AI圈到底有多少黑話，是為了裝逼？

你有沒有發現：

現在刷到任何一個 AI 相關的視頻，永遠都能聽到：Agent、Prompt、Copilot、MCP、Skills、OpenClaw。

自媒體博主說，發布會廠商說，產品介紹頁也這么說。

就比如下面這段話，請問它在表達什么：

在 Agentic Workflow 下，通過 Multi-Agent Orchestration 實現 RAG 增強的 CoT Reasoning，結合 Fine-tuned 的 SLM 在有限 Context Window 內完成 Tool Use，最終交付一個端到端的 AI Native 應用。

看懂了嗎？

沒看懂是對的。

我給大家拆一下關鍵詞：

Agentic Workflow，讓 AI 自己安排干活的流程；

RAG，干活之前先翻翻筆記；

CoT Reasoning，一步步想清楚再動手；

Context Window，AI 一次能記住多少內容的上限；

Tool Use，需要的時候自己找工具來用。

連起來翻譯一下：讓幾個 AI 排好隊，一個接一個干活，干之前先查查資料，想清楚再動手，最后做出來一個軟件。

去掉那些英文，這話其實不復雜。

那為啥這些詞總會出現。。。

這些詞是真讓人更理解產品了？還是說恰恰相反，把大家擋在了門外？

咱們公眾號就能給出答案。

編輯部每次取標題，有條不成文的規矩：最好別帶 AI 和那些術語。

因為它們一出現，流量就崩，必崩。

不是說咱差友對 AI 不感興趣。

我們試過很多標題不帶“AI”的 AI 文章，閱讀量不錯，轉發不錯，說明大家還是關注的。

但為什么標題一帶 AI 就不行了呢？

因為 AI 這倆字母現在自帶一層心理壓力，有它的文章肯定一堆生詞，閱讀壓力太大了。

網上那些用大白話科普 AI 術語的視頻數據都很好，反過來也說明，確實有相當一部分人不太懂這些詞

但今天想跟大家說的不只是這些詞到底啥意思。

差評君想聊的是：

AI 圈的術語為什么源源不斷地出現在你面前？到底誰在造這些詞？哪些詞你真的需要學，哪些其實理都不用理？

要回答這個問題，得先搞清楚這些詞都是怎么來的。

有些詞，確實是繞不開的基礎行話。

比如 Token。

這個詞怎么翻譯，國內也就前段時間才剛定為“詞元”，在此之前，各種翻譯都有，甚至還有玩梗的“偷啃”、“新智元”、“機器之薪”。

但日常大家還是主說 Token，早說習慣了。

Prompt 也差不多，因為從論文到教程到產品界面寫的全是 Prompt，你想不用都難。

這些詞就像每個行業都有的基礎術語，醫生說 CT，攝影師說 ISO，你學一次就夠了，不會給你制造任何障礙。

而且說句公道話，在專業人士之間，術語是必需品。

比如說“RAG”，比“讓 AI 干活之前先翻筆記”高效得多，因為 3 個字母壓縮了一整套“檢索、結果喂給模型、生成回答”的技術細節。

如果 AI 圈只有這些基礎詞，大家倒不至于這么頭疼。

真正讓人頭疼的，是這些原本只在專業人士之間流通的詞，總會迅速地、不加解釋地、一波又一波地塞到普通讀者面前。

我們從一個術語的源頭說起。

所有 AI 黑話的第一站，都是底層的大模型廠商。

大模型廠商每隔幾個月就會推出一些新功能，這些功能也確實有一定技術迭代。

比如 Anthropic 的 Skills，就是一種懶加載的指令包，根據你當前在做的事情，決定要不要調用一套更復雜的提示詞+資源+腳本來幫你干活。

殼問題是，每家公司都需要用新名字來標記“這是我們家的東西”。

Anthropic 總不可能管 Skills 叫“智能提示詞調度”吧。。。

因為這不夠獨特，沒法變成它的品牌壁壘。它得有個專有名詞，得讓人一聽就知道、記住是 Anthropic 的。

所以“Skill”這個詞來了。

這還沒完，即便是同一種功能，每家廠商做了之后還各取各的名字。

比如在對話旁邊開一個面板，讓 AI 幫你寫東西、改作文，OpenAI 和 Google 叫 Canvas，Anthropic 叫 Artifacts。

再比如讓模型回答之前推理一會再給你答案，Anthropic 叫 extended thinking，Google 叫 thinking，OpenAI 在 GPT-5 之前甚至還包裝成了一條獨立模型產品線，叫 o 系列。

我真是服了。

這些廠商在商業競爭上的小九九搞起來，是真不管我們用戶死活啊？

不只是大廠在造新的 AI 術語——

每當一種新玩法火了，圍繞它冒出來的第三方工具也會帶來一波新術語。

MCP 火了之后，各種 MCP 服務端和客戶端工具層出不窮。你好不容易搞懂了什么是 MCP，又發現信息流里多了一堆 Skills、OpenClaw，完了這幾天又出了很多幫你搭建 OpenClaw 的 xxxClaw。。。

