术语表

智能体 (Agent)

• 智能体 (Agent)：一个可以与工具交互、处理复杂工作流并与用户沟通的 AI 实体。

• 大型语言模型 (LLM)：为智能体功能提供支持的底层 AI 模型。

• 消息 (Message)：智能体系统中的通信单元，代表从用户、助手或系统传递的数据。

• 提示词 (Prompt)：提供给大型语言模型 (LLM) 的对话历史记录，由来自用户、助手和系统的消息组成。

• 系统提示词 (System prompt)：提供给智能体的指令，用于引导其行为、定义其角色并提供执行任务所需的关键信息。

• 上下文 (Context)：大型语言模型 (LLM) 发生交互的环境，可以访问对话历史记录和工具。

• LLM 会话 (LLM session)：与大型语言模型 (LLM) 交互的一种结构化方式，包括对话历史记录、可用工具以及发出请求的方法。

智能体工作流 (Agent workflow)

• 策略 (Strategy)：为智能体定义的由顺序子图组成的工作流。策略定义了智能体如何处理输入、与工具交互以及生成输出。策略图由节点组成，节点之间通过表示节点间转换的边连接。

策略图 (Strategy graphs)

• 图 (Graph)：由边连接的节点结构，定义了智能体策略工作流。

• 节点 (Node)：智能体策略工作流的基础构建块，代表特定的操作或转换。

• 边 (Edge)：智能体图中节点之间的连接，定义了操作流，通常带有指定何时遵循每条边的条件。

• 条件 (Conditions)：决定何时遵循特定边的规则。

• 子图 (Subgraph)：智能体策略中一个自包含的处理单元，拥有自己的一组工具、上下文和职责。

工具 (Tools)

• 工具 (Tool)：智能体可以用来执行特定任务或访问外部系统的函数。智能体了解可用工具及其实参，但不知道其实现细节。

• 工具调用 (Tool call)：来自大型语言模型 (LLM) 的请求，旨在使用提供的实参运行特定工具。其功能类似于函数调用。

• 工具描述符 (Tool descriptor)：工具的元数据，包括其名称、描述和形参。

• 工具注册表 (Tool registry)：智能体可用的工具列表。注册表会将可用工具告知智能体。

• 工具结果 (Tool result)：运行工具产生的输出。例如，如果工具是一个方法，则结果将是其返回值。

历史记录压缩 (History compression)

• 历史记录压缩 (History compression)：通过应用各种压缩策略来减小对话历史记录的大小，从而管理 token 使用量的过程。要了解更多信息，请参阅 历史记录压缩。

功能 (Features)

• 功能 (Feature)：扩展和增强 AI 智能体功能的组件。

EventHandler 功能

• EventHandler：一种能够监控并响应各种智能体事件的功能，提供用于在整个工作流中跟踪智能体生命周期、处理错误以及处理工具调用的钩子 (hook)。