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AI 编程术语表

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一、模型 The Model

英文术语 中文解释
Model 模型。负责根据输入生成输出的核心系统，例如 GPT、Claude、Gemini。模型本身不等于 Agent，只有接入工具、提示词和运行环境后，才具备执行任务的能力。
Parameters 参数。模型训练后得到的大量数值，也叫权重。模型的通用知识存储在参数中。
Training 训练。通过大量数据调整模型参数的过程。训练通常由模型提供方完成，成本高，周期长。
Inference 推理。使用已经训练好的模型生成回答的过程。日常调用模型、让 Agent 写代码，本质上都是推理。
Token Token(令牌)。模型读取和生成文本的基本单位。它不完全等于单词，中文、英文、符号、代码都会被拆成不同 token。
Next-token prediction 下一个 token 预测。模型生成内容的基本机制：根据已有上下文预测下一个 token，然后不断重复。
Non-determinism 非确定性。同样的输入可能得到不同输出。模型回答不是固定函数，结果会有波动。
Model provider 模型提供方。提供模型推理服务的平台，例如 OpenAI、Anthropic、Google，也可以是本地模型服务。
Harness 运行外壳。把模型包装成 Agent 的系统，包括系统提示词、工具、权限、上下文管理等。
Model provider request 模型请求。运行外壳向模型提供方发起的一次请求。一次用户任务可能包含多次模型请求。
Input tokens 输入 token。发送给模型的上下文内容。通常包括系统提示词、历史对话、工具结果、文件内容。
Output tokens 输出 token。模型生成的内容。写代码、解释问题、生成工具调用都会消耗输出 token。
Prefix cache 前缀缓存。模型提供方对重复上下文前缀做的缓存，用来降低长会话的重复计算成本。
Cache tokens 缓存 token。命中前缀缓存的输入 token。长会话是否昂贵，和缓存命中率有关。

二、会话与上下文 Sessions, Context Windows & Turns

英文术语 中文解释
Stateless 无状态。模型本身不会记住上一次请求。每次请求都需要重新把相关上下文传进去。
Stateful 有状态。状态通常由运行外壳、会话历史或记忆系统维持，不是模型参数真的发生了改变。
Context 上下文。当前任务中模型可以使用的信息，包括用户要求、已读取文件、工具返回结果等。
Context window 上下文窗口。模型一次请求能看到的全部内容。窗口大小有限，内容过多会影响注意力分配。
Agent 智能体。被运行外壳包装后的模型，可以读取上下文、调用工具、执行多步任务。
System prompt 系统提示词。运行外壳在用户输入前加入的固定指令，用来规定 Agent 的身份、行为、工具权限和工作方式。
Session 会话。一段连续的 Agent 交互过程。会话会不断积累消息、文件内容和工具结果。
Turn 轮次。一次用户输入以及 Agent 为响应它所做的全部动作。一个 turn 内可能包含多次工具调用和模型请求。

三、工具与环境 Tools & Environment

英文术语 中文解释
Environment 环境。Agent 可以感知和操作的外部世界，例如文件系统、数据库、浏览器、远程 API。
Filesystem 文件系统。代码 Agent 最常见的环境。项目文件、配置、脚本、文档都在文件系统中。
Tool 工具。运行外壳暴露给 Agent 的函数能力，例如读取文件、搜索代码、执行命令、修改文件。
Tool call 工具调用。模型输出的一段结构化请求，由运行外壳执行。模型说“运行测试”不等于真的运行，必须产生并执行工具调用。
Tool result 工具结果。工具执行后返回给模型的内容，例如文件内容、命令输出、错误信息。
MCP Model Context Protocol。用于把外部工具服务接入运行外壳的协议。Agent 调用的是工具，工具可能来自 MCP 服务。
Permission request 权限请求。运行高风险工具调用前，系统向用户请求确认的过程。
Permission mode 权限模式。规定哪些工具调用自动执行，哪些需要用户确认。
Agent mode Agent 模式。运行时预设，通常同时影响权限策略和行为方式，例如计划模式、自动接受编辑模式、绕过权限模式。
Sandbox 沙盒。隔离的运行环境，用来限制 Agent 的操作范围，降低误删文件、泄露凭据或执行危险命令的风险。

