<p>学习 AI 时总有很多关键字，另大家产生疑惑这是什么，下面总结了一个附表：</p>
<h3>逻辑关系总结</h3>
<ol>
<li><strong>LLM = 大脑</strong>：负责思考、理解需求、生成执行方案</li>
<li><strong>Agent = 完整自主机器人</strong>：大脑 + 记忆 + 规划 + 工具调度能力</li>
<li><strong>Skill / Tool = 机器人手脚工具</strong>：仅单一执行能力，无自主思考</li>
<li><strong>Function Call = 大脑指挥手脚执行的通讯协议</strong></li>
<li><strong>RAG、计算器、爬虫、文件读写 全部归类为 Skill</strong></li>
<li><strong>Multi-Agent = 多个智能体分工协作完成复杂项目</strong></li>
</ol>
<h3>一、AI Agent 智能体体系</h3>
<table>
<thead>
<tr>
<th>英文术语</th>
<th>中文名称</th>
<th>标准定义</th>
<th>实操示例</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<td>AI Agent</td>
<td>AI智能体</td>
<td>具备目标、记忆、规划、工具调用、自主循环执行任务的自治AI单元</td>
<td>自动周报生成智能体、售后工单处理智能体</td>
</tr>
<tr>
<td>Multi-Agent</td>
<td>多智能体</td>
<td>多个独立智能体可通信、分工协同完成复杂长链路任务</td>
<td>调研Agent+数据分析Agent+绘图Agent联动办公</td>
</tr>
<tr>
<td>Agent Framework</td>
<td>智能体开发框架</td>
<td>封装记忆、规划、工具调度的底层开发底座，快速搭建Agent</td>
<td>LangGraph、AutoGen、LlamaIndex、扣子智能体框架</td>
</tr>
<tr>
<td>Agent Runtime</td>
<td>智能体运行时</td>
<td>管理Agent会话生命周期、工具权限、上下文、状态缓存执行环境</td>
<td>OpenAI Agent Runtime、字节内部Agent Runtime</td>
</tr>
<tr>
<td>Task Planner / Planner</td>
<td>任务规划器</td>
<td>Agent内置模块，将复杂总目标拆解为有序子任务</td>
<td>做月度报表拆解：拉业务数据→指标计算→生成图表→导出PDF</td>
</tr>
<tr>
<td>Self-Reflection</td>
<td>自我反思模块</td>
<td>任务执行完成后复盘错误、校验结果、优化后续执行逻辑</td>
<td>数据计算出错后自动复核参数，重新调用计算工具</td>
</tr>
<tr>
<td>Agent Memory</td>
<td>智能体记忆系统</td>
<td>存储对话、任务上下文、历史资料，分为短期、长期两类</td>
<td>会话聊天记录、长期业务知识库快照</td>
</tr>
<tr>
<td>Short-term Memory</td>
<td>短期记忆</td>
<td>当前会话上下文窗口，会话结束自动清空</td>
<td>单次对话内全部问答上下文</td>
</tr>
<tr>
<td>Long-term Memory</td>
<td>长期记忆</td>
<td>持久化向量库存储，跨会话可检索历史信息</td>
<td>历史客户工单、过往项目文档模板</td>
</tr>
<tr>
<td>Agent State</td>
<td>智能体状态</td>
<td>记录任务进度、中间变量、工具返回结果的临时快照</td>
<td>爬取商品数据过程中缓存的半成品数据</td>
</tr>
<tr>
<td>Agent Prompt Template</td>
<td>智能体提示词模板</td>
<td>约束Agent身份、行为规则、输出格式、工具调用范围的固定指令</td>
<td>限制Agent禁止编造数据、仅允许指定工具调用</td>
</tr>
<tr>
<td>Agent Orchestration</td>
<td>智能体编排</td>
<td>调度多个Agent执行顺序、数据流、分支判断、条件流转</td>
<td>调研Agent输出素材后，流转给文案Agent生成报告</td>
</tr>
</tbody>
</table>
<h3>二、Skill / Tool 技能工具体系</h3>
