摘要：很多AI小白，听到大模型、向量数据库这些词就头疼，觉得那是科学家才该懂的东西，看着技术一天一个样，内心充满了焦虑，生怕被时代抛弃。

AI技术不是门槛，认知才是。

当你看清了底层逻辑，复杂的世界就会变得简单。

很多AI小白，听到大模型、向量数据库这些词就头疼，觉得那是科学家才该懂的东西，看着技术一天一个样，内心充满了焦虑，生怕被时代抛弃。

其实只要你沉下心，系统学习了这些AI技术背后的思维，你就会恍然大悟：原来我们不需要会造火箭，只需要会开飞机就行了。

如果你也对日新月异的AI感到眼花缭乱，甚至有点焦虑，推荐你花5分钟看完这篇文章，基础不重要，背景不重要，重要的是，你想看懂趋势，愿意主动学习。

接下来我就把这6个必知的AI技术分享给你，希望能对你有所启发和帮助。

核心思维：授权思维，未来的AI不是工具，是员工。

几乎所有人都在谈论下一代AI智能体。

那它到底是什么？简单说，AI智能体能够推理，并且可以自主采取行动去完成目标，这与只会回答问题的聊天机器人完全不同，它就像一个不知疲倦的数字员工，执行一个高效的循环流程：

第1步：感知

了解当前的环境和信息

第2步：推理

判断下一步最佳行动是什么

第3步：执行

调用工具去完成这个行动

第4步：观察

看看行动结果如何，然后进入新一轮循环

它能做什么？ 它可以是帮你分析季度财报的数据分析师，也可以是帮你规划行程、一键预订机票酒店的旅行助手，授权给它，你就能从执行者变成管理者。

核心思维：步骤思维，复杂问题，拆解就简单了。

这种模型是经过特殊强化训练后，具备了像人类一样一步一步拆解问题能力的模型。这正是AI智能体处理复杂任务的核心能力。

它的训练数据通常有明确答案，比如数学题，通过强化学习，模型学会的不是直接输出答案，而是生成得到答案的完整推理步骤。

所以，当你看到一个聊天机器人停顿几秒并显示“思考中”时，别急，它正在进行内部推理。它正在一步步拆解你的问题，这大大提高了最终答案的准确性。

比如：解一道数学题，它会先写步骤，最后才给出答案。这让我们敢于把更重要的事交给它，因为它“思考”的过程，我们看得见。

核心思维：关联思维，世界的本质是联系，AI也是。

向量数据库是AI用来理解和记忆世界的核心。它存放的不是原始内容（文本、图片），而是通过嵌入模型将这些内容转化成的向量。

你可以把向量想象成内容的数字DNA或数字指纹。

一段话、一张图，都有自己独一无二的向量序列。这样做的好处是可以进行深度相似性检索。

例如：一张人物头像会被转化为多维向量，通过搜索，就能找到长相最接近的其他头像。同样的，一段我心情不好的文字，也能找到语义相似的安慰话语或音乐。

它让AI的记忆不再是简单的关键词匹配，而是真正理解了内容的意思。

核心思维： grounding思维，说话要有依据，AI更是如此。

RAG，即检索增强生成，它的核心使命只有一个：弥补大模型不知道的知识，让它回答有据可依，它的工作流程非常精妙：

1.你输入一个问题

2.系统将你的问题转化为向量，在向量数据库（看，用上了吧！）中执行相似性检索，找到最相关的资料。

3.将这些资料和你的原问题一起传给大模型

4.模型参考这些“内部资料”后，再生成回答

这就好比，你问公司去上海出差的差旅标准是什么？，AI不会凭感觉编造，而是会先去员工手册里找到相关章节，看完再回答你。这极大地提升了AI在专业、实时领域的回答精准度，是企业落地的关键技术。

核心思维：连接思维，价值在交互中产生

要让大模型变成能干的数字员工，它必须能与外部的数据、工具、系统进行交互。MCP就是为此设计的标准化协议。

你可以把这个协议完美地类比成电脑的USB接口，通过USB，键盘、鼠标、打印机都能按统一规则接入电脑，MCP也一样，它统一了大模型与传统软件世界的交互方式。

通过MCP，大模型可以轻松对接外部数据库、代码仓库、企业ERP系统等等。它就像给AI装上了手和脚，让它能从思考走向行动，真正与物理世界互动。

核心思维：协作思维，专业的事，交给专业的人。

MOE即专家混合模型。这种架构模拟了我们人类的专家团队协作模式。它面对一个复杂任务时，不会用一个万金油模型硬扛，而是先由一个调度员识别问题，并拆解成子任务，然后，将每个子任务路由给最擅长的专家模型（比如情感分析专家、售后服务专家），最后，汇总各专家的意见，形成最终答案。

举个例子，用户来电投诉“毛衣缩水怎么退货？MOE架构的AI会调度情感专家安抚情绪，同时让售后专家查找政策，最后综合给出完美回复。

它让AI变得既博学又专业，用最低的成本，实现了最高的效能。

现在的AI发展，是过去技术积累的爆发；而你对未来的掌控，取决于现在的认知升级。

技术迭代飞快，但底层的思维不变。一旦你掌握了这些思维，你就不会再焦虑于每天的新名词，因为你一眼就能看穿它的本质。

AI技术不是门槛，认知才是。

如果你一直想跟上AI浪潮，却不知从何学起，邀请你关注我，和我一起系统性地提升AI认知。

不开始学习，怎么知道自己不能成为那个驾驭AI的人呢？

来源：李卫华AI创业赋能