AI相关的概念（1）

标题：AI相关的概念（1）

演讲人：肖sir（金牌高级AI 软件培训师）

1、什么是AI？AI（Artificial Intelligence）即人工智能，是计算机科学的一个分支，通过模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法和技术，使机器能够执行通常需要人类才能完成的任务，如学习、推理、决策、语言理解等，AI分支很多比如计算机视觉（CV），自然语言处理（NLP）等等

2、什么是AGI？AGI（Artificial General Intelligence，简称AGI）即通用人工智能。这是理论上的 AI，能够理解、学习和应用知识到任何领域，表现出类似于人类的智能行为，AGI仍然是一个研究目标，尚未实现

3、什么是AIGC？AIGC是"人工智能生成内容"(Artificial Inteligence Generated Content)的简称，它是指通过 AI 自动生成文本、图片、音频、视频等内容， 比如用DeepSeek帮我们写文章，Midjourney

画图 ，Runway生成视频等等

4、什么是大模型？大模型的全称是大语言模型（Large Language Model， 简称LLM），是通过海量文本数据训练出的巨型神经网络，其参数规模达到千亿级别（如GPT-3有1750亿参数），能理解和生成接近人类水平的自然语言，当我们与各种AI具对话的时候，其实就是跟其背后的大语言模型进行对话。

5、什么是AI agent和AI智能体？Agent 翻译为代理人、代理商，技术人员对Agent应该不陌生。AIAgent就是使用了AI能力的Agent，它可以是一个软件，也可以是一个智能机器人，能帮助我们更快速、智能的解决特定的问题。智能体可以是简单的规则型，如自动温度、湿度调节，也可以是学习型，也可以是生成型，如DeepSeek、或者苹果手机的Siri等。

我们经常能看到、接触到的智能体就是通过提示词工程与插件、工作流、知识库等结合起来，生成的特定功能的AI工具，比如腾讯元器、 扣子（Coze）等等

6、什么是单模态？：只处理一种类型的数据，比如只处理文本（如GPT-3.5）、只处理图像（如图像识别模型）。

7、什么是多模态？：能够同时处理两种及以上类型的数据。例如，既能理解图片内容，又能理解文本描

述，甚至还能结合音频、视频等信息进行综合分析和生成。对应的场景有。

8、什么是RAG技术？RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成） 技术，是一种将信

息检索（IR） 与大型语言模型（LLM） 的文本生成能力相结合的人工智能框架。其核心思想是：当LLM 需要回答一个问题或生成文本时，不是仅依赖其内部训练时学到的知识，而是先从一个外部知识库中检索出相关的信息片段，然后将这些检索到的信息与原始问题/指令一起提供给LLM，让LLM基于这些最新、最相关的上下文信息来生成更准确、更可靠、更少幻觉的答案。