<table>
<thead>
<tr>
<th>英文术语</th>
<th>中文名称</th>
<th>标准定义</th>
<th>实操示例</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<td>Skill</td>
<td>技能</td>
<td>可被Agent调用的最小标准化执行功能单元，单一功能能力</td>
<td>表格计算、文档解析、联网搜索、邮件发送</td>
</tr>
<tr>
<td>Tool / Tool Function</td>
<td>工具函数</td>
<td>标准化外部调用接口，大模型通过函数调用协议触发技能</td>
<td>天气查询API、数据库查询接口、代码运行工具</td>
</tr>
<tr>
<td>Function Calling</td>
<td>函数调用</td>
<td>大模型自主识别需求，自动组装参数、发起外部工具调用的标准协议</td>
<td>用户询问股价，模型自动调用股票查询Skill</td>
</tr>
<tr>
<td>Built-in Skill</td>
<td>内置技能</td>
<td>框架原生自带、开箱即用的通用公共工具</td>
<td>计算器、文本翻译、图片解析、联网搜索</td>
</tr>
<tr>
<td>Custom Skill</td>
<td>自定义私有技能</td>
<td>开发者自主封装，对接企业内部业务系统的专属工具</td>
<td>ERP数据读取、内部业务数据库读写、私有接口</td>
</tr>
<tr>
<td>Skill Schema</td>
<td>技能描述规范</td>
<td>JSON格式定义技能名称、入参、出参、功能说明，供模型识别调用</td>
<td>定义天气Skill需要城市、日期两个入参字段</td>
</tr>
<tr>
<td>Skill Permission</td>
<td>技能权限管控</td>
<td>限制不同Agent能否调用对应Skill、可操作数据范围</td>
<td>普通客服Agent禁止调用用户隐私数据库Skill</td>
</tr>
<tr>
<td>Tool Router</td>
<td>工具路由调度器</td>
<td>自动判断当前子任务匹配所需Skill，分发调用请求</td>
<td>资料检索走搜索Skill，数值运算走计算器Skill</td>
</tr>
<tr>
<td>Plugin</td>
<td>插件包</td>
<td>一组关联Skill打包集合，一键导入扩展Agent能力</td>
<td>办公插件：包含Excel处理、Word导出、发送邮件三类Skill</td>
</tr>
</tbody>
</table>
<h3>三、大模型基础核心术语</h3>
<table>
<thead>
<tr>
<th>英文术语</th>
<th>中文名称</th>
<th>标准定义</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<td>LLM</td>
<td>大语言模型</td>
<td>基于文本预训练的生成式基础大模型，理解与生成自然语言</td>
</tr>
<tr>
<td>Multimodal LLM</td>
<td>多模态大模型</td>
<td>同时支持文本、图片、音频、视频输入输出的通用大模型</td>
</tr>
<tr>
<td>Embedding</td>
<td>向量嵌入</td>
<td>将文本、图像转为高维数值向量，用于相似度匹配、知识库检索</td>
</tr>
<tr>
<td>Token</td>
<td>令牌</td>
<td>模型文本最小计算单位，用于上下文限制、计费统计</td>
</tr>
<tr>
<td>Context Window</td>
<td>上下文窗口</td>
<td>模型单次可读取处理的最大Token长度，决定短期记忆上限</td>
</tr>
<tr>
<td>Fine-tuning</td>
<td>微调</td>
<td>在通用基座模型上，使用自有业务数据二次训练适配专属场景</td>
</tr>
<tr>
<td>SFT</td>
<td>监督微调</td>
<td>基于人工标注问答样本训练，对齐人类语言输出习惯</td>
</tr>
<tr>
<td>RLHF</td>
<td>人类反馈强化学习</td>
<td>通过人工打分优化模型输出偏好，降低幻觉、提升回答合规性</td>
</tr>
<tr>
<td>Inference</td>
<td>模型推理</td>
<td>模型接收输入、计算并生成回复的运行过程</td>
</tr>
<tr>
<td>Temperature</td>
