术语表
2026/8/5 17:11:49
#knowledge#glossary#reference
本系列课程中反复出现的 20 个核心术语（智能体工作流、自主性、工具、运行轨迹、护栏、MCP 等）的实用释义。
术语表
| 术语 | 实际含义 |
|---|---|
| Agentic workflow（智能体工作流） | 一种基于大模型、执行多个步骤以达成目标的应用 |
| Autonomy（自主性） | 模型在选择行动、工具、顺序或何时停止方面拥有的自主程度 |
| Component contract（组件契约） | 某一步骤的带类型输入、输出、错误与副作用规则 |
| Evaluation / eval（评估） | 用于衡量系统行为的可重复流程 |
| Error analysis（错误分析） | 基于运行轨迹对失败进行分类，以确定应修复的内容 |
| Reflection（反思） | 对初始输出进行「评审—修订」的循环机制 |
| Tool（工具） | 模型可以请求应用执行的一个函数 |
| Tool schema（工具 schema） | 对工具及其允许参数的结构化描述 |
| Observation（观察结果） | 工具或环境返回给智能体状态的结果 |
| Plan（计划） | 一系列显式或隐式的、带依赖关系的拟议行动 |
| Orchestrator（编排器） | 负责路由状态、模型调用、工具与管控逻辑的应用代码 |
| Trace（运行轨迹） | 模型调用、决策、工具、结果与错误的按时间顺序记录 |
| Guardrail（护栏） | 用于约束行为的技术或流程性管控措施 |
| Human in the loop（人在环路中） | 由人来审查、提供信息或授权某项操作 |
| MCP | 一种向 AI 客户端暴露工具、资源及相关能力的协议 |
| Idempotency（幂等性） | 重复执行某个操作不会产生额外的意外效果 |
| Regression test（回归测试） | 一个被保留下来、用于确保此前已修复的问题不再复现的测试 |
| Context（上下文） | 提供给模型、供其当前调用使用的信息 |
| Handoff artifact（交接产出物） | 从一个智能体或组件传递给另一个的结构化输出 |
| Termination rule（终止规则） | 使循环因成功、预算耗尽或上报而结束的条件 |
学习地图
本页是「DeepLearningAI > Agentic AI」系列的第 39 / 40 页。建议先阅读「多智能体系统的通信模式」。读完后可继续阅读「顶点项目：构建一个经过评估的研究智能体」。编号为 1.1-5.7 的 37 篇课程页面都共享同一套模板——状态、契约、控制、可观测性与评估，完整介绍见 1.1 课程概览——因此本页默认你已了解这一结构，重点讲解该主题特有的内容。
动手实践——分步指南
在阅读本系列其余内容时保持打开此页；遇到某个术语在上下文中含义不清晰时，来这里查阅，而不是凭猜测理解。
三大推荐资源
- 1Claude Docs: Prompt Engineering Overview
Anthropic's official guidance on structuring prompts and multi-step model interactions.
https://docs.claude.com/en/docs/build-with-claude/prompt-engineering/overview
- 2DeepLearning.AI Course Catalog
The broader DeepLearning.AI curriculum this study guide's structure is organized around.
https://www.deeplearning.ai/courses/
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