附录 A 术语表
按主题分组的全书术语速查。每条给一句话定义与出处小节；正文的完整论述以各节为准。技术名词保留英文原词。
一、基础与分界
| 术语 |
英文 |
一句话 |
出处 |
| 上下文 |
context |
本轮请求中模型能看见的全部信息，不只是 prompt |
0.1 / 1.2 |
| 上下文工程 |
context engineering |
研究"什么信息、以什么顺序、什么形态进入模型窗口"的学科 |
0.1 |
| 提示词工程 |
prompt engineering |
研究"这句话怎么说"——上下文工程的前身与子集 |
0.1 |
| 窗口 |
window |
上下文的容量上限，以 token 计——是预算，不是目标 |
1.1 |
| token |
— |
模型处理文本的计费与计量单位；中文约 1 字 ≈ 1 token（粗估） |
1.1 |
| 每轮全价重付 |
— |
模型无状态，上下文每轮整包重发——容量与成本的双重含义 |
1.1 |
| 注意力预算 |
attention budget |
Anthropic 的比喻：token 越多，单个 token 分到的注意力越薄（官方） |
1.1 |
| 长上下文幻觉 |
— |
窗口支持长文本不等于能有效利用长文本的失效族 |
1.1 |
二、预算与成分
| 术语 |
英文 |
一句话 |
出处 |
| 预算恒等式 |
— |
窗口 = 指令 + 工具 + 记忆 + 素材 + 输出预留，每轮成立 |
1.1 |
| 四成分 |
— |
指令 / 记忆 / 工具 / 素材——按三问归位的全书分类法 |
1.2 |
| 三问归位法 |
— |
谁产生 / 多久有效 / 谁负责裁剪——三问穷尽四成分 |
1.2 |
| 指令 |
instruction |
开发者写、全程常驻——"要做什么、规矩是什么" |
1.2 / 3.1 |
| 工具（成分） |
tools |
开发者定义、每轮常驻——"你能做什么" |
1.2 / 3.2 |
| 记忆（成分） |
memory |
系统累积、跨轮至跨会话——"之前发生过什么" |
1.2 / 第 4 章 |
| 素材 |
material |
运行时取自世界、时效最短——"世界现在什么样" |
1.2 / 第 5 章 |
| 常驻税 |
— |
指令 + 工具 schema 每轮全额占据窗口的固定开销 |
1.2 / 3.1 / 3.2 |
| 动态层 |
— |
记忆 + 素材，唯一会无限增长的部分，运行时策略裁剪 |
1.2 |
| 输出预留 |
— |
为模型本轮生成留的空间，15%~25%（示意），最常被忘 |
1.1 / 2.1 |
| pinned 清单 |
— |
动态层永不驱逐的条目：任务原文、当前计划、红线约束、关键引用 |
2.1 |
| 驱逐顺序 |
eviction order |
超预算时"谁先丢"：陈旧工具结果 → 完成子任务历史 → 早期对话 → 环境快照 |
2.1 |
| 重取成本 |
— |
驱逐排位的统一逻辑：越容易重新获取的内容越先丢 |
2.1 |
| 丢大块保线索 |
— |
截断优于整条删除，尾部比头部值钱 |
2.1 |
| 位置效应 |
position effect |
同样的内容按不同顺序摆放，命中率不同 |
2.2 |
| lost in the middle |
— |
中部信息利用率显著低于首尾（实测，Liu et al. 2023） |
2.2 |
| U 型曲线 |
— |
位置效应的形状：首尾最好、中部最差，幅度 10~30 个百分点（实测） |
2.2 |
| 重要放两端 |
— |
位置推论一：最需要被读到的内容放窗口首尾 |
2.2 |
| 中部装低熵 |
— |
位置推论二：可预测、低密度的内容放中间；高熵内容绝不住中部 |
2.2 |
| 熵（本书用法） |
entropy |
借用信息论直觉：高熵 = 不可预测、信息密度高（数字、约束、异常） |
2.2 |
三、记忆
| 术语 |
英文 |
一句话 |
出处 |
| 会话内记忆 |
short-term / working memory |
当前对话历史，记忆的最小形态，驱逐与压缩的主战场 |
4.1 |
| 跨会话记忆 |
long-term memory |
用户偏好、事实与约定，让下一次会话"认得出人" |
4.1 |
| 知识库 |
knowledge base |
组织级长期知识，量大到只能按需检索供给 |
4.1 / 5.1 |
| 库里的是记忆，窗口里的是素材 |
— |
知识库边界口诀：检索结果进窗口后按素材对待 |
4.1 |
| 写入门槛三问 |
— |
下次还成立吗 / 影响未来交互吗 / 能溯源吗——一票否决 |
4.2 |
| 结构化笔记 |
structured note-taking |
Agent 在任务中主动维护的笔记 / 任务状态（官方，Anthropic） |
