附录D 词汇表
本附录收集AgentScope-Java及AI Agent领域的常用术语解释。
A
A2A (Agent-to-Agent)
Agent到Agent的通信协议，允许不同Agent服务之间进行标准化的消息交换和任务协作。
Agent
智能体，一个能够感知环境、做出决策并采取行动的自主实体。在AgentScope-Java中，Agent是核心抽象，封装了模型、记忆、工具等组件。
Agentic RAG
Agent控制的RAG模式，Agent自主决定何时检索知识库，而非每次查询都自动检索。
AutoContext
自动上下文管理，通过压缩历史消息来控制上下文长度，避免超过模型的token限制。
B
Builder模式
一种创建型设计模式，用于构建复杂对象。AgentScope-Java中几乎所有核心组件都使用Builder模式创建。
C
ChatModel
聊天模型，能够进行多轮对话的语言模型。支持系统消息、用户消息和助手消息的交互。
ContentBlock
消息内容块，表示消息中的一个内容单元。包括TextBlock、ImageBlock、ToolUseBlock等类型。
D
DashScope
阿里云提供的大模型服务平台，支持千问系列模型的API调用。
Deep Thinking
深度思考，模型在生成回答前进行更长时间的推理过程，通常产生更高质量的输出。
E
Embedding
嵌入/向量化，将文本转换为高维向量表示，用于语义相似度计算和检索。
Event
事件，Agent执行过程中产生的状态变化通知，包括REASONING、TOOLRESULT、AGENTRESULT等类型。
F
Formatter
格式化器，负责将统一的消息格式转换为特定模型提供商要求的格式。
Flux
Reactor框架中的响应式类型，表示0到N个元素的异步序列，用于流式处理。
G
GenerateOptions
生成选项，控制模型生成行为的参数集合，包括温度、最大token数等。
Generic RAG
通用RAG模式，每次查询时系统自动检索知识库并注入上下文。
H
HITL (Human-in-the-Loop)
人在环中，一种允许人类在Agent执行过程中进行干预和审批的工作流模式。
Hook
钩子，在Agent执行的特定阶段触发的回调机制，用于扩展和定制行为。
HookEvent
Hook事件，Hook系统中的事件基类，包括PreReasoning、PostReasoning等具体事件类型。
I
InMemoryMemory
内存记忆，将对话历史存储在应用内存中的记忆实现。
J
JSON Schema
JSON模式，用于描述JSON数据结构的规范，在结构化输出中用于定义期望的输出格式。
JsonSession
JSON会话存储，使用JSON文件持久化会话数据的Session实现。
K
Knowledge
知识库，存储和检索文档的组件，用于RAG场景。
L
Langfuse
开源的LLM可观测性平台，用于追踪、评估和调试AI应用。
LLM (Large Language Model)
大语言模型，经过大规模预训练的深度学习模型，具有理解和生成自然语言的能力。
Long-Term Memory
长期记忆，跨会话持久化的记忆存储，用于记住用户偏好和历史信息。
M
MCP (Model Context Protocol)
模型上下文协议，用于标准化LLM与外部工具和数据源交互的协议。
Mem0
一个提供长期记忆服务的云平台，支持按用户存储和检索记忆。
Memory
记忆，存储Agent对话历史的组件，提供上下文连续性。
Model
模型，语言模型的抽象接口，封装了与LLM服务的交互。
Mono
Reactor框架中的响应式类型，表示0或1个元素的异步结果。
Msg
消息，Agent系统中的基本通信单元，包含角色、内容和元数据。
MsgHub
消息中心，管理多Agent间消息广播和订阅的组件。
MsgRole
消息角色，标识消息发送者的类型，包括SYSTEM、USER、ASSISTANT、TOOL。
N
Nacos
阿里巴巴开源的服务发现和配置管理平台，用于微服务架构。
NacosToolkit
Nacos工具包，支持通过Nacos发现和注册MCP工具服务。
O
OTLP (OpenTelemetry Protocol)
OpenTelemetry协议，用于传输追踪、指标和日志数据的标准协议。
P
Pipeline
管道，将多个Agent串联或并联执行的编排模式。
Plan
计划，Agent执行复杂任务时制定的步骤序列。
PlanNotebook
计划管理器，提供创建、修改和追踪计划状态的工具集。
PostActingEvent
执行后事件，在Agent执行工具调用后触发的Hook事件。
PostReasoningEvent
推理后事件，在Agent完成一轮推理后触发的Hook事件。
PreActingEvent
执行前事件，在Agent执行工具调用前触发的Hook事件。
PreReasoningEvent
推理前事件，在Agent开始推理前触发的Hook事件。
R
RAG (Retrieval-Augmented Generation)
检索增强生成，通过检索相关文档来增强LLM回答质量的技术。
ReActAgent
推理-行动Agent，实现思考-行动循环的Agent类型，是AgentScope-Java的核心Agent实现。
Reasoning
推理，Agent分析问题和决定下一步行动的过程。
S
Schema
模式，定义数据结构的规范，在结构化输出中用于指定期望的输出格式。
SequentialPipeline
顺序管道，按顺序执行多个Agent的管道类型。
Session
会话，用于持久化Agent状态的存储抽象。
SessionKey
会话键，用于唯一标识一个会话的键对象。
StateModule
状态模块，支持保存和加载状态的组件接口。
stopAgent()
停止Agent方法，在PostReasoningEvent中调用以暂停Agent执行，实现HITL功能。
Stream
流，表示连续的数据序列，在AgentScope-Java中用于流式输出响应。
StreamOptions
流选项，控制流式输出行为的参数。
StructuredOutput
结构化输出，让Agent生成符合特定Schema的JSON数据而非自由文本。
SubTask
子任务，Plan中的单个任务项，包含状态和描述。
SysPrompt
系统提示词，定义Agent角色和行为的初始指令。
T
Temperature
温度，控制模型输出随机性的参数，值越高输出越随机。
TextBlock
文本块，表示纯文本内容的ContentBlock类型。
ThinkingBlock
思考块，表示模型深度思考过程的ContentBlock类型。
Token
令牌，语言模型处理文本的基本单位，通常是单词或子词。
Tool
工具，Agent可以调用的外部功能，如API调用、计算、数据检索等。
Toolkit
工具包，管理和注册工具的容器组件。
ToolParam
工具参数，使用@ToolParam注解定义工具方法的参数。
ToolResultBlock
工具结果块，表示工具执行结果的ContentBlock类型。
ToolUseBlock
工具使用块，表示Agent请求调用工具的ContentBlock类型。
Tracer
追踪器，收集和发送执行追踪数据的组件。
TracerRegistry
追踪器注册表，管理全局追踪器的单例组件。
U
UserAgent
用户Agent，代表人类用户参与Agent系统的特殊Agent类型。
UserInput
用户输入，人类用户提供给Agent的文本或选择。
V
Vector Store
向量存储，存储和检索向量嵌入的数据库，用于RAG场景。
W
Webhook
网络钩子，允许外部系统通过HTTP回调接收通知的机制。
符号说明
| 符号 | 含义 |
|---|---|
| Mono | 0或1个T类型元素的异步结果 |
| Flux | 0到N个T类型元素的异步序列 |
| @Tool | 标记方法为Agent可调用工具的注解 |
| @ToolParam | 标记工具方法参数的注解 |