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LangChain.js Agent 开发权威指南Appendix术语表

全书出现的核心术语中英对照。每条术语标注首次出现的章节，方便回查上下文。

1.x 新引入的术语

这一组是 LangChain.js 1.x 才出现或被赋予新含义的概念，集中放在最前面：

术语英文全称 / 写法中文一句话定义首次出现
createAgentcreateAgent (from langchain)创建 Agent1.x 构建 Agent 的主入口函数，把模型、工具、系统提示拼成一张可运行的 LangGraph 图05 createAgent 入门
MiddlewarecreateMiddleware / dynamicSystemPromptMiddleware 等中间件在 Agent 循环的 beforeModel / afterModel / wrapToolCall 等切面插入的逻辑钩子05 Middleware 系统
ContentBlockmessage.contentBlocks内容块统一不同 provider 多模态结构的消息块数组（文本块、图像块、思考块、工具调用块等）01 模型 IO
toolStrategytoolStrategy(schema)工具策略withStructuredOutput 的结构化输出策略之一，让模型用工具调用方式产出结构化结果01 Output Parsers
providerStrategyproviderStrategy(schema)原生策略直接走 provider 原生结构化输出能力（如 OpenAI Strict JSON Mode）01 Output Parsers
AnnotationAnnotation.Root({ ... })状态注解LangGraph 中定义 State Schema 的 API，每个字段可单独指定 reducer 和 default05 State、Channels
ChannelLangGraph Channel通道State 中每个字段对应一条 channel，定义其更新规则（reducer）05 State、Channels
CheckpointerMemorySaver / PostgresSaver检查点存储LangGraph 持久化 State 的存储后端，按 thread_id 分线程保存05 State、Channels
typed interruptinterrupts: { ... } + interrupt(...)类型化中断1.x 新的 HITL 中断 API，中断值带 TypeScript 类型，恢复时类型安全05 Human-in-the-Loop
Stream ModestreamMode: "values" | "updates" | "messages" | "debug" | "custom"流模式LangGraph 流式输出的粒度选择05 流式输出深入
Reducerreducer function归约器Annotation 字段上的合并函数，决定新值如何并入旧值05 State、Channels
Supervisor / WorkerMulti-Agent topology主管 / 工作者多 Agent 协作模式：Supervisor 路由任务，Worker 执行专项任务05 Multi-Agent
@langchain/classicnpm package经典 API 容身处1.x 拆分出的 legacy API 包（如 AgentExecutor 等老组件），仅做兼容00 路线图

A

术语中文解释首次出现
Agent智能体能自主决定调什么工具、怎么完成任务的 LLM 应用05 createAgent 入门
Agentic RAG智能体增强检索把检索过程交给 Agent 决策（是否检索、检索什么、怎么用）06 RAG Agent
API KeyAPI 密钥认证 LLM provider 身份的密钥字符串00 准备

B

术语中文解释首次出现
Batch批量一次发多个请求并行处理01 Runnable 接口
BaseChatModel聊天模型基类LangChain 所有 Chat Model 的公共基类01 模型 IO

C

术语中文解释首次出现
Callback回调在模型 / 工具 / Chain 关键节点插入的事件钩子（被 LangSmith Tracing 大量使用）07 可观测性
Chain链把多个 Runnable 通过 .pipe() 串联起来的执行管道02 Chain 组合
Chain-of-Thought (CoT)思维链让模型先输出推理步骤再给结论的 prompt 技术05 ReAct 模式
Chat Model聊天模型输入输出都是消息（Message[]）的 LLM01 模型 IO
Checkpoint检查点LangGraph 中 State 在某个时间点的快照05 State、Channels
Chunk块文档切分后的小段；流式输出中的数据片段06 文本切分
Context Window上下文窗口模型单次能处理的最大 token 数01 模型 IO

D

术语中文解释首次出现
Dataset数据集LangSmith 中的输入-输出样本集合，用于评估07 评估
Document文档对象LangChain 中表示文本片段的对象 { pageContent, metadata }06 文档加载
Document Loader文档加载器把 PDF / 网页 / 数据库等转成 Document 数组的组件06 文档加载

E

术语中文解释首次出现
Edge边LangGraph 中连接两个节点、定义流转方向的连线05 LangGraph 入门
Embedding向量嵌入把文本映射到一个高维实数向量，语义相似的文本距离相近06 Embedding
Evaluation评估系统化测量 LLM 应用输出质量的方法07 评估

F

术语中文解释首次出现
Faithfulness忠实度RAG 评估指标：回答是否忠于检索到的上下文07 评估
Fallback兜底主组件失败时自动切到备用组件08 容错
Few-Shot Prompting少样本提示prompt 里塞几个示例引导模型行为01 Prompt
Function Calling函数调用模型输出结构化函数参数（而不是自然语言），用于触发工具04 Function Calling

G

术语中文解释首次出现
Graph图LangGraph 的核心抽象：节点是操作、边是流转05 LangGraph 入门
Grounding落地让 LLM 的回答基于真实数据，减少幻觉，RAG 是主要手段06 RAG 概念

