AI Native Builder 术语表
这份术语表用于查找，不代替正文讲解。读到陌生词时，先看“本书工作定义”，再看“使用边界”；需要理解它为什么出现、怎样用于项目时，回到对应章节。
表中有两类词。Workflow、Agent、Trace、Eval 等是行业常用词，不同机构的定义可能略有差别。AI Native Builder、逐动作权限、项目阶段决定、证据环境和作品集自评边界是本书采用的教学定义，不能当作外部岗位标准、产品认证或职业资格。
角色与组织位置
| 术语 | 本书工作定义 | 使用边界 | 主要章节 |
|---|---|---|---|
| AI Native Builder | 企业内部推动团队或公司走向 AI Native 的建设者，负责选择值得用 AI 的问题、稳定 AI 效果并推进生产使用 | 本书提出的角色契约，不是 FDE 的演进版本、统一行业岗位或外部认证 | 第 3 章 |
| FDE | Forward Deployed Engineer；在本书对照中，指供应方一侧贴近客户完成发现、技术范围、系统构建、生产采用和产品反馈的工程角色 | 不等于驻场支持、售后或无边界定制开发；不同公司的职责会变化 | 第 2 章 |
| AI 赋能 | 在原流程之外增加 AI 工具 | 常见表达，不代表流程或责任已经改变 | 第 1 章 |
| AI 增强 | AI 嵌入部分任务，形成局部人机协作 | 可能只改善一个步骤，不等于端到端结果成立 | 第 3 章 |
| AI 原生 | 团队或公司从业务结果出发，持续重新设计人、AI、系统、责任和学习方式 | 不要求所有步骤使用 AI，也不等于追求最高自主性 | 第 3 章 |
工作流与可运行系统
| 术语 | 本书工作定义 | 使用边界 | 主要章节 |
|---|---|---|---|
| SOP | 对稳定、重复、可执行流程的触发、输入、角色、步骤、判断、异常、输出和责任进行版本化说明 | 书面 SOP 不能代替最近一次真实任务观察，也不要求开放式任务先被写成固定步骤 | 第 6A 章 |
| SOP 到智能体约束转化卡 | 把现状事实、SOP 和目标流程转换为人、AI、系统可评审的业务约束，并向系统契约、评估、试点和资产化阶段持续升级 | 不是 Prompt、流程图或完整工程设计；未验证内容仍需标记为假设或缺口 | 第 6A 章 |
| 约束卡版本 | 业务约束版保存当前获准建设的内容；系统约束版、验证约束版、试点约束版和资产维护版分别补充后续证据 | 表示同一项目材料随证据更新，不是 Agent 能力等级，也不替代项目阶段决定 | SOP 到智能体约束转化卡 |
| Workflow | 由预定义步骤和规则控制的工作流；模型可以在局部节点处理不确定内容 | 固定路径仍可包含 LLM，不应因为用了模型就称为 Agent | 第 4 章 |
| Agent | 模型在约束内决定任务步骤、选择工具，并根据环境反馈继续、停止或交还控制的系统 | 自主性越高，评估、权限、停止和恢复要求通常越高 | 第 4 章 |
| Tool | AI 系统读取数据、查询状态或产生动作的函数、API 或界面能力 | 工具需要写清输入、输出、权限、副作用、超时和失败语义 | 第 7 章 |
| Context | 系统完成当前任务时可使用的信息、历史、政策、数据和环境状态 | 不等于把所有知识塞进提示词；来源、版本、权限和冲突规则同样重要 | 第 7 章 |
| RAG | Retrieval-Augmented Generation，先检索相关信息，再把检索结果提供给模型生成或判断 | 检索到文档不表示文档正确、最新，也不表示回答已得到事实支持 | 第 7 章 |
| Business Object | 具有业务含义、关系、状态、动作、权限和责任的数据对象 | 不只是字段清单；例如“CRM 变更单”还需要状态、不变量和允许动作 | 第 7 章 |
| State | 任务或业务对象在某一时刻可以观察和核对的状态 | 模型输出“成功”不表示外部系统已经成功 | 第 7 章 |
| Unknown State | 工具调用结束后，系统无法确认副作用是否已经发生的状态 | 不能把未知当失败后直接重做；应查询、协调、冻结或转人工 | 第 7 章 |