<td>温度参数</td>
<td>控制生成内容随机性，数值越高输出越发散、创意越强</td>
</tr>
<tr>
<td>Hallucination</td>
<td>模型幻觉</td>
<td>大模型编造不存在的事实、虚假数据、不存在文献引用</td>
</tr>
</tbody>
</table>
<h3>四、RAG 检索知识库配套术语（Agent高频依赖Skill）</h3>
<table>
<thead>
<tr>
<th>英文术语</th>
<th>中文名称</th>
<th>标准定义</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<td>RAG</td>
<td>检索增强生成</td>
<td>先检索私有知识库参考资料，再结合资料让模型生成准确回答</td>
</tr>
<tr>
<td>Vector Database</td>
<td>向量数据库</td>
<td>持久化存储Embedding向量，提供高速相似度检索，长期记忆载体</td>
</tr>
<tr>
<td>Chunking</td>
<td>文本分块</td>
<td>将超长文档切割为小段文本再向量化存储，提升检索精准度</td>
</tr>
<tr>
<td>Retrieval</td>
<td>检索器</td>
<td>RAG核心技能，从知识库匹配与问题相关的参考片段</td>
</tr>
<tr>
<td>Re-rank</td>
<td>检索重排序</td>
<td>初筛检索结果后重新打分排序，过滤低相关无关内容</td>
</tr>
<tr>
<td>Knowledge Base</td>
<td>私有知识库</td>
<td>企业业务文档、规则手册、内部资料集合</td>
</tr>
<tr>
<td>Hybrid Search</td>
<td>混合检索</td>
<td>关键词全文检索 + 向量语义检索结合，兼顾精准与语义匹配</td>
</tr>
</tbody>
</table>
<h3>五、AI 开发、应用、运维通用术语</h3>
<table>
<thead>
<tr>
<th>英文术语</th>
<th>中文名称</th>
<th>标准定义</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<td>Prompt Engineering</td>
<td>提示工程</td>
<td>设计指令、示例、规则，引导模型/Agent输出符合预期结果</td>
</tr>
<tr>
<td>Zero-shot / Few-shot</td>
<td>零样本 / 少样本提示</td>
<td>不给示例 / 少量示例，让模型直接完成陌生任务</td>
</tr>
<tr>
<td>Workflow</td>
<td>AI自动化工作流</td>
<td>固定顺序多步骤AI流程，可串联模型、Agent、工具、分支判断</td>
</tr>
<tr>
<td>LLM Pipeline</td>
<td>大模型处理流水线</td>
<td>标准化完整链路：输入预处理→检索→规划→工具调用→生成→结果校验</td>
</tr>
<tr>
<td>Orchestration</td>
<td>任务编排</td>
<td>串联模型、智能体、工具、数据库，搭建自动化业务链路</td>
</tr>
<tr>
<td>API Gateway</td>
<td>AI接口网关</td>
<td>统一管控模型、Agent、Skill接口，提供鉴权、限流、日志能力</td>
</tr>
<tr>
<td>Tokenizer</td>
<td>分词器</td>
<td>将自然文本切割为模型可识别Token的预处理工具</td>
</tr>
<tr>
<td>Guardrail</td>
<td>安全护栏</td>
<td>限制Agent、Skill输出违规内容，拦截高危操作、隐私泄露</td>
</tr>
<tr>
<td>AI Sandbox</td>
<td>AI安全沙箱</td>
<td>隔离运行环境，限制工具文件读写、网络访问，规避安全风险</td>
</tr>
<tr>
<td>Agent Store</td>
<td>智能体市场</td>
<td>平台预制成品Agent库，支持直接导入复用</td>
</tr>
<tr>
<td>Skill Marketplace</td>
<td>公共技能市场</td>
<td>平台提供开箱即用的通用公共Skill资源库</td>
</tr>
</tbody>
</table>

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