建立生成式 AI、基础模型、产品和智能体的四层地图，并解释它们的包含关系。
生成式 AI 是技术类别，基础模型提供通用生成能力，产品把能力交给用户，智能体还能调用工具持续行动。
今天社会语境里的 AI 常是对生成式 AI 产品的简称。大语言模型处理和生成语言，多模态模型还能处理图像、声音或视频；产品在模型外增加界面、记忆、检索和安全机制；智能体再加入目标、工具、循环和权限。准确分层能避免把品牌、模型和能力混成一个词。
准备纸和笔，打开课程页面。活动卡片直接使用，不需要家长另外制作。
提前准备：提前打开一个聊天产品和一个代码或智能体产品，只需停留在首页或功能介绍页，不需要让孩子登录。
现场展示：请孩子分别指出产品界面、可能使用的模型、可调用的工具和人的决定权，重点不是比较品牌强弱。
安全边界：只观察公开界面；不要提交个人资料、文件或真实账号信息。
“今天我们要一起想一个问题：ChatGPT、Claude、GLM 和 Claude Code 为什么不在同一个概念层级？ 先说说你现在怎么想，不用马上答对。然后我们通过「AI 名称法庭」找证据。”
每一步都对应本课目标，不再使用所有课程都一样的通用话术。
这一步把“生成式 AI 是技术类别，基础模型提供通用生成能力，产品把能力交给用户，智能体还能调用工具持续行动。”变成孩子可以实际操作的任务。
家长可以这样问先请孩子自己完成“把名称卡放到最准确的层级”，再问：“你为什么从这里开始？你准备用什么线索判断？”
孩子卡住时如果孩子卡住，只给一个本课例子作为提示：“GLM-5.2 是具体模型版本”，不要替孩子完成选择。
这一步让孩子把刚才的选择与本课目标连接起来：建立生成式 AI、基础模型、产品和智能体的四层地图，并解释它们的包含关系。
家长可以这样问请孩子完成“为容易跨层的名称写出两种解释”，然后追问：“你的决定依据是什么？如果换成‘ChatGPT 是组合模型与工具的产品’，结果会不会不同？”
孩子卡住时不要直接纠正；可以问：“这会不会落入这个常见误解——品牌名可能同时用于模型和产品，需要结合上下文判断。”
最后一步用来确认孩子是否真正理解，而不只是照着做完。
家长可以这样问完成“选择一个产品画出模型、工具和人的关系”后，请孩子用自己的话解释今天的结论：“先分清技术、模型、产品和智能体，再讨论它能做什么。”为什么成立？
孩子卡住时如果解释跑偏，可以提醒孩子避开这个误解：“今天的 AI 不只等于 LLM。”
把这句话再读一次：“生成式 AI 是技术类别，基础模型提供通用生成能力，产品把能力交给用户，智能体还能调用工具持续行动。”
只提示“GLM-5.2 是具体模型版本”，让孩子自己说它和任务有什么关系。
问孩子：“今天的 AI 不只等于 LLM。”让孩子找证据判断。