你有没有发现：
现在刷到任何一个 AI 相关的视频，永远都能听到：Agent、Prompt、Copilot、MCP、Skills、OpenClaw。
自媒体博主说，发布会厂商说，产品介绍页也这么说。
就比如下面这段话，请问它在表达什么：
在 Agentic Workflow 下，通过 Multi-Agent Orchestration 实现 RAG 增强的 CoT Reasoning，结合 Fine-tuned 的 SLM 在有限 Context Window 内完成 Tool Use，最终交付一个端到端的 AI Native 应用。
看懂了吗？
没看懂是对的。
我给大家拆一下关键词：
Agentic Workflow，让 AI 自己安排干活的流程；
RAG，干活之前先翻翻笔记；
CoT Reasoning，一步步想清楚再动手；
Context Window，AI 一次能记住多少内容的上限；
Tool Use，需要的时候自己找工具来用。
连起来翻译一下：让几个 AI 排好队，一个接一个干活，干之前先查查资料，想清楚再动手，最后做出来一个软件。
去掉那些英文，这话其实不复杂。
那为啥这些词总会出现。。。
这些词是真让人更理解产品了？还是说恰恰相反，把大家挡在了门外？
咱们公众号就能给出答案。
编辑部每次取标题，有条不成文的规矩：最好别带 AI 和那些术语。
因为它们一出现，流量就崩，必崩。
不是说咱差友对 AI 不感兴趣。
我们试过很多标题不带“AI”的 AI 文章，阅读量不错，转发不错，说明大家还是关注的。
但为什么标题一带 AI 就不行了呢？
因为 AI 这俩字母现在自带一层心理压力，有它的文章肯定一堆生词，阅读压力太大了。
网上那些用大白话科普 AI 术语的视频数据都很好，反过来也说明，确实有相当一部分人不太懂这些词
但今天想跟大家说的不只是这些词到底啥意思。
差评君想聊的是：
AI 圈的术语为什么源源不断地出现在你面前？到底谁在造这些词？哪些词你真的需要学，哪些其实理都不用理？
要回答这个问题，得先搞清楚这些词都是怎么来的。
有些词，确实是绕不开的基础行话。
比如 Token。
这个词怎么翻译，国内也就前段时间才刚定为“词元”，在此之前，各种翻译都有，甚至还有玩梗的“偷啃”、“新智元”、“机器之薪”。
但日常大家还是主说 Token，早说习惯了。
Prompt 也差不多，因为从论文到教程到产品界面写的全是 Prompt，你想不用都难。
这些词就像每个行业都有的基础术语，医生说 CT，摄影师说 ISO，你学一次就够了，不会给你制造任何障碍。
而且说句公道话，在专业人士之间，术语是必需品。
比如说“RAG”，比“让 AI 干活之前先翻笔记”高效得多，因为 3 个字母压缩了一整套“检索、结果喂给模型、生成回答”的技术细节。
如果 AI 圈只有这些基础词，大家倒不至于这么头疼。
真正让人头疼的，是这些原本只在专业人士之间流通的词，总会迅速地、不加解释地、一波又一波地塞到普通读者面前。
我们从一个术语的源头说起。
所有 AI 黑话的第一站，都是底层的大模型厂商。
大模型厂商每隔几个月就会推出一些新功能，这些功能也确实有一定技术迭代。
比如 Anthropic 的 Skills，就是一种懒加载的指令包，根据你当前在做的事情，决定要不要调用一套更复杂的提示词+资源+脚本来帮你干活。
壳问题是，每家公司都需要用新名字来标记“这是我们家的东西”。
Anthropic 总不可能管 Skills 叫“智能提示词调度”吧。。。
因为这不够独特，没法变成它的品牌壁垒。它得有个专有名词，得让人一听就知道、记住是 Anthropic 的。
所以“Skill”这个词来了。
这还没完，即便是同一种功能，每家厂商做了之后还各取各的名字。
比如在对话旁边开一个面板，让 AI 帮你写东西、改作文，OpenAI 和 Google 叫 Canvas，Anthropic 叫 Artifacts。
再比如让模型回答之前推理一会再给你答案，Anthropic 叫 extended thinking，Google 叫 thinking，OpenAI 在 GPT-5 之前甚至还包装成了一条独立模型产品线，叫 o 系列。
我真是服了。
这些厂商在商业竞争上的小九九搞起来，是真不管我们用户死活啊？
不只是大厂在造新的 AI 术语——
每当一种新玩法火了，围绕它冒出来的第三方工具也会带来一波新术语。
MCP 火了之后，各种 MCP 服务端和客户端工具层出不穷。你好不容易搞懂了什么是 MCP，又发现信息流里多了一堆 Skills、OpenClaw，完了这几天又出了很多帮你搭建 OpenClaw 的 xxxClaw。。。
这些词的出现，只是第一步。
