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术语词库
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Top-p 采样（Nucleus Sampling）
Top-pTop-p 采样top-pNucleus Sampling解码策略：将 token 按概率从高到低排序，选取累积概率刚超过阈值 p 的最小集合，在其中采样。比 Top-k 更自适应——分布集中时候选少，分散时候选多。
→Top-k 采样
Top-kTop-k 采样top-kTop-k sampling解码策略：每步只从概率最高的 k 个 token 中采样，忽略其余所有候选。k 越小越保守（k=1 等价于贪心解码），k 越大越多样。
→Temperature（采样温度）
Temperature采样温度temperature温度参数控制模型输出随机性的参数。Temperature 越高，概率分布越平坦（更随机、更有创意）；越低，分布越尖锐（更确定、更保守）。通过在 Softmax 前将 logits 除以 T 值实现。
→自回归（Autoregressive）
自回归Autoregressiveautoregressive自回归模型逐步生成序列的范式：每一步基于已生成的所有前缀预测下一个元素。GPT 就是自回归语言模型——逐 token 生成，每次只看"左边"已有的内容，通过 Causal Mask 保证不偷看未来。
→Causal Mask（因果掩码）
Causal Mask因果掩码causal mask因果注意力掩码自回归模型中用于防止 token "看到未来"的掩码矩阵。在 Softmax 前将注意力分数矩阵的上三角设为 -∞，确保每个位置只能关注自身及之前的 token。
→Tokenizer（分词器）
Tokenizer分词器tokenizerTokeniser将原始文本转换为 token ID 序列（编码）并将 token ID 还原为文本（解码）的组件。每个语言模型都绑定一个训练好的 Tokenizer，其词表和合并规则决定了模型的输入粒度。
→BPE（字节对编码）
BPEByte Pair Encoding字节对编码Byte-Pair Encoding一种子词分词算法：从单字符出发，反复合并语料中出现频率最高的相邻字符对，直到达到目标词表大小。GPT 系列 Tokenizer 均基于 BPE 及其变体。
→Vercel AI SDK
Vercel AI SDKAI SDKVercel 开源的 TypeScript AI 工具库，提供 streamText、tool()、useChat 等 API，让前端/全栈开发者快速集成 LLM 对话、Function Calling、流式响应等能力。支持 OpenAI、Anthropic、Google 等多家模型提供商。
→AutoGen
AutoGenautogenAuto GenMicrosoft Research 于 2023 年开源的多 Agent 对话框架，支持多个 Agent 通过自然语言对话协作完成任务，提供全自主和人机协作两种模式。ICLR 2024 发表。
→Multi-Agent（多智能体编排）
Multi-Agent多 Agent多智能体多Agent编排多个专业化 AI Agent 协同完成复杂任务的架构模式。核心问题：分工（谁干什么）、通信（怎么传递信息）、协调（谁说了算）。主流模式包括顺序管道、监督者、群聊三种。
→CrewAI
CrewAIcrewaiCrew AI2023 年底开源的高级多 Agent 编排框架，通过定义 Agent（角色+目标+工具）、Task（任务）和 Crew（团队）三层抽象快速搭建多智能体协作系统，约定优于配置。
→LangGraph
LangGraphlanggraphLang GraphLangChain 团队于 2024 年初推出的多 Agent 编排框架，基于图结构定义节点（Agent）、边（转移条件）和共享状态，提供底层原语让开发者灵活组装 Agent 工作流。
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