人工智能（AI）是指讓計算機模擬人類思維和學習能力的技術。與傳統軟件靠程序員編寫固定規則不同，AI 系統通過大量數據“學習”規律，然後對新情況做出判斷。 弱人工智能（Narrow AI）：專注單一任務，如圖像識別或下圍棋。 通用人工智能（AGI）：能跨領域執行各類任務，目前仍是研究目標。 機器學習是 AI 的子集，深度學習是機器學習的子集。 大語言模型（LLM） 大語言模型（LLM）是 AI Agent 的“大腦”。它通過海量文本訓練，學會了在給定輸入後預測下一個最合理的詞（Token）。ChatGPT、Claude、Gemini 都是基於此原理構建的。 關鍵概念：Token 是 LLM 處理文本的基本單位，大約等於 0.75 個英文單詞。上下文窗口（Context Window）決定了模型每次能記住多少信息。 Transformer 架構：通過“自注意力機制”理解句子中每個詞與其他詞的關係。 LLM 的侷限：無實時數據、可能產生幻覺（Hallucination）、無法自主執行操作。 提示詞工程 提示詞（Prompt）是你與 LLM 溝通的方式。