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AI Glossary

35 个词条，一个面向人、也面向未来 AI Agent 的术语库。每个词条都尽量用一句话说清定义，而不是复述维基百科。

A 4 C 3 E 2 F 3 G 2 H 1 I 2 L 1 M 3 P 4 R 2 S 3 T 3 V 1 Z 1

筛选术语 35 条

Agent 智能体能够感知输入、规划步骤并调用工具去完成任务的 AI 系统，区别于只产生文本的模型。

Agent Harness 智能体运行时承载 Agent 循环、工具注册、权限与状态管理的运行环境，决定了 Agent 的可靠上限。

AGI 通用人工智能一个假想中的系统，能在绝大多数认知任务上达到或超过受过训练的人类水平。

Attention 注意力机制 Transformer 的核心运算，让每个 token 按相关性对其他 token 加权聚合信息。

Calibration 校准模型给出的概率与真实发生频率一致的性质；是对一组预测成立的统计性质，不保证单个答案正确。

Context 上下文模型在生成这一刻能看到的全部信息，包括系统提示、历史对话、检索结果和工具返回。

Context Window 上下文窗口模型单次请求能处理的最大 token 数量，是硬性上限而非建议值。

Embedding 向量嵌入把文本映射成高维向量，使语义相近的内容在向量空间中距离更近。

Evals 评估用一组可重复运行的任务和判定标准衡量 AI 系统的表现，而不是靠感觉判断。

Few-shot 少样本示例在提示中给出少量输入输出样例，让模型模仿格式与判断标准。

Fine-tuning 微调在预训练模型的基础上用特定领域数据继续训练，改变模型的默认行为倾向。

Function Calling 函数调用模型按约定的结构化格式输出参数，请求外部程序执行某个函数。

Grounding 事实锚定让回答建立在可核查的外部资料之上，而不是模型的参数记忆。

Guardrails 护栏在模型之外设置的限制层，用于校验、拦截或修正 Agent 的行为边界。

Hallucination 幻觉模型生成流畅、自信但事实上错误的内容，是概率生成的固有副作用。

Inference 推理（前向计算）模型根据给定输入计算并生成输出的过程，与训练相对。

Instruction Tuning 指令微调用大量「指令—回答」数据训练模型，使其学会遵循要求而非仅续写文本。

LLM 大语言模型在海量文本上训练、以预测下一个 token 为目标、能够理解与生成自然语言的模型。

MCP 模型上下文协议一套开放协议，用统一方式把模型连接到外部工具与数据源，避免为每个组合写胶水代码。

Memory 记忆跨会话保留并可按需取回的信息层，与上下文窗口是两件事。

Multimodal 多模态模型能同时接收或生成文本、图像、音频、视频等多种形态的信息。

Parameters 参数模型中被训练出来的数值权重，通常以十亿（B）为单位计量。

Pretraining 预训练在大规模通用语料上训练基础模型，让它先获得语言与世界知识。

Prompt 提示词发送给模型的完整输入，包含指令、上下文、示例与输出格式要求。

Prompt Injection 提示注入攻击者把恶意指令藏进模型会读到的内容里，从而劫持 Agent 的行为。

Reasoning 推理模型在给出最终答案前展开多步思考，用更多计算换取更高的正确率。

Scaling Law 规模定律描述模型能力如何随参数量、数据量与算力增长而提升的经验规律。

Skill 技能把一段可复用的流程、知识与脚本封装成单元，供 Agent 在需要时加载执行。

System Prompt 系统提示在对话开始前设定的角色、规则与约束，优先级高于用户消息。

Temperature 温度控制采样随机性的参数：越低越稳定保守，越高越发散多样。

Token 词元模型处理文本的最小单位，一个中文字通常占 1–2 个 token。

Tool Use 工具使用模型通过调用外部工具来获取信息或产生副作用，从而突破纯文本的限制。

Vector Database 向量数据库专为存储与近邻检索向量而设计的数据库，是语义搜索与 RAG 的常见基础设施。

Zero-shot 零样本不给任何示例，直接让模型完成任务。

为什么需要术语库

术语混乱是 AI 讨论中最常见的浪费来源。

对齐人的理解

「上下文」和「记忆」经常被混用，但它们是完全不同的工程问题。术语清晰，讨论才有意义。

给 Agent 用

当你的知识库被 Agent 读取时，一致的术语表能显著降低误解。它本质上是一份接口文档。

可以反对

每个定义都是我们的判断，不是标准答案。你可以不同意——但至少我们要说清楚自己在说什么。

AINOTES 101

Words are interfaces.

如果两个词指的是同一件事，就不要用两个词。这是知识库能长期维护的前提。

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