1. User & Input Layer

English	中文
User Request: The user asks the AI to perform a task such as writing, analyzing, or generating content.	用户请求：用户要求 AI 执行任务，例如写作、分析或生成内容，这是整个 AI 流程的起点。
Prompt: The detailed instruction given to the AI describing what to do and any constraints.	提示词：用户给 AI 的具体指令，说明要做什么以及限制条件，用来精确控制输出。
Prompt System: Defines the AI’s role, tone, and behavior rules.	Prompt 系统：定义 AI 的角色、语气和行为规则，例如“你是数据工程师，要用专业语气回答”。

2. AI Core Reasoning Layer（AI 核心推理层）

English	中文
LLM Reasoning: The model interprets the request, understands intent, and performs logical reasoning.	LLM 推理能力：模型理解用户意图，并进行语义解析与逻辑推理，是 AI 的核心“思考能力”。
AI Brain: The central decision-making unit that determines how to solve the task step by step.	AI 大脑层：系统级决策核心，负责判断任务怎么做、是否需要查资料、是否调用工具。
Planning Module: Breaks complex tasks into structured steps for execution.	规划模块：将复杂任务拆解成多个步骤，例如“先查数据 → 再分析 → 再总结”。

3. Knowledge & Information Layer（知识与信息层）

English	中文
Context: Background information such as conversation history and input data used to understand the request.	上下文信息：包括聊天历史和背景数据，用来帮助 AI 理解当前问题的来龙去脉。
Retrieval (RAG): Retrieves relevant information from enterprise knowledge bases before generating answers.	检索增强生成（RAG）：在生成答案前，从企业知识库或文档中检索相关信息，避免“凭空编造”。
Enterprise Knowledge: Internal company data such as documents, databases, and policies used as trusted sources.	企业知识库：企业内部数据来源，例如文档、数据库、制度等，是 AI 回答的真实依据。
Memory & State: Tracks conversation history, task progress, and user context over time.	记忆与状态：记录对话历史和任务进度，让 AI 能“记住之前发生的事情”。

4. Tools & Execution Layer（工具与执行层）

English	中文
Tool Calling: Allows the AI to interact with external systems such as APIs, databases, or enterprise tools.	工具调用：让 AI 能调用外部系统（API、数据库、企业工具）来完成真实操作。
Enterprise Actions: Enables AI to perform real-world actions such as writing data, sending emails, or triggering workflows.	企业动作能力：AI 可以执行真实动作，例如写入数据、发送邮件或触发系统流程。
Enterprise Workflow: Structured business processes where multiple steps are automated and orchestrated by AI.	企业流程编排：将多个业务步骤串联起来的自动化流程，例如审批流或数据处理流程。
Enterprise Operations: System-level operations including monitoring, scheduling, and resource management.	企业运营系统：负责系统运行的底层能力，包括监控、调度和资源管理。

5. Safety, Quality & Governance Layer（安全与治理层）

English	中文
Guardrails: Rules that enforce safety, compliance, and prevent harmful or invalid outputs.	安全护栏：控制 AI 行为边界，防止违规内容、敏感信息泄露或错误操作。
Evaluation: Measures output quality, correctness, and detects hallucinations.	质量评估：检查 AI 输出是否正确，是否存在“幻觉问题”，以及是否符合标准。
Observability: Monitors system performance, latency, errors, and overall AI pipeline health.	可观测性：监控整个 AI 系统运行状态，包括延迟、错误率和性能指标。

Overall System Summary（整体总结）

English	中文
User Request triggers the system, Prompt System defines behavior, LLM performs reasoning, Planning breaks tasks into steps, RAG retrieves knowledge, Tools execute actions, and Governance ensures safety and quality.	用户请求触发系统，Prompt 系统定义行为规则，LLM 负责推理，Planning 负责拆解任务，RAG 提供知识，工具执行动作，最后由安全与治理层保证系统的安全与质量。