Agent 工作流是什么：从模型回答到可控执行
解释 AI Agent 的组成、规划-执行-观察-修正循环、工具调用、验证与人工接管，以及为什么不能无限自治。
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#Agent
推杯换盏话江湖
推杯换盏话江湖 - 分享技术、思考与生活
2026
10 POSTS AI 基础术语速查：Token、Prompt、Few-shot 与 Tool Calling
用一篇短文解释几个最常见的 AI 基础术语：Token、Prompt、Few-shot、In-Context Learning 与 Tool Calling。
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#LLM
Diffusion 是什么：从加噪、去噪到今天的生图与视频模型
用普通读者能理解的方式解释扩散模型、Latent Diffusion、DiT 与 Flow Matching，以及提示词、控制条件和常见局限。
#AI
#Diffusion
写给她的 AI 发展史：从 Transformer、ChatGPT 到 MCP、Skills 与 Agent 时代
用普通人也能顺着读下来的方式，梳理生成式 AI 的发展时间线、主要模态、代表产品，以及 Agent、MCP、Skills 与 A2A 的工作原理。
#AI
#Agent
LLM/GPT 是什么：从下一个词到 ChatGPT
解释大语言模型、GPT、Token、next-token prediction、预训练、微调、对齐、幻觉，以及普通人该如何正确使用它们。
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#LLM
MCP 是什么：一篇看懂 AI 如何接上工具和数据
用图解方式解释 Model Context Protocol：Host、Client、Server 怎么分工，Tools、Resources、Prompts 是什么，一次 MCP 调用如何发生，以及它和 Agent、RAG、函数调用的区别。
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#MCP
RAG 是什么：让大模型带着资料回答问题
面向普通读者解释 RAG 的检索、排序、注入上下文、生成与引用流程，以及向量数据库、embedding、常见失败和权限风险。
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RLHF 是什么：让大模型更像一个可靠助手
用普通人也能理解的方式解释 RLHF、SFT、Reward Model 与 PPO，说明它为什么改善 ChatGPT 的可用性，也为什么不等于消除幻觉。
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#RLHF
Agent Skills 与 A2A 是什么：一篇看懂 Agent 如何复用能力、彼此协作
用图解方式解释 Agent Skills 和 A2A：SKILL.md 如何封装经验，渐进式披露如何工作，Agent Card、Message、Task、Artifact 是什么，以及 Skills、MCP、A2A 在真实 Agent 系统里怎么配合。
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#Agent
Transformer 是什么：把注意力变成 AI 的发动机
用普通人也能理解的方式解释 Transformer、Self-Attention、Encoder/Decoder，以及它为什么成为大模型的基础架构。
#AI
#Transformer
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