人工智能（Artificial Intelligence，简称 AI）是计算机科学的一个重要分支，致力于研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统。人工智能的发展历程可以追溯到20世纪50年代，经历了从符号主义到连接主义，再到深度学习的演进过程。现代人工智能技术已在图像识别、自然语言处理、语音识别、推荐系统等领域取得突破性进展，正在深刻改变着我们的生活方式和工作模式。随着算力的提升和数据的积累，人工智能正朝着更加通用、更加智能的方向发展，未来将成为推动社会进步的核心驱动力之一。
大语言模型（Large Language Model，简称 LLM）是近年来人工智能领域最重大的突破之一。这些模型基于深度学习技术，通过在海量文本数据上进行预训练，学习到了丰富的语言知识和世界知识。典型代表包括 GPT 系列、BERT、LLaMA 等。大语言模型展现出了惊人的自然语言理解和生成能力，能够进行对话、写作、翻译、编程等多种任务。随着模型规模的不断扩大，出现了涌现现象，即模型突然具备了训练时未曾明确教授的能力。当前，大语言模型正朝着更加高效、更加可控、更加安全的方向发展，将成为人机协作的重要工具，极大地提升人类的创造力和生产力。
智能体（AI Agent）是能够自主感知环境、做出决策并执行行动的智能系统。与传统的人工智能系统不同，智能体具有自主性、反应性、主动性和社交能力等特征。现代智能体通常结合了大语言模型的推理能力和工具使用能力，能够完成复杂的多步骤任务。从简单的聊天机器人到复杂的自动驾驶系统，从个人助理到工业自动化，智能体的应用场景日益广泛。未来，智能体将更加深入地融入我们的日常生活，成为人类的得力助手，帮助我们处理繁琐的事务，提供个性化的服务，甚至成为我们学习和工作的伙伴。智能体的发展标志着人工智能从感知智能向认知智能的跨越。
AI 编程（AI Programming）是指利用人工智能技术来辅助或自动化软件开发过程的新兴领域。这包括代码生成、代码补全、bug检测、自动化测试、代码重构等多个方面。以 GitHub Copilot、ChatGPT 等为代表的 AI 编程工具，已经能够根据自然语言描述生成代码、理解代码意图、提供优化建议，极大地提升了开发效率。AI 编程不仅是工具层面的革新，更代表着软件开发范式的转变。未来，程序员将更多地扮演架构师和监督者的角色，而将重复性的编码工作交给 AI。这要求开发者掌握提示工程、模型微调等新技能，同时也为编程教育带来了新的机遇和挑战。AI 编程正在重塑软件行业的未来。
提示词工程（Prompt Engineering）是指通过精心设计和优化输入提示词，来引导大语言模型产生更准确、更 relevant 输出的技术与方法。随着大语言模型的广泛应用，提示词工程已成为与 AI 协作的核心技能之一。优秀的提示词设计能够显著提升模型的表现，包括明确任务目标、提供上下文信息、设定输出格式、添加示例示范等策略。常见的提示词技巧包括零样本提示、少样本提示、思维链提示、角色扮演提示等。提示词工程不仅需要理解模型的工作原理，还需要具备清晰的逻辑思维和精准的语言表达能力。掌握提示词工程，能够让人更好地发挥 AI 的潜力，实现人机协同的最佳效果。
AI 技能（AI Skills）是在人工智能时代必备的核心能力，涵盖与 AI 工具协作、理解 AI 技术原理、应用 AI 解决实际问题等多个维度。基础技能包括与大语言模型有效沟通的提示词工程能力、利用 AI 工具提升工作效率的辅助能力、评估和验证 AI 输出的批判性思维能力。进阶技能则涉及模型选择与微调、工作流程自动化、多模态 AI 应用、AI 伦理与安全考量等。在 AI 驱动的未来，传统技能与 AI 技能的融合将成为关键竞争优势。教育体系和企业培训正逐步将 AI 技能纳入核心课程，帮助个人和组织适应智能化转型。掌握 AI 技能不仅意味着会用工具，更重要的是培养 AI 思维，学会与智能系统协同创造价值。