基础概念
AGI（通用人工智能）是什么意思？
Artificial General Intelligence，能够在大多数认知任务上达到或超过人类水平的通用人工智能，是 AI 领域的长期目标。
与当前「专用于特定任务」的窄 AI 相对，AGI 强调跨领域迁移、自主推理与持续学习能力。业界对 AGI 的定义和时间表分歧很大：部分厂商将 Agent 能力视为通往 AGI 的路径，也有研究者认为现有大模型范式无法直接到达 AGI。选型时的务实视角：不必为「接近 AGI」的营销话术买单，重点仍看任务基准、成本与可靠性。
适用场景
理解 AI 工具能力边界
辅助工具选型和方案沟通
建立可复核的 AI 工作流
常见误区
概念不能替代具体工具测试。
正式上线前仍要评估成本、权限、合规和可维护性。
如何用于工具选型
先确认这个概念解决的是能力问题、流程问题还是工程问题，再回到具体工具详情页核对官网入口、价格模式、支持语言、平台能力、最近核验日期和不适用边界。涉及团队或商业使用时，还要单独检查权限、数据策略、商用授权和替代方案。
