简介

文章系统梳理了AI智能体领域的30个核心术语，分为四大部分：智能体基本构成（Agent、Environment、Goal等）、能力扩展与自我优化（Tool、Evaluation、Reflection等）、记忆知识与约束（Context Window、System Prompt等）、以及多智能体协作与系统架构（Orchestration、Multi-Agent System等）。这些术语构成了理解和使用AI智能体的基础知识框架，对AI大模型领域的新手和转行者具有重要参考价值。

在AI智能体（Agentic AI）框架如CrewAI、LangGraph和AutoGen迅速发展的今天，理解其底层概念是构建高效、可靠自主系统的关键。今天我将系统化地梳理智能体AI领域的30个核心术语，不管你是刚入行AI大模型领域还是准备转行到AI领域，相信一定对你有所帮助。

一、智能体的基本构成单元

任何智能体的运作都始于以下几个基本要素：

1.智能体(Agent)：一个能够感知环境、进行推理并执行行动以达成目标的自主AI实体。

2.环境(Environment)：智能体所处并与之交互的外部世界或系统。

3.目标(Goal)：智能体被设计需要达成的最终结果或目的。

4.行动(Action)：智能体基于当前推理和目标所执行的具体操作或任务。

5.观察(Observation)：智能体在某一时刻从环境中接收到的数据或输入信息。

6.大语言模型(LLMs)：为智能体提供核心推理能力和自然语言生成能力的基础模型。

二、智能体的能力扩展与自我优化

基础智能体通过以下机制增强其能力并实现持续改进：

1.工具(Tool)：智能体用以扩展其功能并与外界交互的API或实用程序。

2.工具调用(Tool call)：智能体为执行特定任务而发起的API调用行为。

3.评估(Evaluation)：衡量智能体表现是否符合其预期目标的系统性过程。

4.反思(Reflection)：智能体对自身行动进行自我评估，从中学习以提高未来性能的内省过程。

5.反馈循环(Feedback Loop)：一个持续收集行动结果、观察效果并相应调整后续行动的闭环过程。

6.规划(Planning)：智能体为达成目标而制定的一系列步骤和策略。

7.ReAct框架：一种将推理（Reasoning）和行动（Acting）结合起来的范式，智能体通过一步步的“思考-行动”循环来解决问题。

8.少量样本学习(Few-Shot Learning)：仅通过提供少量示例来教导智能体掌握新行为或任务的技术。

三、智能体的记忆、知识与约束

为了保持连续性和安全性，智能体需要记忆和规则：

1.上下文窗口(Context Window)：智能体单次能够考虑和处理的信息总量上限。

2.系统提示词(System Prompt)：定义智能体行为模式、个性与核心指令的持续性背景设定。

3.短期记忆(Short-Term Memory)：在单次会话或交互过程中存储的临时上下文信息。

4.长期记忆(Long-Term Memory)：在多次会话中持久化存储的上下文信息，用于保证连续性和支持学习。

5.知识库(Knowledge Base)：智能体可用于推理和决策的结构化信息仓库。

6.上下文工程(Context Engineering)：通过精心设计和控制智能体所能接触到的信息，以优化其输出的实践。

7.护栏(Cuardrails)：用于防止智能体产生有害或不符合预期行为的规则与边界。

8.指南(Cuidelines)：确保智能体行为与期望结果保持一致的政策和约束条件。

四、多智能体协作与系统架构

复杂任务通常需要多个智能体协同工作，涉及以下高级概念：

1.编排(Orchestration)：对多个智能体进行协调与控制，使它们共同完成复杂任务。

2.多智能体系统(Multi-Agent System)：为达成最终目标而相互协作的一组智能体。

3.分层智能体(Hierarchical Agents)：一种多层级的智能体结构，其中主管智能体将任务分配给下属子智能体。

4.人机协作(Human-in-the-loop)：在智能体的决策过程中引入人工干预或指导的机制。

5.路由器(Router)：一种将任务定向分配给最合适智能体或工具的机制。

6.A2A：支持智能体之间直接通信和数据交换的协议。

7.MCP：一种智能体连接外部工具、API和数据源的标准化方式。

8.ARQ：一种新的结构化推理方法，指导智能体逐步解决复杂的领域特定问题。

理解这些核心术语是设计和实现强大AI智能体系统的第一步。希望这份详细的总结能帮助您更深入地理解智能体AI的世界。

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• 大模型应用业务架构
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第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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