接下来，它们会流进产品介绍、行业报告、融资 PPT，在传播的路上被反复吹大。
差评君管这种词叫气球词：看着挺大，拿针一戳，里面除了空气就是空气。
最典型的就是 Agent。
它意思很简单：一个能自己做决定、自己干活的 AI 程序。
但由于具体定义模糊，各家说法也不统一，加上听起来又挺酷，Agent 迅速被各路营销盯上。
如今，一个 AI 聊天框套个日历就叫日程 Agent，一个自动回邮件的脚本叫邮件 Agent，甚至有些就是做了个比较好看的对话界面，也管自己叫 Agent。
我寻思我家冰箱接个小爱同学，是不是也能叫厨房 Agent？
2025 年 3 月，科技媒体 TechCrunch 发了一篇文章，标题叫《No One Knows What the Hell an AI Agent Is》，没人知道 AI Agent 到底是个啥。
文章里采访了 Google 产品高级总监 Ryan Salva，这哥们说已经恨透了 Agent 这词，整个行业把它用到了毫无意义的地步。
吴恩达也说过 Agent 和 Agentic 这些词原本有明确的技术含义，但大概一年前开始，营销人员和几家大公司把它们接管了。
当然有些产品可能也是被逼无奈，毕竟所有人都在用，你不用反而显得产品落后。
试想一下，一个词被用了五百次还没有统一定义，说明它的功能就不是沟通了，是装饰，是壁纸，贴着好看，撕下来发现啥也没有。
厂商造了词，营销把词吹大，最后一棒交给了自媒体和网友。
这些词被从英文博客、发布会视频里原封不动地搬进你的信息流，没人翻译，没人解释，到你面前的时候就是一串生词。
听到这你可能会想：
当年计算机刚进中国时，不也是一大波英文概念？Computer、Software、Hardware、Browser、Download、Email、Mouse、Virus、Firewall。
可那时的前辈硬是翻译出来了：电脑、软件、硬件、浏览器、下载、电子邮件、鼠标、病毒、防火墙。
翻得又准又有画面感，防火墙你细想其实非常妙，鼠标也是。只有少数纯缩写（CPU、USB、WiFi）因为太短太高频，才保留了英文。
那为什么到了 AI 这一轮，翻译突然就跟不上了？全是英语术语。
一是速度。
以前一个技术概念从论文到产品可能要走三年、五年甚至十年，中间有足够时间让业内人士去推敲译名。
现在呢？
一月一个新产品，两月一个新技术，新词从论文到产品到你手机上，快到翻译根本来不及做。
二是没必要翻。
翻译会出错，会不够信达雅（曾有媒体把 Transformer 架构翻译成变压器）。
更何况，一串英文术语往那儿一摆，反倒自带了点专业光环，既包装了咱的媒体素养，又修饰了你的产品能力。
何乐不为？
我说“Agent”，对面肃然起敬；我说“智能小助手”，对面当场打开 PDD 搜同款。
于是你在信息流里看到的大多数 AI 术语，都经历了同一条流水线：厂商造出来，营销吹起来，自媒体原封不动搬过来。
一个英文概念从诞生到传播到泛滥的周期越来越快，跳过了消化、翻译，跳过了哪怕一句像样的中文解释。没有信达雅，没有本土化，也没人停下来问这词到底什么意思，因为前方又出现了新的概念。
这些不被理解的词，就这样一个接一个，一个推一个，码在你的信息流里，变成一长串无人在意其含义的字母。
不过差评君今天写这篇，也不是要喊大家别说英文了，那没意义。
毕竟每个新兴行业在爆发期，都会经历一波术语膨胀。
2000 年前后互联网泡沫，满世界都在说信息高速公路、门户网站、眼球经济。2014 年移动互联网那波，O2O、闭环、用户心智满天飞。再看新能源车圈，各种城市 NOA、全域智驾，本质上说的都是辅助驾驶，但每家车企都要造一个自己的词。
最后结果都一样：有些词活下来了，变成了你我日常里不需要解释的常识。
但也有很多很多，被淘汰掉了。
它们原本就没那么重要。它们只是在新兴行业的热潮里临时被拎出来，拿来凑一次 KPI，撑一下专业门面，当一回发布会的噱头，等一轮融资。
热潮退了，它们就跟着退了。你看 23 年初爆火的 AutoGPT，现在还有人提吗？
我觉得吧，这些 AI 黑话与其等它们消失，不如自己判断哪些词值得花时间学习，哪些词直接忽略。
如果一个词反复出现在你用的产品界面里，你每天打开它就能看到，那值得花两分钟搞懂它，因为它真的在影响你怎么用这个工具。Token、Prompt、Context，都属于这种。
但如果一个词只在发布会 PPT 和博主视频标题里出现，你平时根本碰不到它，那大概率就是一阵风，不用管。
至于那些厂商们自己都解释不清楚的词，你不懂真不是你的问题。
它们本就是写给投资人看的。
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