

## 基础概念

### LLM（Large Language Model）
大型语言模型。通过海量文本数据训练的深度神经网络，能理解和生成自然语言。目前主流如 GPT、Claude、Grok、Llama、Qwen 等。

### Token（词元）
LLM 处理文本的最小单位。**不是单词**，而是子词（subword）或字符片段。  
- 英文：1 个 token ≈ 4 个字符 ≈ 0.75 个单词  
- 中文：1 个汉字 ≈ 1~2 个 token  
- Token 数量直接决定**费用**和**上下文长度**。

### Context（上下文）
模型在一次推理时能“看到”的全部文本内容，包括历史对话、系统指令、用户输入等。

### Context Window（上下文窗口）
模型单次能处理的最大 Token 数量。  
**常见规格（2026 年）**：
- GPT-4o / Claude 3.5：200K
- Grok-3 / Gemini 2.0：1M+
- Llama 3.1 405B：128K

超过 Context Window 会发生**截断**（truncation），导致信息丢失。

### Prompt（提示）
用户或系统输入给模型的全部文本，用于引导模型生成期望输出。

### User Prompt（用户提示）
用户实际输入的内容（如问题、指令、对话）。

### System Prompt（系统提示）
开发者预设的“人格设定 + 规则 + 行为约束”，在对话开始时注入，优先级最高。  
作用：定义模型角色、输出格式、禁止事项等。

## 进阶概念

### Tool（工具 / 函数调用）
让 LLM 能调用外部工具（如搜索、代码执行、计算器、数据库等）的能力。  
模型先输出工具调用请求 → 执行工具 → 把结果塞回上下文 → 模型继续生成最终答案。

### MCP（Model Context Protocol？此处指工具调用相关协议/框架）
（面试中若出现，通常指 **Multi-Call Protocol** 或特定公司的 **Model Control Protocol**，但最常见的是指 **Tool Calling / Function Calling 的多轮协议**）

### Agent（智能体）
具备**自主性**的 LLM 系统。核心特征：
- 能感知环境（Context + Tools）
- 能规划（Planning）
- 能执行（Tool Use）
- 能记忆（Memory）
- 能迭代直到完成复杂目标

典型架构：ReAct、Plan-and-Execute、Multi-Agent 等。

### Agent Skill（智能体技能）
Agent 拥有的具体能力，通常通过以下方式实现：
1. Tool Use（工具调用）
2. Few-shot / Chain-of-Thought 提示
3. 代码解释器（Code Interpreter）
4. 自定义函数 / API
5. 检索增强（RAG）
6. 记忆模块（Memory）

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**面试高频总结一句话版：**

- **Token** 是 LLM 的“货币”和“长度单位”
- **Context Window** 是模型一次能“记住”多少内容的上限
- **Prompt**（System + User）是指挥模型的“指令集”
- **Tool** 是给模型“手和眼睛”
- **Agent** 是把 Tool + Planning + Memory 组合起来，能**自主完成复杂任务**的智能体
- **Agent Skill** 是 Agent 具体会用的各种能力

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**背诵金句（面试必备）：**
“LLM 本身只会 next-token prediction，要让它真正有用，必须通过 Prompt 引导、Tool 赋予能力、Agent 实现自主规划，最终在 Context Window 内完成任务。”