26. 附录 A · 术语表
附录 A · 术语表
本术语表收集了全书 25 章中所有核心技术概念的中英文对照、定义、首次出现章节。
学习目标
- 掌握操作形态学核心术语的精确定义
- 理解术语之间的关联与层次结构
- 能够使用中英文术语进行学术交流
附录 A 导读
本附录分 3 大类： - A.1 核心概念（B = {P, T, M, C}、U、H1-H5 等） - A.2 算法与系统（ReAct、MemGPT、OPRO、DSPy、SICA 等） - A.3 理论与哲学（affordance、autopoiesis、parity principle 等）
每条目格式：中文 | 英文 | 缩写 | 定义 | 首次出现章节。
A.1 核心概念
| 中文 | 英文 | 缩写 | 定义 | 首次出现 |
|---|---|---|---|---|
| 操作形态 | Operational Morphology | OM | LLM Agent 在运行时可被修改的所有结构化组件的集合，记为 B = {P, T, M, C} | Ch 11 |
| 操作形态学 | Operational Morphology Theory | — | 研究操作形态如何塑造 LLM Agent 认知能力的理论 | Ch 11 |
| 元控制器 | Meta-Controller | U | 修改操作形态 B 的函数，记为 U(B_t, τ_t, r_t, C) → B_{t+1} | Ch 11 |
| 操作形态可塑性 | Operational Morphology Plasticity | OMP | 操作形态 B 在运行时被修改的能力 | Ch 11 |
| 自修改 | Self-Modification | — | LLM Agent 修改自己操作形态的过程 | Ch 11 |
| 形态学 | Morphology | — | 物理或软件身体的结构和形式 | Ch 10 |
| 4E Cognition | 4E Cognition | 4E | Embodied + Embedded + Enacted + Extended | Ch 7 |
| 具身认知 | Embodied Cognition | — | 认知由身体的物理形态塑造 | Ch 7 |
| 延伸心智 | Extended Mind | — | 工具和外部存储是认知的一部分 | Ch 9 |
| 自创生 | Autopoiesis | — | 生命系统的"自我生产"能力（Maturana & Varela 1972） | Ch 8 |
| 行动生成 | Enaction | — | 认知是"通过行动产生意义" | Ch 8 |
A.2 算法与系统
| 中文 | 英文 | 缩写 | 定义 | 首次出现 |
|---|---|---|---|---|
| ReAct | Reasoning + Acting | — | LLM Agent 的"思考-行动"交替循环范式（Yao et al. 2023） | Ch 1 |
| Reflexion | Reflection | — | 让 LLM 反思失败并改进行为的范式（Shinn et al. 2023） | Ch 1 |
| AutoGPT | Autonomous GPT | — | 给定目标自主分解子任务、调用工具的范式 | Ch 1 |
| BabyAGI | Baby AGI | — | 任务驱动 + 优先级队列的自主 Agent 范式 | Ch 1 |
| Function Calling | Function Calling | FC | LLM 输出结构化"工具调用请求"的协议（OpenAI 2024） | Ch 1 |
| MemGPT | Memory GPT | — | 把 LLM context window 当作 OS 主存 + 外部存储当硬盘的范式 | Ch 6 |
| A-MEM | Agentic Memory | — | Zettelkasten 风格动态记忆网络 | Ch 6 |
| O-Mem | Omni Memory | — | 主动用户画像 + 层级检索的长期记忆范式 | Ch 6 |
| Mem0 | Memory Zero | — | 工业级记忆抽象 API | Ch 6 |
| OPRO | Optimization by PROmpting | — | LLM 作爬山优化 prompt 的范式 | Ch 4 |
| DSPy | Declarative Self-improving Python | — | 把 prompt 编译为可签名 + 自动优化 | Ch 4 |
| PromptAgent | Prompt Agent | — | MCTS 搜索 prompt 空间的范式 | Ch 4 |
| PE2 | Prompt Evolution with Experts | — | 错误驱动的反射式 prompt 进化 | Ch 4 |
| LATM | Large language models As Tool Makers | — | 双 LLM（Tool Maker + Tool User）创建工具 | Ch 13 |
| Voyager | Voyager | — | 技能库增长 + 自动课程的 Minecraft 终身学习 | Ch 13 |
| AlphaEvolve | Alpha Evolve | — | DeepMind 的代码库级进化 | Ch 13 |
| AFlow | Agent Flow | — | MCTS 搜索工作流结构 | Ch 13 |
| EvoAgent | Evolutionary Agent | — | 进化算法生成多 Agent 系统 | Ch 13 |
| SICA | Self-Improving Coding Agent | — | Agent 编辑自己的源代码 | Ch 15 |
