术语回查¶
这些是本课程采用的简明工作定义；完整机制、边界和一手来源见对应章节。术语在不同框架中可能另有细分，不据此推断某个 SDK 的接口行为。
想查中英术语，或看看概念之间怎样连接，可以打开作者的 AI 编程字典。查完一个词，再回到下表对应的学习章，把它放进实际执行过程里理解。
| 术语 | 在本课程里指什么 | 关键边界 | 阅读 |
|---|---|---|---|
| LLM | 处理上下文、生成输出的语言模型 | 生成文字不等于外部动作已执行 | 01 |
| Runtime / Harness | 驱动模型、状态与工具执行的程序 | 必须自己落实控制边界 | 01 |
| Agent | 按声明的定义，能依观察动态选择动作的系统 | 没有跨社区统一的唯一组件清单 | 01 |
| Workflow | 主要控制路径预先定义的执行流程 | 可以包含模型调用与条件分支 | 01 |
| Token | 由相应编码规则处理的模型输入/输出单位 | 不是固定一个字或单词 | 02 |
| 自回归 | 依前缀逐步生成后续 token | 概率高不等于事实真 | 02 |
| Attention | 用查询与键的匹配权重混合值表示 | 权重不是事实可信度 | 02 |
| Prefill / Decode | 处理已有输入 / 逐步生成输出的阶段 | 性能还受服务实现与排队等影响 | 02 |
| KV Cache | 可复用的历史 Key/Value 中间表示 | 不等于持久记忆或参数学习 | 02 |
| Embedding | 将内容映射为数值表示 | 维度相同不保证语义空间兼容 | 06 |
| SFT | 以示范数据调整模型行为的微调 | 数据质量与泛化仍需验证 | 02 |
| LoRA | 用低秩增量进行参数高效适配的一种方法 | 与 SFT 不在同一分类维度 | 02 |
| Prompt | 本课程中狭指指令与示例 | 广义用法可能包含完整模型输入 | 03 |
| Context | 一次调用中实际可见的信息 | 存在数据库中不等于已进入输入 | 03 |
| Tool Call | 调用工具的意图与参数 | Schema 合格不等于获授权 | 05 |
| Schema | 数据结构、字段与类型等合同 | 不证明字段内容真实或合规 | 05 |
| MCP | 连接应用与能力提供方的标准协议 | 不自动实现业务资源授权 | 05 |
| A2A | Agent 之间协作的协议体系 | 与 MCP 有不同侧重，可组合 | 05 |
| RAG | 生成时使用检索到的外部证据 | 不保证正确，也不强制使用向量库 | 06 |
| Chunk | 按一定策略切分出的检索单位 | 要保留来源、版本与上下文关系 | 06 |
| Sparse / Dense Retrieval | 稀疏词项表示 / 稠密向量表示的检索 | 对精确编号与语义改写的表现需实测 | 06 |
| RRF | 按多份排名的倒数位置融合候选 | 不直接把不同检索器分数相加 | 06 |
| Rerank | 对已经召回的候选重新排序 | 不能凭空补回候选外的证据 | 06 |
| State | 当前任务的可维护进度与观察 | 未持久化的状态可能随进程丢失 | 07 |
| Memory | 保留后续可取用信息的应用机制 | 保存、检索、读入是不同步骤 | 07 |
| Checkpoint | 为恢复而保存的某个执行状态 | 不自动与外部写入共享事务 | 07 |
| ReAct | 交替组织推理与行动的一种范式 | 不要求公开模型隐藏思维 | 08 |
| Reflection | 对先前过程或结果进行反馈与调整 | 只写反思文本不等于更新权重 | 08 |
| Multi-agent | 多个有各自职责的 Agent 协作 | 会增加通信、汇总与冲突成本 | 08 |
| Trial / Outcome | 一次任务尝试 / 运行后的环境终态 | 文字“完成”不替代后端核验 | 09 |
| Recall@k | 前 k 个结果命中的相关项占全部标注相关项的比例 | 标注集合不完整会影响解释 | 09 |
| MRR@k | 在声明查询集合上对首个命中的倒数排名取平均 | 单题是 RR，不是均值 MRR | 09 |
| nDCG@k | 折扣累积收益相对于理想排名的归一化值 | 必须声明 gain 与无相关项口径 | 09 |
| Idempotency | 相同意图的重复请求不增加相应副作用的合同 | 依赖服务端范围、期限和一致性语义 | 10 |
| Prompt Injection | 不可信内容试图改变系统指令或行动的攻击 | 仅靠提示不形成完整执行边界 | 10 |