文案”“一键做图”，都不是工程师们重新造了一个AI，而是通过API这个“服务员”，把任务递过去，再把答案拿回来展示给你。

这两个词比较好理解，就是字面意思：技能、工具。也就是给AI装个“外挂”。

LLM模型这个“超级学霸”虽然知识渊博，但其实只有一个能力：动嘴皮子，只能根据你给的提示输出。它无法查实时股价，不会算复杂的数学题，更不能帮你发邮件。

但如果你给它配备一些“外部工具”，它就能真正动手干活了。这些工具就是大模型里的Skills或Tools。

装个搜索技能，它就能查最新新闻；装个代码技能，它就能帮你分析数据；装个作图技能，它就能直接生成图片。这些技能就是AI的“外挂”，相当于给它装上了手和眼。

最近爆火的OpenClaw，就是因为它的技能超多，想干啥直接装插件，比如管理日历、发邮件、操作Excel，都能搞定。这也是为什么OpenClaw这么强。它把AI变成了一个“全能工具箱”，需要啥功能就装啥技能。

“超级学霸”虽然厉害，但也有它不知道的东西，比如你公司的内部规定、你自己的私人笔记，这些内容AI没学过，但它为了回答你，会瞎编。

RAG，即检索增强生成，就是解决这个问题的，它能让AI“开卷考试”。你给它喂一堆资料，比如公司手册、私人笔记，等提问时，它就不会直瞎猜，而是先去这些资料里找答案，再整理成通顺的话回答你。这样准确率会高一些，而且不会编造。

所以简单来说，RAG就是先查资料后写回答，它让大语言模型从一个只会闭卷考试的学生，变成了一个擅长开卷检索、引经据典的研究员，这也是目前很多企业把AI接入自己知识库的常用方法。

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但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

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