附录

18.1 术语定义

本术语表旨在为读者提供本书中关键术语的简明定义，帮助理解 AI Agent 相关技术的核心概念。

核心概念

  1. AI Agent（人工智能代理）
    一种能够感知环境、处理信息并自主采取行动以实现特定目标的软件或硬件实体。

  2. 感知（Perception）
    通过传感器或数据输入获取环境信息的能力，如图像识别、语音采集等。

  3. 推理（Reasoning）
    基于逻辑或统计模型对信息进行分析和决策的过程。

  4. 行动（Action）
    通过执行器（如机械臂、API调用）对环境产生影响的输出行为。

技术术语

  1. 反应式智能体（Reactive Agent）
    仅根据当前环境输入直接产生行为的简单智能体，无内部状态存储。

  2. 基于模型的智能体（Model-Based Agent）
    通过内部模型模拟环境状态变化，支持更复杂的决策。

  3. 强化学习（Reinforcement Learning, RL）
    一种通过奖励机制训练智能体在环境中优化行为的机器学习范式。

  4. 自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）
    使机器能够理解、生成人类语言的技术领域。

开发相关

  1. 模块化设计（Modular Design）
    将系统分解为独立功能组件的设计原则，便于维护和扩展。

  2. 鲁棒性（Robustness）
    系统在异常输入或故障情况下保持正常运作的能力。

  3. TensorFlow/PyTorch
    主流的开源深度学习框架，提供构建和训练神经网络的工具链。

伦理与治理

  1. 可解释性（Explainability）
    人类能够理解AI决策逻辑的程度，是伦理AI的核心要求。

  2. 算法偏见（Algorithmic Bias）
    因训练数据或模型设计导致的歧视性输出结果。

  3. 自主性（Autonomy）
    AI系统独立制定目标和执行任务的能力等级。

注：完整术语表可参考在线版本（示例链接），将持续更新新兴技术词汇。
建议结合书中具体章节上下文理解术语的深层应用场景。


该术语表采用分层结构，涵盖技术、开发和伦理维度，并保留扩展性。定义力求简洁，同时提供与其他章节的关联提示（如模块化设计对应第六章）。可根据实际需求补充术语或添加多语言对照版本。
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