| Invariant | 无论经过哪条运行路径都必须成立的约束 | 例如“未知状态不得创建新的业务意图”；要进入代码和评估，不能只写在说明里 | 第 7 章 |
| Side Effect | 会改变外部环境、业务对象或他人状态的动作 | 生成预览通常不是正式副作用；发送消息、写 CRM 和付款通常是 | 第 7 章 |
| Trace | 一次运行中模型、工具、状态、人审、错误和恢复的记录 | 不能只保存最终回答；也不能为了可观测性记录不必要的敏感内容 | 第 8 章 |
| Idempotency | 同一业务意图被重复提交时，不会产生重复副作用 | 写入与重试的重要约束；具体实现仍取决于目标系统 | 第 7 章 |
| Compensating Action | 无法直接回滚时，用另一项受控动作抵消或修复影响 | 补偿不是“所有动作都可逆”，执行补偿也可能需要批准 | 第 7 章 |
人工控制与权限
| 术语 | 本书工作定义 | 使用边界 | 主要章节 |
|---|---|---|---|
| Guardrail | 对输入、输出、工具或动作施加的检测和约束 | 不能替代身份认证、最小权限、软件安全或专业审批 | 第 8 章 |
| Human-in-the-loop | 人在指定触发条件下审查、修改、批准或接管 | 必须说明谁审、何时审、依据什么、多久内处理 | 第 6 章 |
| Human-on-the-loop | 人主要监督运行指标和异常，不逐步批准每个动作 | 需要更成熟的监控、停止、追责和恢复能力 | 第 8 章 |
| Least Privilege | 只授予完成当前任务所需的最小权限 | 权限应限制到用户、工具、对象、字段、动作和环境 | 第 8 章 |
| 必须停止的问题 | 一旦出现就必须停止当前推进并先行修复的失败 | 越权、敏感信息泄露、重复副作用等高风险失败不能被平均分抵消 | 第 8 章 |
评估与证据
| 术语 | 本书工作定义 | 使用边界 | 主要章节 |
|---|---|---|---|
| Eval | 用任务样本、评分器和通过条件检查系统能力、退化、风险或业务结果 | 一次体验或一张总分图不能代替评估设计 | 第 8 章 |
| Grader | 对样本输入、运行过程、结果或环境状态评分的代码、模型、人或结果检查 | 模型评分器需要与人工判断校准；确定性条件优先使用规则检查 | 第 8 章 |
| Capability Eval | 用更难或尚未稳定通过的任务探索系统能力边界 | 低通过率可以接受，目的在于发现下一项能力和失败类型 | 第 8 章 |
| Regression Eval | 用已经通过或历史失败的样本检查新版本是否退化 | 应随版本持续运行，不能只在发布前临时执行一次 | 第 8 章 |
| Evidence Level | 证据能够支持多强结论的判断 | 本书区分模拟、影子、真实试点和跨团队复用；材料数量不能代替证据环境 | 第 11 章 |
逐动作决定 AI 可以做什么
每一项动作都要单独说明 AI 可以做到哪一步，不能给整个系统贴一个笼统的自主标签。同一系统可以让 AI 生成建议或准备变更预览，同时禁止 AI 正式写入。
| 动作方式 | 含义 | 典型控制 |
|---|---|---|
| AI 只建议 | AI 提供分析或建议，不准备正式动作 | 人自行决定并执行 |
| AI 准备结果 | AI 准备草稿、参数或变更预览 | 人检查后，由确定性系统执行 |
| 人批准后执行 | AI 可触发有限、可恢复的动作 | 白名单、字段限制、人工批准、审计和停止条件 |
| 满足条件时执行 | AI 在已批准条件内连续执行多步任务 | 持续监控、异常升级和明确预算 |
| 在明确边界内自主执行 | AI 在相对开放但已有边界的范围内规划和行动 | 只适用于证据充分、风险可接受且治理成熟的任务 |
项目推进时要回答的问题
每到一个阶段，团队都要根据当前证据决定继续、有条件继续、返工、暂停或终止。这些问题帮助项目及时调整，不是走流程盖章。
