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给中文 AI 学习者的决策手册

看懂概念之间的
来龙去脉。

不背黑话。弄清它解决什么、何时该用，以及为什么容易和另一个概念混淆。

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讲清适用边界 追溯可靠来源
概念探索

从一个概念开始，串起一条清晰的脉络。

推荐先看AgentRAG上下文工程
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从你的问题出发

不用先知道该学什么

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完全不懂 AI

从模型到能做事的 Agent

6 个概念 · 约 45 分钟

正在做应用

把模型安全接进产品

工具调用、权限控制与评测

总被术语绕晕

先看高频概念对比

8 组概念的关系与选择条件

带着问题来

先定位问题，再选择技术

公司文档回答不准

先区分资料没找到，还是找到后答错。

查看判断方法

该不该用 Agent

先判断任务步骤能否预先写清。

查看判断方法

模型总忘记之前的信息

分清当前上下文、历史与长期记忆。

查看判断方法

容易混淆

真正影响选择的区别

Agent与Workflow任务路径是否能预先写清？RAG与长上下文资料应该先筛选，还是一次全读？MCP与Tool Calling是连接协议，还是模型发起动作？

持续完善的知识手册

最近核验，值得再看

全部 20 个概念
基础模型

Knowledge Distillation

用教师模型提供的输出或其他监督信号训练学生模型，让学生学习目标行为，常用于降低部署成本，但不保证复制教师的全部能力。

阅读概念与边界
应用架构

LangChain

帮你用统一接口连接模型与工具、搭建智能体循环的应用框架，适合复用常见能力，但不会替你决定业务流程是否正确。

阅读概念与边界
Agent 工程

LangGraph

用状态、节点和连接规则组织长流程的编排框架，适合需要分支、暂停和恢复的智能体应用，也可以运行完全确定的流程。

阅读概念与边界

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