刚接触AI的你，是不是常被Prompt、RAG、Agent这些“字母组合”绕得晕头转向？别慌！今天咱们就用“唠家常”的方式，把这5个AI世界的“基础术语”拆解得明明白白，让你看完就能跟朋友说句“我懂AI术语啦”！

1. Prompt：给AI定“说话规则”

你跟AI说的第一句话，叫User Prompt（用户提示词）——比如“我想复习线性代数”，AI会给你基础建议。但要是想让AI更“有身份”，就得加System Prompt（系统提示词）：比如设定“你是大学数学助教”，同样的问题，AI会说“咱们先从矩阵运算开始，要不要试道例题？”这就像给AI戴了个“身份牌”，让它说话更贴合场景。现在很多平台都能自定义System Prompt，比如让AI当GitHub助手，把提交代码的细节写进系统提示，AI就能严格按要求帮你操作。

2. RAG：让AI“先查资料再说话”

AI的知识来自训练数据，但要是问“React 19有啥新特性”，没RAG的AI可能乱编。而RAG（检索增强生成）就像AI的“百度”——先去查React官方文档，再用真实信息回答你。这招超有用！比如企业的智能客服，用RAG能准确回答产品最新功能，再也不会“瞎掰”。

3. Agent：能“动手”的AI管家

Prompt和RAG让AI“会说话”，但Agent能让AI“会做事”！比如你说“帮我整理下载文件夹”，传统AI会告诉你“先选文件，再移动”，但Agent能直接调用电脑的文件工具，真的把图片和文档分类好。就像Cursor里的Agent模式，能自主规划、搜索并执行操作，帮你写代码、查资料，比“只会说”的AI管用多了！

4. Function Calling：AI的“操作说明书”

早期Agent调用工具时，经常“格式乱套”——比如想让AI执行Python代码，它可能输出一堆乱七八糟的内容。这时候Function Calling（函数调用）就来了：它把工具的名字、参数用JSON标准化，比如调用“run_code”工具时，AI必须输出：{"name":"run_code","arguments":{"language":"python","code":"print(1+1)"}}。这样AI调用工具更准确，服务端也能轻松处理，再也不用怕“执行出错”！

5. MCP：AI工具的“共享仓库”

如果每个Agent都要自己做“网页搜索”工具，那得多麻烦？MCP（多通道协议）就像个“工具共享仓库”，把通用工具（比如网页搜索、文件管理）做成独立服务，让所有Agent都能“按需取用”。比如Puppeteer（浏览器自动化）、GitHub（仓库管理）这些工具，都能通过MCP共享给不同的Agent，既省时间又省力气！

其实，这些AI技术早就在火猫网络的业务里“发光发热”了！做网站开发时，我们用RAG让智能客服能准确回答用户的产品问题，用Prompt给客服设定“亲切导购”的人设，让用户觉得像在跟真人聊天；做小程序开发时，我们用Agent实现自动预约、订单提醒，让小程序不仅“好看”还“好用”；做智能体工作流开发时，我们用Function Calling标准化工具调用，用MCP共享通用工具，帮企业把流程效率提上去，把重复成本降下来。

AI不是“高不可攀”的技术，而是帮我们解决问题的“好帮手”——就像Prompt让对话更贴心，RAG让回答更准确，Agent让AI会做事一样，火猫网络也想做你的“好帮手”：用最实用的AI技术，帮你打造更智能的网站、小程序和工作流。

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