按主题分组，括号内为首次深入讲解的知识点。
基础与模型
| 术语 | 释义 |
|---|---|
| Agent（智能体） | 以 LLM 为大脑、自主决定下一步、用工具作用于世界、依反馈迭代直至达成目标的系统（kp-001） |
| Agentic Workflow | 用 LLM 做节点但流程写死的管线，控制流在代码而非模型（kp-007） |
| LLM | 大语言模型：逐 token 预测下一 token 的概率模型（kp-002） |
| Token | 模型处理文本的原子单位，约 0.75 英文词 / 0.5 汉字；计费与窗口的计量单位（kp-002） |
| 上下文窗口（Context Window） | 单次调用模型可见的最大 token 数；窗口外等于不存在（kp-002/003） |
| 温度（Temperature） | 采样随机性参数：低温趋确定（评测用），高温多样（创作用）（kp-002） |
| 幻觉（Hallucination） | 模型生成流畅但不真实内容的现象，源于"续写"本质而非 bug（kp-002） |
| 知识截止（Knowledge Cutoff） | 训练数据的截止日期；之后的事实模型不知道（kp-002） |
| SFT / RLHF | 监督微调 / 基于人类反馈的强化学习：把续写机器改造成助手与工具使用者的后训练（kp-002/031） |
上下文与提示
| 术语 | 释义 |
|---|---|
| 上下文工程（Context Engineering） | 为每次调用设计"模型该看见什么"的学科；增删压隔离四操作（kp-003/022） |
| 上下文腐烂（Context Rot） | 长任务中上下文退化：淹没、冲突、漂移（kp-003） |
| 迷失中间（Lost in the Middle） | 模型对长上下文中段召回差的注意力特性（kp-003） |
| 提示工程（Prompt Engineering） | 设计输入文本以稳定获得期望行为（kp-004） |
| Few-shot | 在提示中给 2-3 个示例以建立输出模式（kp-004） |
| 思维链（CoT, Chain-of-Thought） | 要求分步推理再作答；现代推理模型已内置（kp-004） |
| 结构化输出（Structured Output） | 按 JSON Schema 强制生成合法结构，靠约束解码实现（kp-005） |
| 约束解码（Constrained Decoding） | 采样时屏蔽会导致非法输出的 token（kp-005） |
| Compaction（压缩） | 把长历史蒸馏为"摘要+指针"再续跑的上下文策略（kp-022） |
| Just-in-Time Context | 内容存外部、窗口只留索引、用时才取的注入策略（kp-022） |
循环与推理
| 术语 | 释义 |
|---|---|
| Agent 循环（Agent Loop） | think→act→observe 的驱动机制；所有框架的心跳（kp-006） |
| 工具结果回填 | 工具输出作为消息 append 回上下文的协议不变式（kp-006） |
| 停止原因（stop_reason） | API 标注模型为何停下：end_turn / tool_use 等，循环分派的依据（kp-006） |
| ReAct | Reason+Act：思考与行动交替、观察修正推理的经典模式（kp-012） |
| Plan-and-Execute | 先出完整计划再逐项执行的规划时序（kp-013） |
| Todo 工具 | 让模型自己维护计划文件的机制，对抗长任务迷路（kp-013/028） |
| 反思（Reflection / Reflexion） | 失败后显式归因并把结论写回记忆以改进后续（kp-014） |
| LLM-as-Judge | 用独立模型按量表判卷的评测信号源（kp-024） |
工具与协议
| 术语 | 释义 |
|---|---|
| 函数调用（Function Calling / Tool Use） | 模型输出结构化调用请求、代码执行后回填结果的 API 原生协议（kp-009） |
| 并行工具调用（Parallel Tool Calls） | 模型一次返回多个独立调用，应并行执行（kp-009/027） |
| 工具 Schema | 工具的名称+描述+参数 JSON 定义；模型对工具的全部认知（kp-010） |
| 可行动错误（Actionable Error） | 含事实、约束、建议三要素的错误返回，引导模型定向修正（kp-010） |
| MCP（Model Context Protocol） | 工具/资源/提示接入的开放标准，"AI 的 USB-C"（kp-011） |
| MCP Host/Client/Server | 宿主应用 / 连接方 / 能力提供方（kp-011） |