四、失效模式 Failure Modes

英文术语 中文解释
Sycophancy 迎合、谄媚。模型倾向于顺着用户说，可能在用户表达强烈倾向时放弃正确判断。
Hallucination 幻觉。模型生成看似合理但实际错误的内容。可能是事实错误，也可能是没有遵守已有上下文。
Parametric knowledge 参数知识。模型从训练中获得、存储在参数里的知识。它不能实时更新。
Knowledge cutoff 知识截止时间。模型训练数据覆盖到的时间点。之后出现的新库、新 API、新事件，模型可能不知道。
Contextual knowledge 上下文知识。当前上下文窗口中直接提供的信息，例如用户贴的文档、Agent 读到的源码。
Attention relationship 注意力关系。上下文中不同 token 之间的关联强度。模型依赖这些关系理解代码和指令。
Attention budget 注意力预算。模型处理上下文时的有限关注能力。上下文越大，重要信息越容易被稀释。
Attention degradation 注意力退化。会话过长后，模型对早期信息或关键细节的遵守能力下降。
Smart zone 高效、智能区。会话早期上下文较干净，模型表现通常更稳定。随着上下文变大，会逐渐进入低效区。

五、交接 Handoffs

英文术语 中文解释
Clearing 清空会话。结束当前会话，重新开始。可以减少上下文污染，但会丢失未保存的信息。
Handoff 交接。把一个会话的关键信息转给另一个会话，常用于任务拆分或上下文过大时。
Handoff artifact 交接产物。用于交接的文档，例如计划、约束、文件路径、已做决策。
Spec 规格说明。描述一个较大任务要做什么，通常可以拆成多个 ticket。
Ticket 任务单。限定一次会话可以完成的具体工作范围。
Compaction 压缩。把已有会话历史总结成较短内容，并用它开启新的上下文。压缩会损失细节。
Autocompact 自动压缩。当上下文窗口接近上限时，运行外壳自动触发的压缩。

六、记忆与引导 Memory and Steering

英文术语 中文解释
Memory system 记忆系统。把跨会话信息保存到环境中，并在新会话开始时重新加载。它模拟连续记忆，但不是模型参数更新。
AGENTS.md Agent 指令文件。项目中的固定说明文件，通常在会话开始时加载，告诉 Agent 项目规则和工作约定。
Progressive disclosure 渐进披露。只把当前任务需要的信息加载进上下文，其余信息通过引用或工具按需读取。
Context pointer 上下文指针。指向其他文档、规则或资源的引用。Agent 需要时再打开对应内容。
Skill 技能。为某类任务准备的一组说明和资源。它不是工具，而是 Agent 可按需读取的操作指南。
Subagent 子 Agent。由主 Agent 派生出的独立会话，用来完成搜索、分析、验证等子任务，然后把结果返回主会话。

七、工作模式 Patterns of Work

英文术语 中文解释
Human-in-the-loop 人机协同。人持续参与 Agent 工作，实时审查、纠偏、确认关键决策。
AFK Away from keyboard。这是一种工作模式，用户启动会话后，即可让代理程序自动运行。用户发起任务后暂时离开，让 Agent 在沙盒或受限权限下自行执行。
Automated check 自动检查。确定性的验证，例如测试、类型检查、lint、构建。结果通常是通过或失败。
Automated review 自动审查。由另一个模型或 Agent 对代码进行评估。它属于判断，不等于确定性检查。
Human review 人工审查。人直接阅读 diff 或变更文件，对代码质量和风险做判断。只看 Agent 总结不算审查。
Vibe coding 氛围编程。用户不阅读代码变更，只根据程序表现接受 Agent 输出。风险取决于任务类型和验证强度。
Design concept 设计概念。用户和 Agent 对“要做什么”的共同理解。文档和代码只是它的表达，不等于它本身。
Grilling 追问式澄清。让 Agent 先连续提问，逐步确认需求细节，再进入规格说明或代码实现。

总结

AI 编程中的术语，大多围绕四件事：

  1. 模型如何生成内容。
  2. Agent 如何获得上下文。
  3. 工具如何作用于环境。
  4. 人如何审查和约束结果。

术语弄清楚后，很多问题会变得更具体：

不是“AI 又变笨了”，而是上下文变大导致注意力退化。
不是“它记住了项目规则”，而是 AGENTS.md 或记忆系统重新加载了规则。
不是“它真的运行了测试”，而是需要检查有没有实际 tool call 和 tool result。
不是“代码看起来能用就可以”，而是需要 automated check 和 human review。

参考来源 dictionary-of-ai-coding