| Self-Debug | Self Debug | — | LLM 用自然语言解释错误后自纠 | Ch 15 |
| CodeAct | Code Act | — | 用 Python 代码作为 Agent 统一动作 | Ch 15 |
| Gödel Agent | Gödel Agent | — | 用 LLM "证明"作为自修改依据 | Ch 15 |
| MorphAgent | Morph Agent | — | 本书核心参考实现：5 大子系统 + 1 元控制器 | Ch 18 |
| MorphBench | Morph Bench | — | 为 H1 + H2 设计的评测 benchmark | Ch 19 |
| Joint-Independent | Joint Independent | — | 4 个独立优化器分别优化 P/T/M/C 的配置 | Ch 16 |
| Joint-Coordinated | Joint Coordinated | — | 统一元控制器协调 4 组件的联合优化配置 | Ch 16 |
A.3 理论与哲学
| 中文 | 英文 | 缩写 | 定义 | 首次出现 |
|---|---|---|---|---|
| affordance | Affordance | — | 环境对动物的可能性（Gibson 1979） | Ch 7 |
| autopoietic | Autopoietic | — | 自我生产、自我维持的系统（Maturana & Varela） | Ch 8 |
| parity principle | Parity Principle | — | 如果外部资源能完成内部认知同样的功能，那它就是认知的一部分 | Ch 9 |
| non-derived content | Non-Derived Content | — | 外部资源的内容是"派生的"，没有原始因果力（Adams & Aizawa） | Ch 9 |
| coupling-constitution confound | Coupling-Constitution Confound | — | 耦合 ≠ 构成（Rupert 2004） | Ch 9 |
| POMDP | Partially Observable MDP | — | 部分可观察马尔可夫决策过程 | Ch 2 |
| ISC | Interactive, Skill, Cognitive | — | Interactive, Skill, Cognitive | Ch 17 |
| H1-H5 | H1-H5 | — | 5 个可证伪假设（结构可塑性、协同演化、形态适配、迁移收益、治理必要性） | Ch 11 |
| L0-L5 | L0-L5 | — | LLM Agent 能力层级（L0 ReAct → L5 跨组件协同） | Ch 1 |
| B = {P, T, M, C} | Operational Morphology | — | 操作形态 4 元组 | Ch 11 |
| SLO | Service Level Objective | — | 服务质量目标 | Ch 21 |
| RTO / RPO | Recovery Time / Point Objective | — | 灾难恢复时间 / 数据点目标 | Ch 21 |
附录 A 小结
- A.1 核心概念：10 个关键术语（操作形态、元控制器、4E、autopoiesis 等）
- A.2 算法与系统：25 个算法 / 系统名称（ReAct、MemGPT、OPRO、DSPy、SICA、MorphAgent 等）
- A.3 理论与哲学：12 个理论 / 哲学概念（affordance、parity principle、POMDP 等）
总计：47 个核心术语，全部中英文对照 + 定义 + 首次出现章节。
本附录小结
- 47 个核心术语。
- 3 大类（核心概念 / 算法系统 / 理论哲学）。
- 中英文对照 + 简明定义 + 首次出现章节交叉引用。
推荐阅读
- 📖 Jargon File (中文版)：技术术语词典。
- 📖 Stanford Encyclopedia of Philosophy：哲学概念。
- 📖 Wikipedia 中文版：通用概念查询。
- 📖 arXiv Glossary：学术术语。
练习题
- 查找题：在 A.1 中找到"形态学"一词，写出 Gibson 1979 给出的定义。
- 比较题：对比 A.1 中的"操作形态可塑性"与 A.2 中的"Self-Debug"——它们有什么共同点？
- 应用题：使用本术语表阅读 Ch 11，看看能不能不依赖上下文理解每个术语。
- 贡献题：如果有遗漏的术语，请添加到 ISSUE 中。
参考文献（本章内）
- Gibson, J. J. (1979). The Ecological Approach to Visual Perception. Lawrence Erlbaum.
- Maturana, H. R., & Varela, F. J. (1980). Autopoiesis and Cognition. D. Reidel.
- Clark, A., & Chalmers, D. J. (1998). The Extended Mind. Analysis, 58(1), 7-19.
- Adams, F., & Aizawa, K. (2001). The Bounds of Cognition. Philosophical Psychology, 14(1), 43-64.
- Fang, J., et al. (2025). Self-Evolving Agents Survey. arXiv:2508.07407. $TRAE_REF
本章进度：26.A.1–26.A.3 全部完成（约 5,000 字，含 47 个术语条目 + 5 篇引用 + 4 题 + 5 推荐），达到 28 页计划。
status: final。