術語表
AI 編寫的企業軟體，用的是這套詞彙。
本站使用的術語定義，寫出來就是為了被引用。每條先給一句可獨立成立的定義，再解釋它在實踐中意味著什麼，並連結到用到它的文章與頁面。
22 條術語
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Agent 護欄
Agent 護欄是對 AI Agent 可以做什麼所施加的各種約束——從提示詞指令、輸出過濾，到執行時的權限檢查、審批閘門與審計日誌——它們分成兩類：Agent 可以視而不見的，和它繞不過去的。
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AI Agent 執行時
AI Agent 執行時是執行 Agent 迴圈的那個執行環境——它負責呼叫模型、發起工具呼叫、在步驟之間承載狀態與記憶，並處理重試、超時與併發，使一個 Agent 以受監督的程式方式執行，而不只是一次提示詞呼叫。
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應用定義與執行時
應用定義與執行時，指的是這樣一條架構分界：一邊是「應用是什麼」——它的物件、欄位、關係、權限、流程、動作和 API 的型別化、進版本庫的宣告；另一邊是「誰在跑它」——一個在每次請求時讀取這份宣告、並由它推匯出資料庫、API、介面以及權限與審計執行的引擎；正是這條分界讓定義可以帶走、讓引擎可以替換。
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應用後設資料
應用後設資料是一個業務應用的結構化、型別化定義——它的物件、欄位、關係、檢視、權限、流程、動作和 API——以原始檔形式儲存，由執行時直接讀取並執行，而不是先生成一份應用程式碼。
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審批流程
審批流程是這樣一種業務過程：一項提議中的變更被掛在待決狀態，直到一個有權決斷的人記錄下明確的批准或拒絕，使這項變更只有在某個負得起責的人簽過字之後才生效。
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審計軌跡
審計軌跡是一份按時間順序、只追加的記錄，記下誰在何時對哪些資料做了什麼，由執行這些動作的系統寫下，而不是由執行動作的當事方自己寫，從而使這段歷史在事後可以被複原並歸屬到人。
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理解債
理解債（comprehension debt）是一個組織正在執行的軟體與它內部還有人能解釋的軟體之間不斷擴大的落差——只要能跑的程式碼產出得比對它的理解更快，這筆債就在累積，並在第一次沒人敢動的改動上結賬。
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宣告與強制執行的落差
「宣告 vs 強制執行」（declared vs. enforced）指的是一個系統的配置允許你寫下什麼、與它的執行時在執行時真正檢查什麼之間的那道落差——一條沒有任何東西去強制的宣告，讀起來像一個保證，行為上卻只是一句註釋。
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定義層
定義層是軟體棧中承載一家企業自身宣告的那一層——有哪些物件、它們如何關聯、誰可以對它們做什麼、哪些步驟必須走審批——這些宣告以該組織自己持有的版本化檔案存在，位於執行它們的執行時層之上，也在任何一家恰好為其提供了引擎的廠商之外。
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受治理執行時
受治理執行時是這樣一種應用執行時：它在每一次讀取、寫入和工具呼叫上強制執行身份、權限、審批和審計日誌，使 AI Agent 與它所代表的那個人受完全相同的規則約束。
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受治理工具層
受治理工具層是位於 AI Agent 與業務系統之間的那一層——在這一層裡，Agent 呼叫的是受控動作而不是裸介面，因此每一次呼叫都帶著發起者的身份、按這個人的權限被檢查、在動作需要簽字時暫停等待審批，並最終落進審計賬本。
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知識圖譜
知識圖譜把一個組織的資訊表達成節點和帶型別的邊——它關心的實體，以及實體之間帶標籤的關係——從而讓「這些東西之間是怎麼連起來的」這類問題，可以通過遍歷關係來回答，而不是通過 join 一張張資料表。
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MCP（模型上下文協議）
MCP（模型上下文協議）是一項開放標準，它規定了 AI 應用如何通過統一的客戶端—服務端介面連線到外部工具、資料來源與提示詞，使任何符合該標準的客戶端都能使用任何符合該標準的服務端，而不必為這一對組合單獨寫整合程式碼。
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後設資料驅動開發
後設資料驅動開發把一個應用的物件、欄位、權限、流程、動作和 API 宣告為型別化後設資料、交由執行時直接執行，而不是去寫實現這些東西的程式碼——當作者變成 AI Agent 之後，這個區別開始起決定作用：宣告足夠小，人能真正讀完並簽字，而且真正在執行規則的是執行時，不是生成出來的那堆程式碼。
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物件型別 / 動作型別
物件型別（object type）和動作型別（action type）是本體詞彙的兩半：物件型別宣告一類業務實體，連同它的屬性和它指向其他型別的連線；動作型別則宣告一個被允許的、做權限校驗的寫操作，用來改動這些物件——讓「寫」和「讀」一樣被明確定義。
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本體（Ontology）
本體（Ontology）在企業語境下，是對一個業務領域的形式化建模——業務打交道的那些類、描述它們的屬性、以及把它們連起來的關係——以機器可讀的形式表達出來，讓軟體（如今還有 AI Agent）能夠對業務本身做推理，而不是對著一堆原始資料表猜。
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權限模型
權限模型是一個系統用來決定「誰可以做什麼」的結構——存在哪些主體、哪些容器裝載可授予的能力、多份授權如何疊加、以及什麼都沒有授予時會發生什麼——它區別於在其中表達的任何一條具體權限。
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可評審 diff
可評審 diff 是這樣一種改動：它足夠小、表達的層次足夠高，以至於為它擔責的那個人能逐行讀完，並按業務口徑判斷它對不對——正是這個屬性決定了 AI 寫的軟體是帶著一個簽名被合併，還是僅僅憑著「CI 全綠」被合併。
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行級安全
行級安全（RLS）是一種訪問控制機制：它把一個謂詞附著在表本身上，以此限制某個使用者能夠讀取或寫入哪些行，使這條限制在查詢內部生效，而不是由發起查詢的應用程式碼來施加。
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語義層
語義層是一組受治理的業務定義——指標、維度和實體名稱——放在原始資料儲存與查詢它的工具之間，使得「活躍客戶」或「淨收入」無論誰來問、從哪個工具問，都解析成同一個約定好的演算法。
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型別化後設資料
型別化後設資料是這樣一種應用後設資料：它的每個鍵和值都受一份已釋出的 schema 約束，因此一個不存在的欄位型別、一個拼錯的權限值、或者一個指向根本不存在的物件的流程步驟，會在定義被寫下時就在校驗關卡被拒絕，而不是等它上線執行之後才被發現。
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氛圍程式設計（Vibe Coding）
氛圍程式設計（vibe coding）是這樣一種做法：用自然語言把想要的東西描述給 AI 模型，然後不讀、也不真正理解它生成的程式碼就直接採用——這個詞由 Andrej Karpathy 在 2025 年 2 月提出，用來形容「完全交給感覺，直到忘記程式碼的存在」。