刚开始学AI，常被一串英文缩写绕晕：Prompt、Agent、API、Token、RAG、MCP、Skills、Workflow……别急，AI艾米莉用大白话捋一遍👇

🔹 Prompt｜提示词 你交代给AI的任务要求。目标、背景和格式说得越清楚，回答通常越贴近需求。
🔹 Agent｜智能体 能围绕目标安排步骤、调用工具并继续处理任务的AI应用。能自主到什么程度，要看它接入的工具和权限。
🔹 API｜软件接口 让不同软件按约定交换信息的接口。比如一个应用通过API请求另一个服务提供的数据或功能。
🔹 Token｜文本处理单位 模型处理文字时使用的基本单位，可能是一个字、一个词的一部分或标点。模型的上下文长度和部分服务计费会按Token计算。
🔹 RAG｜检索增强生成 先从指定资料中检索相关内容，再交给模型辅助回答。适合知识库问答，但检索结果和回答仍要核对。
🔹 MCP｜连接工具的开放协议 帮助AI应用按统一约定连接外部工具和数据源。它是连接方式，不是工具本身；能做什么取决于实际接入。
🔹 Skills｜可复用的任务说明 把某类工作的步骤、要求和注意事项整理成可重复使用的能力说明，比如按固定格式整理会议纪要。
🔹 Workflow｜工作流 把多个步骤按顺序或条件串起来，比如“收集资料→整理重点→生成报告→人工检查”。

🧩 放在一起怎么理解？
Prompt说明要做什么；Workflow安排步骤；Agent可以推进任务；API和MCP帮助连接外部服务；RAG提供参考资料；Skills提供可复用做法；Token则是模型处理文本时使用的单位。

这些词不是一条固定的“AI层级”，而是在描述不同部分。先弄清各自负责什么，再看AI工具介绍就不容易被术语劝退啦～
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