4.2 |
| 记忆卫生 |
— |
过期（TTL）、冲突（新覆旧 + 时间戳）、遗忘（未命中淘汰） |
4.2 |
| state |
— |
LangGraph 的 thread 内状态，由 checkpointer 持久化（官方） |
4.1 / 7.1 |
| store |
— |
LangGraph 的跨 thread 持久存储，按命名空间隔离（官方） |
4.1 / 7.1 |
四、检索与素材
| 术语 |
英文 |
一句话 |
出处 |
| 按需供给 |
just-in-time retrieval |
需要的那一刻才取回相关片段，替代预装（官方） |
5.1 |
| RAG |
Retrieval-Augmented Generation |
查询 → 检索 top-k → 注入的素材供给标准形态 |
5.1 |
| repo map |
— |
仓库的"地图而非领土"：常驻符号骨架，具体文件按需读取 |
5.1 |
| agentic 检索 |
agentic retrieval |
检索决策权在模型手里（自主调用 read / grep） |
5.1 |
| 片段账本 |
— |
本会话已注入片段的登记册，用于会话级去重 |
5.2 |
| 引用契约 |
citation contract |
事实带编号、编号可校验、无依据即声明的输出契约 |
5.2 |
| 注入风险 |
prompt injection via retrieved content |
检索与工具结果可能携带指令性文本；素材权威性低于指令 |
5.2 |
| 权威性排序 |
— |
指令 > 记忆 > 素材——素材区的指令性文本不得执行 |
5.2 |
五、压缩与运维
| 术语 |
英文 |
一句话 |
出处 |
| 压缩 |
compaction / compression |
把历史重构成摘要以释放预算；结构性超支的手术 |
6.1 |
| 任务简报 |
task brief |
压缩的产出形态：任务目标 / 已确认事实 / 已做决策 / 未决问题 / 关键引用五栏 |
6.1 |
| 分级压缩 |
— |
近 N 轮保原文、中段摘要、远段只留结论 |
6.1 |
| offloading |
— |
压缩改变内容的地址而非存在：原文外存可回查（官方，Deep Agents） |
6.1 / 7.1 |
| 双重有损 |
— |
对旧简报再做摘要导致损失复利；应从原文重生成 |
6.1 |
| 上下文快照 |
context snapshot |
每轮组装后落档的窗口结构与账本——可观测的最小单位 |
6.2 |
| 组合版本号 |
— |
prompt × assembler × memory × retrieval，任一变更即新组合 |
6.2 |
| 快照 diff |
— |
轮间差异：+ 新进、- 驱逐、~ 压缩或截断 |
6.2 |
六、框架与操作
| 术语 |
英文 |
一句话 |
出处 |
| write |
write |
四操作之一：把信息存到窗口外（记忆写入、外存、笔记） |
7.1 |
| select |
select |
四操作之一：按需取回相关信息（召回、检索、按需给工具） |
7.1 |
| compress |
compress |
四操作之一：缩减窗口占用（裁剪、摘要、外存化） |
7.1 |
| isolate |
isolate |
四操作之一：子上下文隔离（子 Agent 独立窗口只回摘要） |
3.2 / 7.1 |
| 子 Agent 隔离 |
sub-agent isolation |
重活外包给独立窗口，主窗口只付"任务 + 摘要"的价钱（官方） |
3.2 |
| checkpointer |
— |
图框架的状态持久化器：断点续跑、时间旅行（官方） |
7.1 |
| runtime context |
— |
框架的静态配置注入，对应常驻层的一部分（官方） |
7.1 |
| LangMem |
— |
LangChain 生态的记忆管理组件（官方） |
7.1 / 附录 B |
| Deep Agents |
— |
Anthropic 生态深度任务 SDK：offloading / summarization / filesystem abstraction（官方，2026-01） |
7.1 |
| 最小工具集 |
— |
Anthropic 建议：保持能完成任务的最小工具集——工具越多选择越差（官方） |
3.2 |
ce_*.py |
— |
本书教学代码族：ce_budget / ce_tools / ce_memory / ce_snapshot / ce_graph，四成分同口径 |
2.1 起各章 |
相邻教程的术语体系（如 同站教程库记忆系教程的存储分层、《语义代码检索》的检索指标）以各自教程为准，本书不重复定义。