AI开发必读：Token、MCP与Agent等核心概念解析
请在微信客户端打开请在微信客户端打开请在微信客户端打开请在微信客户端打开请在微信客户端打开随着大语言模型（LLM）逐渐从“娱乐工具”转变为真正的底层应用设施，一套全新的技术术语体系正在建立。无论您是开发者、产品负责人还是技术决策者，掌握这些概念及其内在联系，已成为必备技能。本文将对AI应用开发中的关键术语进行系统梳理：Token、API调用频次、MCP、Skills、Function Calling、Tool、Agent、供应商、SDK、提示词库，并深入分析它们之间的互动逻辑。定义：Token是大语言模型
企业AI工具装而不用，病根究竟在哪？
前些日子和一位老友聚餐，他跟我分享了一件事。他所在的公司某项业务规模不小，近期想探索AI能带来哪些突破。于是？他安排人事专员下载了DeepSeek，安装到了办公电脑上。我追问，接下来呢？他答道，没下文了。试用了一次，AI写的文案不达标，之后便搁置了。听完我哭笑不得。因为我清楚，这并非个案，而是当下众多中国企业的真实写照。并非企业排斥AI，而是无从下手。你以为企业应用AI的障碍是观念落后？是对新科技有抵触？别扯了。老板们精明得很，哪项技术能降本增效，他们门儿清。真正的堵点是：AI从哪来？如何部署？部署后怎么