這些詞的出現，只是第一步。

接下來，它們會流進產品介紹、行業報告、融資 PPT，在傳播的路上被反復吹大。

差評君管這種詞叫氣球詞：看著挺大，拿針一戳，里面除了空氣就是空氣。

最典型的就是 Agent。

它意思很簡單：一個能自己做決定、自己干活的 AI 程序。

但由于具體定義模糊，各家說法也不統一，加上聽起來又挺酷，Agent 迅速被各路營銷盯上。

如今，一個 AI 聊天框套個日歷就叫日程 Agent，一個自動回郵件的腳本叫郵件 Agent，甚至有些就是做了個比較好看的對話界面，也管自己叫 Agent。

我尋思我家冰箱接個小愛同學，是不是也能叫廚房 Agent？

2025 年 3 月，科技媒體 TechCrunch 發了一篇文章，標題叫《No One Knows What the Hell an AI Agent Is》，沒人知道 AI Agent 到底是個啥。

文章里采訪了 Google 產品高級總監 Ryan Salva，這哥們說已經恨透了 Agent 這詞，整個行業把它用到了毫無意義的地步。

吳恩達也說過 Agent 和 Agentic 這些詞原本有明確的技術含義，但大概一年前開始，營銷人員和幾家大公司把它們接管了。

當然有些產品可能也是被逼無奈，畢竟所有人都在用，你不用反而顯得產品落后。

試想一下，一個詞被用了五百次還沒有統一定義，說明它的功能就不是溝通了，是裝飾，是壁紙，貼著好看，撕下來發現啥也沒有。

廠商造了詞，營銷把詞吹大，最后一棒交給了自媒體和網友。

這些詞被從英文博客、發布會視頻里原封不動地搬進你的信息流，沒人翻譯，沒人解釋，到你面前的時候就是一串生詞。

聽到這你可能會想：

當年計算機剛進中國時，不也是一大波英文概念？Computer、Software、Hardware、Browser、Download、Email、Mouse、Virus、Firewall。

可那時的前輩硬是翻譯出來了：電腦、軟件、硬件、瀏覽器、下載、電子郵件、鼠標、病毒、防火墻。

翻得又準又有畫面感，防火墻你細想其實非常妙，鼠標也是。只有少數純縮寫（CPU、USB、WiFi）因為太短太高頻，才保留了英文。

那為什么到了 AI 這一輪，翻譯突然就跟不上了？全是英語術語。

一是速度。

以前一個技術概念從論文到產品可能要走三年、五年甚至十年，中間有足夠時間讓業內人士去推敲譯名。

現在呢？

一月一個新產品，兩月一個新技術，新詞從論文到產品到你手機上，快到翻譯根本來不及做。

二是沒必要翻。

翻譯會出錯，會不夠信達雅（曾有媒體把 Transformer 架構翻譯成變壓器）。

更何況，一串英文術語往那兒一擺，反倒自帶了點專業光環，既包裝了咱的媒體素養，又修飾了你的產品能力。

何樂不為？

我說“Agent”，對面肅然起敬；我說“智能小助手”，對面當場打開 PDD 搜同款。

于是你在信息流里看到的大多數 AI 術語，都經歷了同一條流水線：廠商造出來，營銷吹起來，自媒體原封不動搬過來。

一個英文概念從誕生到傳播到泛濫的周期越來越快，跳過了消化、翻譯，跳過了哪怕一句像樣的中文解釋。沒有信達雅，沒有本土化，也沒人停下來問這詞到底什么意思，因為前方又出現了新的概念。

這些不被理解的詞，就這樣一個接一個，一個推一個，碼在你的信息流里，變成一長串無人在意其含義的字母。

不過差評君今天寫這篇，也不是要喊大家別說英文了，那沒意義。

畢竟每個新興行業在爆發期，都會經歷一波術語膨脹。

2000 年前后互聯網泡沫，滿世界都在說信息高速公路、門戶網站、眼球經濟。2014 年移動互聯網那波，O2O、閉環、用戶心智滿天飛。再看新能源車圈，各種城市 NOA、全域智駕，本質上說的都是輔助駕駛，但每家車企都要造一個自己的詞。

最后結果都一樣：有些詞活下來了，變成了你我日常里不需要解釋的常識。

但也有很多很多，被淘汰掉了。

它們原本就沒那么重要。它們只是在新興行業的熱潮里臨時被拎出來，拿來湊一次 KPI，撐一下專業門面，當一回發布會的噱頭，等一輪融資。

熱潮退了，它們就跟著退了。你看 23 年初爆火的 AutoGPT，現在還有人提嗎？

我覺得吧，這些 AI 黑話與其等它們消失，不如自己判斷哪些詞值得花時間學習，哪些詞直接忽略。

如果一個詞反復出現在你用的產品界面里，你每天打開它就能看到，那值得花兩分鐘搞懂它，因為它真的在影響你怎么用這個工具。Token、Prompt、Context，都屬于這種。

但如果一個詞只在發布會 PPT 和博主視頻標題里出現，你平時根本碰不到它，那大概率就是一陣風，不用管。

至于那些廠商們自己都解釋不清楚的詞，你不懂真不是你的問題。

它們本就是寫給投資人看的。

撰文：刺猬

編輯：面線 莽山烙鐵頭

美編：煥妍

圖片、資料來源：

No One Knows What the Hell an AI Agent Is

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