H

术语中文解释首次出现
Hallucination幻觉LLM 编造的看似合理但事实错误的内容06 RAG 概念
Handoff交接LangGraph 中 Agent 间显式控制权交接的语义，1.x 通过 Command({ goto: targetAgent, update }) 实现；区别于 Send（参数分发）05 Multi-Agent
HITL人机协同Human-in-the-Loop，关键操作引入人工审批05 Human-in-the-Loop
HNSW分层导航小世界图Hierarchical Navigable Small World，主流向量索引算法06 向量存储
HyDE假设性文档嵌入Hypothetical Document Embeddings，先让 LLM 生成假设答案再用它做检索06 高级 RAG
Hono-轻量 web 框架，本书 API 层默认使用08 生产部署

I

术语中文解释首次出现
Interrupt中断LangGraph 暂停图执行的机制，1.x 推荐 typed interrupt05 Human-in-the-Loop
Invoke调用Runnable 的单次同步执行接口01 Runnable 接口

J-K

术语中文解释首次出现
JSON ModeJSON 模式强制模型输出有效 JSON 的 provider 能力01 Output Parsers

L

术语中文解释首次出现
LangChain-构建 LLM 应用的开源框架00 前言
LangGraph-LangChain 生态的 Agent 编排框架，基于有向图05 LangGraph 入门
LangSmith-LangChain 官方的可观测性、评估、调试平台07 LangSmith Tracing
LCELLangChain 表达式语言LangChain Expression Language，.pipe() 串联组件的声明式语法02 Chain 组合
LLM大型语言模型Large Language Model00 前言
LLM-as-judgeLLM 评判者用一个 LLM 评估另一个 LLM 的输出07 评估

M

术语中文解释首次出现
MCP模型上下文协议Model Context Protocol，Anthropic 推出的工具/数据源接入标准04 工具与函数调用
Memory记忆Agent 跨轮次保留上下文的能力，1.x 推荐用 Checkpointer 实现03 记忆系统
Message消息Chat Model 的基本输入输出单元01 模型 IO
Metadata元数据附加在 Document、Trace 等对象上的描述信息06 文档加载
Multi-Agent多智能体多个专业 Agent 协作完成复杂任务05 Multi-Agent
Multimodal多模态处理文本之外（图像、音频等）数据的模型能力01 模型 IO

N-O

术语中文解释首次出现
Node节点LangGraph 中的基本执行单元（一个函数）05 LangGraph 入门
Output Parser输出解析器把模型文本输出转成结构化数据；1.x 主推 withStructuredOutput01 Output Parsers

P

术语中文解释首次出现
PII个人隐私信息Personally Identifiable Information08 安全
Plan-and-Execute先规划再执行Agent 模式：先列计划再逐步执行05 Plan-and-Execute
Prompt提示词发给模型的输入文本01 Prompt
Prompt Injection提示词注入通过输入嵌入恶意指令操纵 LLM 的攻击08 安全
Prompt Template提示词模板带变量占位符的 prompt01 Prompt

R

术语中文解释首次出现
RAG检索增强生成Retrieval-Augmented Generation：先检索、再让 LLM 基于检索结果生成06 RAG 概念
ReAct推理+行动Reasoning + Acting，模型交替”思考-工具调用-观察”的循环05 ReAct 模式
Reflexion反思Agent 自我批判、修正后再次尝试的模式05 Self-Reflection
Reranker重排器对初次检索结果用更强的模型重新打分排序06 高级 RAG
Retriever检索器根据查询返回相关 Document 的组件06 Retriever
Runnable可运行对象LangChain 所有组件的统一基类，提供 invoke / stream / batch01 Runnable 接口

S

术语中文解释首次出现
Semantic Search语义搜索基于向量相似度而不是关键词匹配的搜索06 向量存储
Send分发LangGraph 的 Send API，在 Command 的 goto 里传 Send 实例，用于向并发分支分发独立参数；区别于普通节点跳转05 Multi-Agent
SSE服务器推送事件Server-Sent Events，HTTP 单向推流协议，本书流式输出默认走 SSE08 流式 API
State状态LangGraph 中图执行过程维护的数据结构05 State、Channels
StateGraph状态图LangGraph 核心类，按 Annotation 定义状态后用节点 + 边描述流转05 LangGraph 入门
Streaming流式输出模型逐 token 返回，而非等全部生成完05 流式输出深入
Structured Output结构化输出让模型按 schema 输出可被程序消费的 JSON 等结构01 Output Parsers

T

术语中文解释首次出现
Temperature温度模型采样随机性参数，0=确定性输出01 模型 IO
Text Splitter文本切分器把长文档切成适合 embedding 的短块06 文本切分
Token-模型处理文本的最小单元，1 个英文单词 ≈ 1 token，1 个汉字 ≈ 1.5-2 token01 模型 IO
Tool工具Agent 可调用的外部能力，包含名字、描述、参数 schema04 Tool 接口
Tool Calling工具调用模型生成结构化参数触发工具，同 Function Calling04 Function Calling
Trace追踪一次完整请求的全链路执行记录07 LangSmith Tracing

U-V

术语中文解释首次出现
Vector Store向量存储存储和检索 embedding 向量的数据库（PGVector / Pinecone / Qdrant 等）06 向量存储

W-Z

术语中文解释首次出现
Zero-Shot零样本不给示例直接让模型干活01 Prompt
Zod-TypeScript-first 的 schema 验证库，本书用它定义所有工具参数04 Tool 接口

本文摘自《LangChain.js Agent 开发权威指南》，作者递归客。

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