Bảng thuật ngữ Anh - Việt

Bản dịch tiếng Việt ưu tiên giữ thuật ngữ kỹ thuật chính bằng tiếng Anh và thêm chú thích tiếng Việt ở lần xuất hiện quan trọng, thay vì dịch sát chữ gây khó hiểu. Các thuật ngữ dưới đây được dùng thống nhất trong bản dịch:

Thuật ngữ	Cách dùng trong bản dịch	Chú thích ngắn
Agent	Agent	Hệ thống AI có thể lập kế hoạch, gọi công cụ và lặp theo kết quả quan sát.
LLM	LLM / Large Language Model	Mô hình ngôn ngữ lớn, phần “bộ não” ra quyết định của Agent.
Context	ngữ cảnh / context	Toàn bộ thông tin mô hình nhìn thấy trong một lần gọi: system prompt, lịch sử hội thoại, tool schema, kết quả công cụ, bộ nhớ, v.v.
Context Engineering	Context Engineering (kỹ thuật ngữ cảnh)	Thiết kế và quản lý toàn bộ thông tin đưa vào context; rộng hơn prompt engineering.
Prompt Engineering	Prompt Engineering (kỹ thuật prompt)	Tối ưu chỉ dẫn ngôn ngữ tự nhiên cho mô hình.
Harness	Harness	Lớp hạ tầng bên ngoài mô hình: context, tools, constraints, verification, correction, logging, permission, retry, guardrails. Không dịch là “khai thác”.
Harness Engineering	Harness Engineering (kỹ thuật Harness)	Thiết kế lớp hạ tầng bao quanh mô hình để biến năng lực mô hình thành hệ thống đáng tin cậy.
Tool calling	tool calling / gọi công cụ	Cơ chế để LLM gọi hàm hoặc công cụ bên ngoài theo cấu trúc.
Function calling	function calling	Một dạng tool calling qua API.
ReAct	ReAct	Vòng lặp Reasoning + Acting: suy nghĩ, hành động, quan sát rồi lặp lại.
Trajectory	trajectory	Chuỗi lịch sử chạy của Agent: user message, model response, tool call, tool result.
Observation	observation	Kết quả Agent quan sát được sau một hành động hoặc tool call.
Action Space	Action Space	Tập hợp hành động/công cụ mà Agent có thể thực hiện.
Observation Space	Observation Space	Tập hợp thông tin Agent có thể quan sát.
Policy	Policy	Chiến lược ra quyết định trong RL; ánh xạ observation sang action.
Post-training	post-training	Các bước sau pretraining như SFT/RL để tinh chỉnh hành vi mô hình.
SFT	SFT / supervised fine-tuning	Fine-tuning có giám sát bằng dữ liệu mẫu.
RL	RL / reinforcement learning	Học tăng cường bằng reward từ môi trường hoặc verifier.
In-Context Learning	In-Context Learning (học trong ngữ cảnh)	Mô hình học tạm từ ví dụ/quy tắc nằm trong context mà không đổi trọng số.
External Learning	External Learning (học bên ngoài tham số mô hình)	Lưu tri thức/quy trình vào file, knowledge base, memory hoặc tool thay vì ghi vào trọng số mô hình.
RAG	RAG / Retrieval-Augmented Generation	Truy xuất tài liệu liên quan rồi đưa vào context để mô hình trả lời.
Agentic RAG	Agentic RAG	RAG do Agent chủ động quyết định khi nào truy xuất và truy xuất gì.
KV Cache	KV Cache	Bộ nhớ đệm key/value của transformer giúp tái sử dụng phần prefix đã tính.
Prompt injection	prompt injection	Tấn công tiêm chỉ dẫn độc hại vào prompt/context.
Guardrails	guardrails	Các lớp kiểm soát, ràng buộc, xác minh và chặn rủi ro.
Sidecar	Sidecar	Thành phần kiểm tra/phê duyệt chạy song song hoặc kèm Agent chính.
HITL	HITL / Human-in-the-Loop	Cơ chế có con người tham gia xác nhận hoặc phê duyệt.
Observability	observability	Khả năng quan sát hệ thống qua log, trace, metric, audit trail.
Artifact	artifact	Sản phẩm trung gian/cuối cùng do Agent tạo ra: file, SQL, slide, video, report.
Vibe coding	vibe coding	Cách làm việc/lập trình với AI bằng mô tả ý định, thảo luận và để Agent triển khai; trong sách có nhấn mạnh dùng giọng nói.
Computer Use	Computer Use	Agent thao tác GUI/trình duyệt/máy tính như người dùng.
Multi-agent	multi-agent	Hệ thống nhiều Agent phối hợp hoặc phân vai.