一场周会，几十个术语轮番轰炸——这已经是科技圈的新日常。人工智能在改写世界的同时，顺手发明了一整套新语言来描述自己的行为。无论你是开发者、投资人，还是仅仅想看懂TechCrunch、听几期科技播客，你都会撞上LLM、RAG、RLHF以及更多让人怀疑自己智商的黑话。我们整理这份词汇表，就是为了把这些词翻译成人话。它和你正在追踪的AI系统一样，是个“活的文档”，会随时更新。

几年前的“AGI”还像个科幻词汇，如今却成了产品白板上的高频词。它全称“通用人工智能”，是一个连前沿研究者自己都吵不出结论的概念。Sam Altman曾把它形容为“一个能聘作同事的普通人类”；OpenAI的章程则直接定义为“在最具经济价值的工作上超越人类的自主系统”；而Google DeepMind略有不同——他们觉得AGI是“至少在多数认知任务上不输人类”。别担心自己理不清，AI圈最聪明的那批专家，此刻也和你一样困惑。

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比AGI更接地气的是“AI代理”——这个词去年起突然挤进各种路线图。它指的不是那种只能聊天的机器人，而是一个能替你完成一连串任务的工具：报销、订票、订餐厅，甚至替你写代码、维护代码。可就在大家热情规划时，这个领域的定义还在摇摆，不同团队嘴里的AI代理未必是同一个东西。更关键的是，支撑它的基础设施仍在搭建，距离它宣传中的全能形态还有一段路。但底层逻辑已经很清晰：一种能调用多个AI系统、自主完成多步骤任务的新角色正在成形。

想让AI代理替你操作第三方服务，就躲不开藏在软件背后的“按钮”——API端点。你可以把它们想象成程序背面的接口，其他程序按下这些按钮，就能让软件执行动作。开发者用它们做集成，现在AI代理也能自主发现、自主调用这些端点。普通用户可能永远不会直接触碰这些隐藏按钮，但正是它们让自动化悄悄打开一扇扇门，也让人隐隐预感：当代理学会自己找按钮、自己组合能力，意想不到的连锁反应就要来了。

再回到人脑。碰到“长颈鹿和猫谁更高”这种问题，你根本不需要思考。可一旦问题需要中间步骤，你就会本能地找笔和纸。AI也一样，面对复杂任务时，光给答案不行，需要把推理路径一步步摊开——这就是“思维链”。它让模型像人类一样，把中间算式列清楚，最终得出更可靠的结论。从AGI的争议，到代理的落地摸索，再到端点和推理的基建配合，这些术语拼出了AI进化的真实切面。在下一场会议前，记住这几个词，你至少能听懂大家在争什么。