环境交互 概念
环境交互是 Agent 与外部世界（软件工具、网页、物理环境）的感知-行动闭环：观察状态、执行动作、接收反馈并更新决策，是 Agent 区别于静态模型的核心特征。
百科
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智能体工具链 概念
智能体工具链是支撑 Agent 开发与运行的工具集合：开发框架（LangChain）、编排（LangGraph）、评测（AgentBench）、观测（LangSmith）与协议（MCP），构成 Agent 工程化的完整生态。
自主决策 概念
自主决策指智能体在无人工干预下基于目标与信息做出行动选择，覆盖 LLM Agent 的规划选择与强化学习的策略决策，是「自主性」的核心，需在效率与风险间平衡。
智能体工作流 技术
智能体工作流把 Agent 步骤（规划/检索/工具/反思）编排为可复用的流程图：顺序、并行、条件与人工节点，兼顾效率与可控，是生产级 Agent 的标准形态。
AgentBench 技术
AgentBench 是 2023 年发布的 LLM 智能体评测基准，覆盖操作系统、数据库、知识图谱、卡牌游戏与网络购物等 8 大环境，系统评估模型的工具使用与决策能力。
智能体评估 技术
智能体评估衡量 Agent 在真实/仿真任务上的完成率、效率与安全，方法包括任务基准（AgentBench、GAIA）、轨迹评估（步骤正确性）与人工/模型裁判，是 Agent 工程化的质量关卡。
智能体安全 技术
智能体安全研究自主 Agent 的安全风险与控制：工具误用、提示注入、越权操作、长任务漂移，对策有权限最小化、人工审批节点、输出审核、沙箱与可观测性。
数字员工 产品
数字员工是把 RPA、OCR、NLP 与大模型能力封装成的「虚拟员工」，按流程自动执行业务任务，可被任务分配、考核与治理，是企业智能化的落地载体。
RPA 技术
RPA 用软件机器人模拟人在界面的操作（点击、输入、读取），自动执行规则化业务流程，与 AI（OCR、NLP、LLM）结合形成「智能自动化」，是数字员工的技术基础。
世界模型 概念
世界模型让 AI 学习环境（或世界）的隐式/显式动力学模型，用于预测、规划与训练策略，代表 Dreamer、Genie 与 Sora，被视为通向通用智能的关键方向。
仿真到现实 技术
仿真到现实（Sim2Real）先在仿真环境中低成本训练策略/模型，再迁移到真实机器人，通过域随机化、系统辨识与真实微调弥合仿真-现实差距，是具身智能训练的关键工程方法。
运动规划 技术
运动规划为机器人生成无碰撞的可行路径与轨迹，经典方法有 PRM、RRT 与 A*（配置空间），现代结合优化（CHOMP）与学习（学采样的神经网络），是机器人操作与移动的核心。
机械臂 技术
机械臂是工业与科研最常见的机器人形态，由连杆-关节-末端执行器组成，靠运动学/动力学与轨迹规划控制，配合视觉与力觉实现抓取、装配等操作。
机器人操作系统 产品
ROS 是机器人开发的事实标准中间件：提供节点通信、消息、工具与生态包（2007 年斯坦福/Willow Garage），ROS 2 面向生产引入 DDS 与实时性，是机器人软件开发的公共底座。
机器人 概念
机器人是能感知、决策并物理行动的机器，按形态分工业机械臂、人形与移动机器人，AI 赋予其视觉、语言与学习能力，是具身智能的载体。
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