Token和Agent、Prompt、模型这些AI概念什么关系?

入坑AI一个月了,感觉自己在学一门新语言。Token、Agent、Prompt、Embedding、Skill、模型……这些词天天看到但它们之间到底什么关系?

有没有人能画个关系图之类的帮我理清一下?我现在就是每个词单独大概知道什么意思但串不起来。


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一直以为Token是Agent的一部分,原来是模型的计量单位,这篇终于捋清楚了

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新手路过,Prompt我理解成对话模板,Agent是带工具的那种,对吗

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来帮你串一下,用一个点外卖的比喻:

模型 = 厨师(做菜的核心能力)
Token = 食材的计量单位(厨师做菜需要食材,按斤称重)
Prompt = 你的点菜单(告诉厨师你要什么)
Agent = 帮你管理整个点餐流程的服务员(不光点菜还帮你叫快递、找优惠券)
Embedding = 厨师脑子里对食材的理解和分类(把文字转成数学向量方便计算)
Skill/插件 = 厨师的额外技能(会做中餐也会做西餐,可以额外学烘焙)

它们的关系链条:

你写Prompt(点菜)
→ 发送给模型(厨师收到)
→ 模型处理时消耗Token(用食材做菜)
→ Agent可以调度多个模型+工具完成复杂任务(服务员协调多个厨师)
→ Embedding在底层帮模型理解语义
→ Skill是Agent可以调用的能力模块

Token贯穿始终——你的Prompt是token,模型的回复是token,Agent每一步操作都在消耗token。所以token是整个系统的"燃料"。


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再补充一个:token和数据库什么关系?

直接关系不大,但在实际AI应用里经常一起出现。比如RAG(检索增强生成)就是从数据库里检索相关内容,拼到prompt里发给模型。这个过程中检索出来的内容会占用token配额。数据库存的越多,检索的越精准,消耗的token反而可以更少(因为给模型的上下文更精确,不用来回废话)。


看到有人搜"token和龙虾什么关系"——如果你说的龙虾是OpenClaw(社区叫它龙虾),那关系就是:OpenClaw作为AI Agent框架,它的Agent在执行任务时会调用大模型,调用大模型就消耗token。所以用OpenClaw/龙虾 = 消耗token = 花钱。

token就是龙虾的"饲料",养龙虾就得不停喂token,喂得越多龙虾干的活越多。


那个点外卖的比喻绝了,我终于知道这些概念的关系了。收藏


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提醒一下,不是所有操作都消耗token。Agent调用一些本地工具(比如打开文件、计算器)是不消耗token的,只有经过大模型的部分才消耗。所以一个好的Agent框架会尽量减少不必要的模型调用来省token。当贝Molili在这方面做了不少优化,同样的任务token消耗比直接调API低。

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Token最底层,Prompt是壳子,Agent才是最外层,搞清这个层级就顺了