AI Agent开发必知：30个核心术语详解，建议收藏学习

摘要：我整理了一份简洁的可视化指南，涵盖 AI Agent 领域30 个最重要的术语。这些术语能帮你理解现代 AI 智能体（Agent）实际的思考、行动和协作方式，是核心必备知识。

我整理了一份简洁的可视化指南，涵盖 AI Agent 领域 30 个最重要的术语。这些术语能帮你理解现代 AI 智能体（Agent）实际的思考、行动和协作方式，是核心必备知识。

如果你正在研究 LangChain、Spring AI、Spring AI Alibaba、CrewAI、LangGraph 或 AutoGen 等智能体框架，这份术语表能帮你理清关键构成模块之间的关联。

Agent（智能体）：能感知环境、进行推理并为达成目标采取行动的自主 AI 实体。Environment（环境）：智能体运行和交互的外部世界或系统。Action（行动）：智能体基于推理或目标执行的响应的任务。Observation（观测）：智能体在任意时刻从环境中获取的数据或输入信息。Goal（目标）：智能体被设计要实现的预期结果。LLMs（大型语言模型）：支持智能体进行推理和生成自然语言的基础模型。Tools（工具）：智能体用来扩展功能、与外部世界交互的 API 或实用程序。Evaluation（评估）：衡量智能体是否达成预设目标的过程。Orchestration（协调调度）：多个智能体协同工作以完成复杂任务的协调与控制机制。Multi-agent system（多智能体系统）：一组智能体协作实现最终目标的系统。Human-in-the-loop（人机协同）：人类介入或指导智能体决策过程的模式。

Reflection（反思）：智能体自我评估行为，以改进未来表现的过程。Planning（规划）：确定智能体达成目标所需步骤顺序的过程。ReAct：一种将推理（思考）和行动（工具使用）逐步结合的框架。Feedback loop（反馈循环）：收集结果、观察影响并调整行动的持续过程。Context window（上下文窗口）：智能体能同时处理的最大信息量。System prompt（系统提示词）：定义智能体行为的持续性背景指令或特性设定。Few-shot learning（少样本学习）：仅通过少量示例教会智能体新行为或新任务的方法。Hierarchical Agents（分层智能体）：由上级智能体向下级智能体分配任务的多层级智能体结构。Short-term memory（短期记忆）：在单次会话中存储的临时上下文信息。Long-term memory（长期记忆）：跨多次会话存储的持久化上下文，用于保证连贯性和支持学习。Knowledge base（知识库）：结构化的信息存储库，智能体可用于推理和决策。Context engineering（上下文工程）：通过筛选智能体可获取的信息，优化其输出结果的实践方法。Guardrails（安全护栏）：防止智能体采取有害或非预期行动的规则或边界。Tool call（工具调用）：智能体为执行特定任务发起的 API 调用。Guidelines（指导原则）：确保智能体行为与预期结果一致的政策或约束条件。

ARQ：一种新的结构化推理方法，智能体可通过逐步拆解解决复杂的特定领域问题。

MCP：智能体连接外部工具、API 和数据源的标准化方式，包含 MCP 服务器、MCP 客户端、JSON-RPC、采样机制、MCP 安全防护、沙箱技术，以及如何将 LangGraph/LlamaIndex/CrewAI/PydanticAI 与 MCP 结合使用。A2A（智能体对智能体协议）：支持智能体直接通信和交换数据的协议。

Router（路由）：将任务分配给最合适的智能体或工具的机制。

这些术语共同构成了 AI 工程师必须掌握的 AI Agent 生态核心。

随着AI大模型技术的迅速发展，相关岗位的需求也日益增加。大模型产业链催生了一批高薪新职业：

人工智能大潮已来，不加入就可能被淘汰。如果你是技术人，尤其是互联网从业者，现在就开始学习AI大模型技术，真的是给你的人生一个重要建议！

只要你真心想学习AI大模型技术，这份精心整理的学习资料我愿意无偿分享给你，但是想学技术去乱搞的人别来找我！

在当前这个人工智能高速发展的时代，AI大模型正在深刻改变各行各业。我国对高水平AI人才的需求也日益增长，真正懂技术、能落地的人才依旧紧缺。我也希望通过这份资料，能够帮助更多有志于AI领域的朋友入门并深入学习。

自我们与MoPaaS魔泊云合作以来，我们不断打磨课程体系与技术内容，在细节上精益求精，同时在技术层面也新增了许多前沿且实用的内容，力求为大家带来更系统、更实战、更落地的大模型学习体验。

希望这份系统、实用的大模型学习路径，能够帮助你从零入门，进阶到实战，真正掌握AI时代的核心技能！

01教学内容

从零到精通完整闭环：【基础理论 →RAG开发 → Agent设计 → 模型微调与私有化部署调→热门技术】5大模块，内容比传统教材更贴近企业实战！大量真实项目案例： 带你亲自上手搞数据清洗、模型调优这些硬核操作，把课本知识变成真本事！应届毕业生： 无工作经验但想要系统学习AI大模型技术，期待通过实战项目掌握核心技术。零基础转型： 非技术背景但关注AI应用场景，计划通过低代码工具实现“AI+行业”跨界。业务赋能突破瓶颈： 传统开发者（Java/前端等）学习Transformer架构与LangChain框架，向AI全栈工程师转型。