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AI Agent 是能感知环境、自主规划、调用工具并迭代完成目标的大模型应用形态。区别于单轮问答，Agent 具备任务拆解、工具调用、记忆与反思能力，是当前 AI 应用落地最活跃的方向。
微调是在预训练大模型基础上用领域数据继续训练，让模型稳定掌握特定风格、格式与知识的技术。借助 LoRA/QLoRA 等参数高效方法，消费级显卡也能完成以前需要机房级算力的微调任务。
提示词工程是通过结构化设计输入文本来稳定驱动大模型输出的方法论，覆盖角色设定、任务拆解、少样本示例、思维链、输出格式约束等核心技巧，是所有 AI 应用效果的第一道杠杆。
向量数据库专门存储与检索高维向量（Embedding），是语义搜索和 RAG 系统的检索底座。它把「语义相近」变成「距离相近」，让机器第一次能按含义而非关键词匹配信息。
Agent Skill 是可复用、可组合、可分发的 AI 智能体能力单元。它封装了特定任务的提示词、工具调用链、数据处理逻辑、错误重试策略，支持在 Claude、Codex、Cursor 等环境中直接加载调用，实现「一次编写，多端复用」。
ComfyUI 是基于节点的 Stable Diffusion WebUI，通过可视化工作流图实现复杂的图像/视频生成管线，支持模型热插拔、自定义节点、批量处理、API 调用，是 AI 视觉生产的工业级标准工具。
LoRA 是一种参数高效微调技术，通过冻结预训练模型权重、仅训练低秩分解矩阵，以极少参数量实现模型能力适配。广泛用于 Stable Diffusion 风格/角色微调、LLM 领域适配，支持多 LoRA 叠加、动态加载卸载。
MCP 是 Anthropic 推出的开放协议，标准化大模型与外部工具、数据源、提示词模板的交互方式，让 AI 助手能安全、可控地访问本地文件、数据库、API 等资源。
RAG 是检索增强生成技术，通过向量数据库检索相关文档片段，作为上下文注入大模型，解决模型知识截止、幻觉、私有数据不可用等问题，是企业级 AI 应用落地的核心架构模式。
WAN (WanVideo) 是阿里巴巴开源的视频生成模型系列，支持文生视频、图生视频、视频编辑，WAN 2.1/2.2 在 VBench 基准上超越 Sora/Gen-3，支持 1080p/4K、任意时长、多风格，已集成 ComfyUI、Diffusers、运行于消费级 GPU。