9、AI Agent 和 AIGC 最大的区别：

a. AIGC主要以生成式任务为主，而 Agent 是可以通过自主决策能力完成更多通用任务的智能系统。

b. 常见的 AIGC 系统（文生文，文生图）的核心就是一个生成模型，而 Agent 是一个集Function Call

模型、软件工程于一体的复杂的系统，需要处理模型和外界的信息交互。

c. Agent 最大的特点是，借助 Function Call 模型，可以自主决策使用外接的

一些工具来完成特定的任务。

10、什么是 Fucntion Call 模型？

Function Calling（函数调用） 是大型语言模型的关键技术。前面有提到过 RAG技术 是为了解决模型无

法和外接数据交互的问题，但是 RAG 的局限在于只赋予了模型检索数据的能力，而 Function Calling

允许模型理解用户请求中的潜在意图，并自动生成结构化参数来调用外部任何函数/工具，从而突破纯文

本生成的限制，实现与真实世界的交互，比如可以调用查天气、发邮件、数学计算等工具。

支持 Fucntion Calling 能力的主流模型如下表：

11、AI agent的应用

比如有一个出行规划的智能体，这个智能体配置有天气查询、驾车规划、公共交通规划、骑行规划、步

行规划等工具。用户询问【我在深圳，5月1日想去自驾去北京旅行，帮我规划一下出行方案】，一个可

能的具体的执行流程如下：

12、怎么开发一个自己的 Agent

最简单的方法就是把 Agent 的提示词（prompt）、工具、llm 调用，工具执行都硬编码到代码中，这

样确实可以快速开发一个特定功能的 Agent。这样的实现会带来一些问题：

提示词（prompt），工具需要调整的时候，需要改配置或者代码，灵活度不够高

如果要开发一个新功能的 Agent，整体代码可能需要重新实现一遍。

为了解决这一系列的问题，coze 、dify 、 腾讯云智能体开发平台等智能体开发平台相继出现。借助这

些平台，开发者甚至不需要会编程，不需要服务器资源，就可以开发一个自己的Agent，Agent 的整个

执行流程完全由平台在云上执行。智能体开发平台的架构一般包含 插件配置、Agent 配置、Agent 执行

模块、插件执行模块，发布模块。

13、什么是 MCP？

MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议）是由人工智能公司 Anthropic 于 2024 年 11 月

24 日正式发布并开源的协议标准。Anthropic 公司是由前 OpenAI 核心人员成立的人工智能公司，其发

布的 Claude 系列模型是为数较少的可以和 GPT 系列抗衡的模型。

为什么需要 MCP？

MCP 协议旨在解决大型语言模型（LLM）与外部数据源、工具间的集成难题，被比喻为AI应用的USB-C

接口。通过标准化通信协议，将传统的M×N集成问题（即多个模型与多个数据源的点对点连接）转化为

M+N模式，大幅降低开发成本。

14、什么是langchain？

LangChain 是一个基于大型语言模型（LLM）的编程框架，帮助开发者更方便地将 LLM 与外部数据、

工具和业务流程结合起来，构建更实用、更强大的 AI 应用。

langchain的作用：

a. 根据需求文档、接口文档或历史缺陷，自动生成测试用例

b. 使用 LangChain Agent 工具调用 Code Interpreter 工具，支持 Python 脚本生成

c. 将缺陷描述、日志等向量化存储，使用 LangChain + FAISS/Chroma 构建缺陷知识库

d. 日志异常分析，构建 LangChain 问答链，实现我这个请求超时是因为啥？这类查询，配合 LLM 实现

智能摘要与重点异常提示

e.LangChain 加载Swagger或Markdown文档，使用LLM提取字段、参数、请求类型。通过接口文档自

动生成接口测试用例和测试数据

15、什么是cursor？Cursor是由Anysphere公司开发的人工智能编程助手，基于大语言模型提供代码补

全、解释、重构与自然语言生成函数功能，支持接入GPT-4o、Claude 3.7 Sonnet等外部模型。

16、什么是ima？腾讯AI智能工作台ima是腾讯公司于2024年11月15日推出的智能办公产品，基于混元

大模型与RAG架构构建知识管理系统，支持Windows/Mac平台，提供AI问答、多模态文本创作、图像

生成等功能，整合微信公众号生态（可检索超500万篇公众号内容）并支持本地文件智能解析。

17、什么是RPA? 影刀RPA是一款企业级的自动化测试工具、能实现PC、手机上的任何软件自动化操作。

18、什么是n8n？是一款开源的、基于节点的工作流自动化工具

19、什么是Dify？Dify定位为企业级开源智能体平台

20、什么是Coze？

Coze是字节跳动推出的AI智能体开发平台，以零代码和低代码为核心特点，通过拖

拽式界面构建工作流，大幅降低开发门槛。n8n、Dify、Coze是三类不同的 AI 开发平台、适用场景如下

Coze

需求简单：如抖音客服机器人、个人助手

资源有限：非技术团队需快速验证创意

Dify

企业级 AI 应用：如智能客服、合同审查系统、可以用来编写测试用例

需 RAG 和知识库管理。

n8n

复杂流程自动化：如供应链订单处理（Shopify→ERP→物流）

跨系统集成：连接数据库、硬件设备或 SaaS

 

 

 二、ai对应的岗位

1、ai应用程师

2、ai训练师

3、ai人工智能算法开发工程师  20-35k

4、ai人工智能工程师

5、ai人工大模型

6、ai  agent   开发工程师

7、ai软件测试专家 30-60

8、ai软件测试工程师  11-20k     15-25左右

9、ai测试开发工程师