本文系统梳理了AI智能体领域的30个核心术语，分为四大类：基本构成单元（智能体、环境、目标等）、能力扩展与自我优化（工具、评估、反思等）、记忆知识与约束（上下文窗口、系统提示词、护栏等）、多智能体协作与系统架构（编排、多智能体系统、分层智能体等）。理解这些术语是构建高效AI智能体系统的基础，对AI从业者及转行者具有重要参考价值。

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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