| 阶段 | 要回答的问题 | 主要产物 |
|---|---|---|
| 项目准入 | 是否有合适的问题入口、材料、负责人、权限和时间 | 学习契约、项目边界 |
| 问题确认 | 问题是否得到足够证据支持，值得进入流程设计 | 机会池、证据日志、问题一页纸 |
| 流程设计 | 重构后的目标流程是否值得建设 | 现状流程、目标流程、原型反馈；第 6A 章把该决定写成业务约束，不新增阶段关卡 |
| 系统边界 | 上下文、对象、工具、状态、权限和失败契约是否可测试 | 系统契约、正常与异常运行 |
| 试点准备 | 评估、治理、停止和恢复是否支持有限试点 | 评估集、权限记录、事件演练 |
| 采用与价值 | 真实使用、质量、风险、负担和成本支持怎样继续 | 试点报告、下一阶段决定 |
| 产品与复用 | 项目应成为一次性交付、团队产品、共享资产、平台候选还是退役 | 产品责任、复用测试、维护和退役决定 |
项目证据环境
证据环境只说明作品集材料来自哪里，不直接评价完成质量，也不是行业项目等级。
| 环境 | 可以支持的主张 |
|---|---|
| 课堂模拟，角色和数据由课程提供 | 理解概念并完成指定练习 |
| 高保真案例，使用原创、脱敏或专家审阅材料 | 在限定条件下使用完整方法并运行系统 |
| 真实影子运行，不改变业务状态 | 发现真实任务、运行分布和失败类型 |
| 真实受控试点，有用户、授权、动作、指标和退出条件 | 真实采用、风险、负担和阶段业务结果 |
| 第二团队真实复用，保留适配与维护数据 | 跨团队复用和组织能力证据 |
作品集自评边界
| 自评候选 | 最低证据边界 |
|---|---|
| 高保真实践自评候选 | 可以由高保真案例或更强的证据环境支持；需要完整方法、运行、失败和本人贡献证据 |
| 真实项目建设自评候选 | 至少需要真实受控试点中的任务、授权、责任和结果证据 |
作品集自评不是职业职级、课程证书或雇佣结论。总分也不能自动兑换候选状态；项目真实性、必须停止的问题和各维度最低责任需要分别检查。
试点、采用与组织复用
| 术语 | 本书工作定义 | 使用边界 | 主要章节 |
|---|---|---|---|
| Shadow Pilot | AI 在真实或高保真输入上运行，但不改变正式业务状态 | 可以比较输出和失败，不能声称真实采用 | 第 9 章 |
| Assisted Pilot | AI 提供建议或预览，人确认后影响有限真实业务 | 重点观察人审、放弃、支持和净负担 | 第 9 章 |
| Controlled Live Pilot | 系统在白名单、限权和停止条件下直接影响有限真实业务 | 不等于全面上线，也不自动支持扩大范围 | 第 9 章 |
| Adoption | 用户在真实任务中持续使用，并形成新的工作方式 | 登录、培训、一次尝试或成功调用不是采用 | 第 9 章 |
| Net Value | 收益与节省扣除人审、纠错、支持、运行、治理和风险成本后的价值 | 局部生成速度不能直接代表净价值 | 第 9 章 |
| Assetization | 把项目经验转成有适用条件、版本、负责人、评估和退役机制的可复用资产 | 上传文件或复制代码不等于资产已经可复用 | 第 10 章 |
| Team Product | 由一个团队长期负责、面向明确用户和任务运行的内部产品 | 需要持续支持、维护、版本和退役责任 | 第 10 章 |
| Platform Candidate | 多个团队反复需要相同机制，且共享部分拥有稳定接口和维护价值 | 一个成功项目或一次复制不足以支持平台化 | 第 10 章 |
| Retirement | 停止新任务、处理在途状态、撤销权限、迁移用户并按规则归档或删除数据 | 不只是隐藏入口或删除代码 | 第 10 章 |
使用术语时的三个检查
写“Agent”时，能否说明模型实际决定了哪些步骤和工具？写“采用”时，是否拥有真实任务中的重复使用证据？写“认证”时，是否存在有权发行者、标准、评审和可验证声明？
如果答案是否定的，就换成更准确的词，例如“受控工作流”“一次尝试”“按照本书量规完成自评”。准确命名可以防止项目范围和能力主张越写越大。