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让 LLM 处理你的数据和任务有三种方式 - 把一切放进上下文窗口、接入 RAG（检索增强生成），或对模型进行微调。每种方式成本、知识更新速度和精度上限都不同。下文说明它们如何工作、有何区别，以及如何为聊天机器人、客服助手或内部 copilot 选择策略，避免不必要支出。

Codex 是 OpenAI 用于借助语言模型编写、修改和调试代码的产品。这一名称最早出现在 2021 年，当时对应的模型驱动了初代 GitHub Copilot；到 2026 年中，Codex 已成长为 ChatGPT 与 GPT-5.6 生态中的完整 coding 智能体。与之并列的还有 Cursor、Claude Code、GitHub Copilot 等 AI 助手 - 它们都能加速开发，但嵌入工作流的方式不同。下文介绍 Codex 的现状、编程助手如何工作，以及如何选型。

• Codex - OpenAI 的 coding 智能体：仓库编辑、终端、测试、与 ChatGPT Work 集成
• GPT-5.6 Sol - OpenAI 代码旗舰；Terra 与 Luna 是更经济的选项
• AI 助手 - 从 Tab 补全到读取项目并执行命令的智能体
• 工具选择 - 取决于 IDE、公司政策、预算与自动化深度

Ollama 是在电脑或服务器上本地运行大语言模型（LLM）的工具。它下载并管理模型，提供 CLI 和 HTTP API，无需云订阅，也无需将数据发送给第三方。下文介绍为何需要本地模型、如何在 Windows、macOS 和 Linux 上安装 Ollama、如何选择模型，以及如何接入各类应用。

• 隐私 - 提示词和文档不离开本机
• 离线 - 模型下载后可无网络运行
• 免费 - 无按 token 计费，仅消耗硬件与电力
• API - 兼容 OpenAI 格式，可接入 Cursor、n8n、LangChain 等工具

GEO（Generative Engine Optimization，生成式引擎优化）是优化网站和内容，使 生成式搜索系统 - ChatGPT、Perplexity、Google AI Overviews、Copilot、Gemini - 能找到您的材料、引用它们，并在用户回答中推荐您的品牌。经典 SEO 仍然重要，但 AI 搜索的工作方式不同：模型不展示链接列表，而是 从多个来源综合生成答案。下文介绍 GEO 是什么、与 SEO 的区别，以及如何为这一新现实准备网站。

AI 智能体是基于大语言模型的软件系统，它不只是回答问题，还会执行动作：在 CRM 中查数据、创建工单、发邮件、分析文档，并在既定规则内做决策。对企业来说，这是在不必为每个场景单独写后端的情况下，自动化重复流程的一种方式。下文介绍智能体是什么、与聊天机器人和传统自动化的区别，以及分步落地方法。

RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）是一种方法：语言模型在回答之前先从你的知识库中检索相关片段，再生成文本。它不必把所有文档"记"进模型权重，也不必整份载入上下文，而是搜索合适段落并注入 prompt。下文介绍 RAG 是什么、流水线如何工作，以及何时适合用于生产环境。

到 2026 年中，三款工具主导 AI 辅助开发：Cursor 作为覆盖整个仓库的 Agent 编辑器，Claude Code 作为 Anthropic 的终端 Agent，GitHub Copilot 作为 VS Code 和 JetBrains 的标准扩展。三者都有自动补全、对话和多文件编辑，但理念、生态和价格不同。下面按场景对比，帮你选一个工具或有意组合。

MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议）是一种开放协议，用于标准化 AI 助手与外部数据和工具的连接方式。不必为每个服务（GitHub、数据库、CRM、文件系统）单独写集成，只需运行 MCP 服务器，客户端 - Cursor、Claude Desktop、Zed 等 - 即可通过统一契约连接。下文介绍 MCP 是什么、架构如何工作，以及该协议在生产环境中的价值。

Cursor 是一款基于 VS Code 构建的 AI 代码编辑器。它保留熟悉的界面、扩展和快捷键，但增加了模型对话、Tab 自动补全、Agent 模式以及整个项目的上下文 - 而不仅是当前打开的文件。下文介绍 Cursor IDE 是什么、它与普通编辑器有何不同，以及何时值得切换。

上下文窗口是语言模型在单次请求中「看到」的文本量：你的提示词、对话历史、上传的文档以及模型的回复。一次 API 调用能否容纳整个代码库、长合同或仅一段短对话，取决于窗口大小。下文说明什么是上下文窗口、如何用 token 衡量，以及为何它是选模型时的关键参数之一。