| Tools vs Resources vs Prompts | MCP 三原语：模型主动调（需同意）/ 应用装配 / 用户模板（kp-011） |
| 沙箱（Sandbox） | 隔离的代码执行环境：限 CPU/内存/文件/网络（kp-018） |
| A2A（Agent2Agent） | Agent 间互操作协议：能力发现与任务委托（kp-032） |
记忆与检索
| 术语 | 释义 |
|---|---|
| 短期/长期记忆 | 会话内消息历史 / 跨会话持久存储（向量库、数据库）（kp-015） |
| 情景/语义记忆 | 事件流水 / 提炼后的事实偏好（kp-015） |
| 文件记忆（CLAUDE.md / AGENTS.md） | Agent 自己读写、会话注入的项目记忆文件（kp-015/028） |
| RAG | 检索增强生成：先检索后生成，专治过期与私有知识幻觉（kp-016） |
| 嵌入（Embedding） | 文本→高维向量，语义相近则向量相近（kp-016） |
| 切块（Chunking） | 文档切分为检索单元，质量决定 RAG 上限（kp-016） |
| 重排（Rerank） | 交叉编码器对候选精排，检索性价比之王（kp-016） |
| Agentic RAG | Agent 自主决定何时查、查什么、查几轮的检索形态（kp-016/030） |
架构与协作
| 术语 | 释义 |
|---|---|
| 编排（Orchestrator-Workers） | 主 Agent 分解整合、子 Agent 干活回结论的树形结构（kp-019） |
| 子 Agent（Subagent） | 独立上下文的下级 Agent；价值核心是上下文隔离（kp-019） |
| 返回契约 | 子 Agent 只回传"结论+证据"的接口约定（kp-019） |
| 多 Agent 系统 | 多个 Agent 通过消息协同的架构；流水线/辩论/对话/编排四种拓扑（kp-020） |
| Generator-Critic | 写手-评审双 Agent 原子模式（kp-020/024） |
| Handoff | OpenAI Agents SDK 中模型把控制权交给另一 Agent 的机制（kp-021） |
| LangGraph | 显式图 + checkpoint 的框架；控制流在开发者（kp-021） |
工程与运营
| 术语 | 释义 |
|---|---|
| HITL（Human-in-the-Loop） | 人审决策点：审批门与自主性分级（kp-023） |
| 自主性分级 L0-L5 | 从全人工到完全自主的六级谱系；生产主流在 L3（kp-023） |
| Evals（评测） | 带验收标准的任务用例集 + 统计化计分（kp-024） |
| pass^k | 同一用例独立跑 k 次全过的比率，度量稳定性（kp-024） |
| Trace / Span | 一次运行的树形轨迹 / 单步记录；Agent 的日志形态（kp-025） |
| OpenTelemetry GenAI | 生成式 AI 观测的 span 语义规范（kp-025） |
| 提示注入（Prompt Injection） | 外部内容夹带指令劫持 Agent；"Agent 时代的 SQL 注入"（kp-026） |
| 间接注入 | 经网页/邮件/工具返回等数据通道进入的注入（kp-026） |
| 纵深防御 | 权限/隔离/通道/行为/检测多层冗余的安全哲学（kp-026） |
| Prompt Caching | 相同前缀的输入缓存计费折扣（约 1/10），要求前缀稳定（kp-027） |
| 级联路由（Model Routing） | 简单步骤小模型、复杂步骤旗舰的分发策略（kp-027） |
| 预算熔断 | 单任务 token/轮数上限，封顶尾部风险（kp-027） |
| Checkpoint | Agent 状态持久化，支持断点续跑（kp-021/027） |
前沿
| 术语 | 释义 |
|---|---|
| SWE-bench | 真实 GitHub issue 修复基准，编程 Agent 的能力标尺（kp-028） |
| Edit 工具协议 | 精确字符串替换而非整文件重写的修改方式（kp-028） |
| Computer Use | 截图感知 + 坐标点击的 GUI 操控能力（kp-029） |
| OSWorld | 真实操作系统任务基准（kp-029） |
| Deep Research | 规划→并行检索→交叉验证→综合报告的研究型 Agent 形态（kp-030） |
| 蒸馏（Distillation） | 强模型轨迹教小模型，能力下放（kp-031） |
| Reward Hacking | 模型钻奖励函数空子的失效模式（kp-031） |
| Agent 经济（Agentic Economy） | Agent 作为经济参与者参与的交易生态（kp-032） |