詞彙表

代理人

• 代理人 (Agent)：一個能與工具互動、處理複雜工作流程並與使用者溝通的 AI 實體。

• LLM (大型語言模型)：驅動代理人功能底層的 AI 模型。

• 訊息 (Message)：代理人系統中的一個溝通單位，代表從使用者、助理或系統傳遞的資料。

• 提示 (Prompt)：提供給 LLM 的對話歷史紀錄，其中包含來自使用者、助理和系統的訊息。

• 系統提示 (System prompt)：提供給代理人的指令，旨在引導其行為、定義其角色，並提供其任務所需的關鍵資訊。

• 上下文 (Context)：LLM 互動發生的環境，具有對話歷史紀錄和工具的存取權限。

• LLM 會話 (LLM session)：一種與 LLM 互動的結構化方式，包含對話歷史紀錄、可用工具以及發出請求的方法。

代理人工作流程

• 策略 (Strategy)：為代理人定義的工作流程，由一系列循序子圖構成。策略定義了代理人如何處理輸入、與工具互動以及產生輸出。策略圖由節點構成，節點之間透過邊緣連接，這些邊緣代表節點之間的轉移。

策略圖

• 圖 (Graph)：由節點透過邊緣連接的結構，定義了代理人策略工作流程。

• 節點 (Node)：代理人策略工作流程的基本構成要素，代表一個特定的操作或轉換。

• 邊緣 (Edge)：代理人圖中節點之間的連接，定義了操作的流程，通常帶有條件，指定何時沿著每條邊緣進行。

• 條件 (Conditions)：決定何時沿著特定邊緣進行的規則。

• 子圖 (Subgraph)：代理人策略中一個獨立的處理單元，擁有自己的工具集、上下文和職責。有關子圖操作的資訊可以封裝在子圖內部，也可以使用 AgentMemory 功能在子圖之間傳輸。

工具

• 工具 (Tool)：代理人可用於執行特定任務或存取外部系統的函式。代理人了解可用的工具及其引數，但缺乏其實現細節的知識。

• 工具呼叫 (Tool call)：來自 LLM 的請求，使用提供的引數執行特定工具。其功能類似於函式呼叫。

• 工具描述符 (Tool descriptor)：工具中繼資料，包含其名稱、描述和參數。

• 工具註冊表 (Tool registry)：代理人可用的工具列表。註冊表告知代理人有哪些工具可用。

• 工具結果 (Tool result)：執行工具所產生的輸出。例如，如果工具是一個方法，其結果將是其回傳值。

歷史壓縮

• 歷史壓縮 (History compression)：透過應用各種壓縮策略，減少對話歷史紀錄的大小以管理 token 使用量的過程。欲了解更多，請參閱 History compression。

功能

• 功能 (Feature)：一個擴展並增強 AI 代理人功能的組件。

EventHandler 功能

• EventHandler：一種功能，能夠監控並回應各種代理人事件，為追蹤代理人生命週期、處理錯誤以及在整個工作流程中處理工具調用提供了掛鉤 (hooks)。

AgentMemory 功能

• AgentMemory：一種功能，使 AI 代理人能夠跨對話儲存、檢索和使用資訊。欲了解更多，請參閱 AgentMemory。

• 概念 (Concept)：在 AgentMemory 功能中，具有相關中繼資料的資訊類別，包括關鍵字、描述和事實類型。概念是 AgentMemory 系統的基本構成要素，代理人可以記憶和回想這些概念。欲了解更多，請參閱 AgentMemory。

• 事實 (Fact)：儲存在 AgentMemory 系統中的單個資訊片段。事實與概念相關聯，可以具有單一值或多個值。欲了解更多，請參閱 AgentMemory。

• 記憶範圍 (Memory scope)：事實相關的上下文。欲了解更多，請參閱 AgentMemory。