2026 AI技术栈全景解读

整套体系分为4大层级，一共18个核心概念，从底层模型一路向上到Agent控制，AGI属于远期技术目标。

A‑01 基础与模型｜AI能力根基

1. AI：人工智能总称，是整个技术领域的统称。
2. ML机器学习：让机器从数据中自动学习规律，是AI的实现手段。
3. DL深度学习：机器学习的分支，依靠神经网络，擅长处理复杂非结构化数据。
4. GenAI/AIGC生成式AI：以生成文本、图片、音视频内容为核心能力。
5. LLM大语言模型：生成式AI的代表，理解人类自然语言，是绝大多数应用的底座。

B‑02 交互与连接｜模型对外沟通层

6. Prompt Engineering提示词工程：通过指令引导大模型输出预期结果。
7. Token / Context上下文窗口：模型可读取处理的信息容量，决定记忆长短。
8. Multimodal多模态：同时支持文本、图片、音频等多种输入输出。
9. API系统调用接口：程序之间互相通信，业务系统对接大模型的通道。
10. Tool Calling工具调用：模型自主调用外部工具，突破模型本身能力边界。

C‑03 知识增强｜解决模型知识过时、私有数据问题

执行链路：知识库 → 向量检索 → RAG → LLM
11. 知识库：存放企业、业务私有文档资料仓库。
12. Embedding / 向量库：把文本转为向量做语义检索，用来做相似度匹配。
13. RAG检索增强生成：先检索私有资料，再交给大模型生成答案，缓解模型幻觉。

D‑04 Agent与控制｜自主智能应用层

公式： Prompt + Tools + Memory + Workflow + Guardrails → Agent 

14. Copilot副驾驶：人主导，AI做辅助，人类掌握决策控制权。
15. Agent智能体：可以自主完成规划、调用工具、执行一整段任务。
16. Workflow自动化工作流：固定步骤自动化运行，适合流程确定的业务。
17. MCP：统一协议，实现Agent和各类工具、数据源标准化对接。
18. Harness：Agent的守护执行系统，负责权限管控、停止校验、安全审计，防止智能体行为跑偏。

三类智能形态区分💡

- Copilot：辅助人做事，人做最终决策
- Agent：接手完整一段任务，自主规划执行
- Harness：安全兜底，约束Agent不要越权犯错

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