本文系统梳理了AI智能体领域的核心术语，包括智能体(Agent)、环境(Environment)、工具(Tools)等基础概念，以及多智能体系统、人机协同等进阶知识。同时指出AI时代催生的新型就业机会，如Prompt工程师、大模型算法工程师等岗位，并提供了完整的大模型学习路径规划。文章还包含2025最新大模型学习资源包，涵盖成长路线图、经典书籍、视频教程、项目实战、行业报告及面试题库等内容，帮助读者从零基础到精通掌握大模型技术。这套由清华大学-加州理工双料博士领衔研发的学习资料，适合不同基础的学习者提升AI技能。

一、核心术语解析

• Agent（智能体）：能感知环境、进行推理并为达成目标采取行动的自主 AI 实体。

• Environment（环境）：智能体运行和交互的外部世界或系统。

• Action（行动）：智能体基于推理或目标执行的响应的任务。

• Observation（观测）：智能体在任意时刻从环境中获取的数据或输入信息。

• Goal（目标）：智能体被设计要实现的预期结果。

• LLMs（大型语言模型）：支持智能体进行推理和生成自然语言的基础模型。

• Tools（工具）：智能体用来扩展功能、与外部世界交互的 API 或实用程序。

• Evaluation（评估）：衡量智能体是否达成预设目标的过程。

• Orchestration（协调调度）：多个智能体协同工作以完成复杂任务的协调与控制机制。

• Multi-agent system（多智能体系统）：一组智能体协作实现最终目标的系统。

• Human-in-the-loop（人机协同）：人类介入或指导智能体决策过程的模式。

  

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• Reflection（反思）：智能体自我评估行为，以改进未来表现的过程。

• Planning（规划）：确定智能体达成目标所需步骤顺序的过程。

• ReAct：一种将推理（思考）和行动（工具使用）逐步结合的框架。

• Feedback loop（反馈循环）：收集结果、观察影响并调整行动的持续过程。

• Context window（上下文窗口）：智能体能同时处理的最大信息量。

• System prompt（系统提示词）：定义智能体行为的持续性背景指令或特性设定。

• Few-shot learning（少样本学习）：仅通过少量示例教会智能体新行为或新任务的方法。

• Hierarchical Agents（分层智能体）：由上级智能体向下级智能体分配任务的多层级智能体结构。

• Short-term memory（短期记忆）：在单次会话中存储的临时上下文信息。

• Long-term memory（长期记忆）：跨多次会话存储的持久化上下文，用于保证连贯性和支持学习。

• Knowledge base（知识库）：结构化的信息存储库，智能体可用于推理和决策。

• Context engineering（上下文工程）：通过筛选智能体可获取的信息，优化其输出结果的实践方法。

• Guardrails（安全护栏）：防止智能体采取有害或非预期行动的规则或边界。

• Tool call（工具调用）：智能体为执行特定任务发起的 API 调用。

• Guidelines（指导原则）：确保智能体行为与预期结果一致的政策或约束条件。

  

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• ARQ：一种新的结构化推理方法，智能体可通过逐步拆解解决复杂的特定领域问题。

  

• MCP：智能体连接外部工具、API 和数据源的标准化方式，包含 MCP 服务器、MCP 客户端、JSON-RPC、采样机制、MCP 安全防护、沙箱技术，以及如何将 LangGraph/LlamaIndex/CrewAI/PydanticAI 与 MCP 结合使用。

• A2A（智能体对智能体协议）：支持智能体直接通信和交换数据的协议。

  

• Router（路由）：将任务分配给最合适的智能体或工具的机制。

这些术语共同构成了 AI 工程师必须掌握的 AI Agent 生态核心。

👉 轮到你了：我们还遗漏了哪些重要术语？

AI时代，未来的就业机会在哪里？

答案就藏在大模型的浪潮里。从ChatGPT、DeepSeek等日常工具，到自然语言处理、计算机视觉、多模态等核心领域，技术普惠化、应用垂直化与生态开源化正催生Prompt工程师、自然语言处理、计算机视觉工程师、大模型算法工程师、AI应用产品经理等AI岗位。

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