| AgentResponse | 智能体统一响应契约（content/data/action/need_confirm/rules_violated/agent_name/metadata） |
| BaseAgent | 智能体基类，约定「接收→构建提示词→LLM调用→规则校验→格式化响应」生命周期 |
| CoordinatorAgent | 协调器，五步路由（识别→选择→隔离→分发→聚合） |
| Intent | 意图结构（coordinator：name/channel/confidence/slots/target_agent） |
| RuleResult | 规则结果三态（pass/warn/block），硬规则 block 不可绕过 |
| RuleEngine | 数据驱动规则引擎（engine_steps DSL + 安全沙箱） |
| 七层审核链 | 身份→权限→规则→确认→AI合规→哈希→归档 |
| SOD | 职责分离（Segregation of Duties），不相容权限对 |
| ABAC / RBAC | 属性访问控制 / 角色访问控制 |
| chain_gate | 链式 Gate 校验（前序审批签字/必填字段/版本/时限/SOD） |
| pending_intent | 多轮延续状态（跨轮保存业务意图与已收集槽位） |
| skip_llm | 有 pending 且纯补充信息时跳过 LLM 识别的优化 |
| route_parallel | 多输入并行路由 |
| route_compound | 复合句多跳路由（拆解→授权→执行→聚合） |
| query_flow | 查询流程（db/kb/web/llm 步骤链，数据驱动） |
| L1 / L2 | 学习层级：L1 用户纠正（审批制），L2 训练产出/LLM 建议（审批制） |
| workflow_configs | 流程定义表（审批链/必填字段/时限/query_steps） |
| trace_id / chain_id | 链路追踪 ID / 审核链 ID（chain_id 复用 trace_id） |
| 降级模式 | 外部依赖（DB/Redis/S3/LLM）未注入时的内存/默认实现运行方式 |
| 鸭子类型接口 | 以方法签名而非继承关系约定的接口注入方式 |
| 幻觉（Hallucination） | 模型输出流畅自信但并非事实的内容（第 3 章） |
| RAG | 检索增强生成：先检索资料片段再据此作答，降低幻觉（3.2） |
| 提示工程 | 设计输入提示词以控制模型输出的方法与技巧（3.3） |
| temperature | 模型采样随机性参数，越低越稳定，关键问题建议 0.2 左右（3.4） |
| MCP | 模型上下文协议：AI 客户端访问外部数据/工具的开放标准（2.2） |
| RPA | 机器人流程自动化：模拟人操作老旧无 API 系统的集成兜底方式（2.3） |
| Function Calling | 模型识别意图并调用外部函数的机制，AI 接系统的基础（2.2） |