AI圈到底有多少黑话，是为了装逼？差评XPIN

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。