1. RAG（检索增强生成）
通俗理解：就像你写作业时，先查课本 / 百度找资料，再根据资料写答案，而不是纯靠记忆瞎编。
AI 模型（比如 ChatGPT）回答问题时，先去 “数据库 / 互联网” 里搜索相关信息，再结合这些最新、最准确的资料生成回答。
解决的问题：让 AI 不 “胡编乱造”，回答更可靠（比如用公司最新数据回答客户问题，而不是用过时的知识库）。
2. AI Agent（智能代理）
通俗理解：一个会 “自己干活” 的 AI 助手，你给它一个任务，它能自己规划步骤、调用工具完成。
比如你让它 “订一张明天从北京到上海的机票”，它会：
- 先查航班信息（调用携程 API），
- 比较价格和时间（自己分析），
- 下单付款（调用支付工具），
全程不用你手把手教每一步。
核心特点：能 “自主行动”，像真人助理一样分步骤解决复杂任务。
3. MCP（多智能体协作，Multi-Agent Collaboration）
通俗理解：一群 AI 助手组队干活，分工合作完成复杂任务。
比如模拟一个 “公司客服场景”：
- 客服 Agent：负责和用户对话，理解问题；
- 知识库 Agent：负责查询产品资料；
- 计算器 Agent：负责计算优惠价格；
- 生成 Agent：负责组织语言回复用户。
每个 Agent 只做一件事，组合起来就像一个 “AI 团队”，比单个 Agent 能处理更复杂的问题（比如客服 + 售后 + 技术支持一起工作）。
4. Langchain（语言链框架）
通俗理解：一个 “AI 积木工具箱”，帮你快速组装各种 AI 功能。
比如你想做一个 “能查天气 + 算数学题 + 聊天” 的机器人，不用自己从头写代码，用 Langchain 就能：
- 把 “天气 API”“计算器工具”“聊天模型” 像积木一样拼起来，
- 定义好 “用户问天气时调天气工具，问数学题时调计算器” 的规则。
作用：大大降低开发 AI 应用的难度，让开发者专注于 “怎么组合功能”，而不是 “怎么实现每个功能”。
总结一下（类比成 “人”）：
- RAG：像 “查资料再答题的学生”，不瞎猜；
- AI Agent：像 “能独立完成任务的助理”，不用盯着；
- MCP：像 “分工合作的团队”，多人一起干大事；
- Langchain：像 “组装玩具的说明书”，帮你快速拼出 AI 工具。
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