Agent2Agent 協議 (A2A)
ai Agent2Agent protocol 係一個 open standard，俾 autonomous agents 可以互相發現、交換 tasks，並跨組織協調工作。佢定義一個 agent 點樣展示自己嘅 capabilities，以及另一個 agent 點樣委派 task 並追蹤到完成。
同義詞：A2A, agent2agent, agent-to-agent protocol, agent interoperability
A2A 同 MCP 有咩分別？
MCP 連接 model、tools 同 data。A2A 連接 agents 彼此，定義一個 agent 點樣將 task 交畀另一個 agent 並跟進狀態，而唔係 model 點樣呼叫單一 tool。
A2A tasks 點樣追蹤？
A2A task 會映射到 tracked work record，令佢嘅 lifecycle、evidence 同 outcome 可以審計，就好似由人或者 form 發起嘅工作一樣。
Human-in-the-Loop
governance Human-in-the-loop 係一種 design pattern，讓人喺 AI system 嘅 proposals 生效之前 review、approve 或 correct。佢令 human judgement 留喺 high-risk 或 low-confidence decisions 嘅 critical path，同時由 automation 處理 routine volume。
同義詞：HITL, human in the loop, human oversight, human review
幾時一個 step 應該 human-in-the-loop？
當 decision high-risk、irreversible、low-confidence，或者受 policy 管理時。Routine、well-grounded、low-risk steps 可以自動執行，而人主要 review exceptions。
呢個同 full automation 有咩分別？
Full automation 係冇 review 就行動。Human-in-the-loop 加入 explicit checkpoint，令人可以 approve、edit 或 reject proposal，為敏感 outcome 保留 accountability。
Model Context Protocol (MCP)
ai Model Context Protocol 係一個 open standard，令 AI assistants 可以透過 uniform interface 連接 external tools 同 data sources。MCP server 會 expose typed tools 同 resources，俾 model client discover 同 call，令 capabilities 可以唔使 bespoke per-integration code 都加到。
同義詞：MCP, model context protocol, MCP server, tool protocol
MCP server expose 啲咩？
Model 可以 invoke 嘅 typed tools，同可以 read 嘅 resources；每一項都有 schema 同 annotations 描述，令 client 可以 discover capabilities 並安全呼叫。
點解 MCP 對 governed automation 重要？
佢畀 external assistants 一個 standard、schema-described 嘅方式喺 platform 上行動，所以 tool calls 可以 validate、scope 到 tenant，並 route 經同其他 action 一樣嘅 approval policy。
MongoDB 向量搜尋
infrastructure 將 content 轉成 vector embeddings，並連同 metadata 儲存在 MongoDB Atlas Search vector indexes 入面，以便高效 similarity search 嘅流程。
同義詞：mongodb embedding, vector indexing, semantic indexing, atlas search vectors
點解用 MongoDB Atlas Search 做 knowledge retrieval？
MongoDB Atlas Search 提供快速 vector similarity search，可以結合 vector 同 traditional queries，支援 integrated metadata filtering，並喺你現有 MongoDB infrastructure 入面 seamless scaling。
咩 metadata 重要？
儲存 tenant ID、language、URL、content hash、updated timestamp 同 model version，去支援 filtering、freshness checks 同 controlled reindexing。
Single Sign-On (SSO)
security 一種 authentication method，讓 users 透過 SAML 或 OpenID Connect 呢類 identity federation protocols，用同一組 login credentials 存取多個 applications。
同義詞：saml, oidc, federated login, enterprise sso
點解 SSO 對 shell-and-pack platforms 重要？
佢集中 identity，enforce enterprise security policies，例如 MFA、conditional access，並加速 shells、packs 同 governed workspaces 嘅 user provisioning。
SAML 同 OIDC 點揀？
SAML 基於 XML，常見於較舊 enterprise stacks；OIDC 建基於 OAuth2，較輕同現代。兩者都支援可以最大化同 customer IdPs 嘅 compatibility。
SLA 違約
operations SLA breach 係工作未能達到 service-level agreement 定義嘅 commitment，例如 response 或 resolution deadline。自動偵測同 escalate breaches 可以保持 accountability 可見，確保 at-risk work 喺 commitment 錯過之前到達正確人手上。
同義詞：service level breach, SLA violation, missed SLA, deadline breach
SLA breaches 點樣自動偵測？
每個 WorkItem 都帶住 commitment timers，system 會對照 thresholds 監察 elapsed time，deadline 接近時 raise escalations，如果真的 missed 就記錄 breach。
breach 即將發生時會點？
Policy 可以 escalate WorkItem、notify owners，或者 reprioritize queue，令 attention 喺 commitment 真正錯過前轉到 at-risk work。
Vertical Pack
platform Vertical pack 係一個 packaged configuration，將 platform 調整到特定工作 domain — 包括 intents、extraction fields、evidence sources、policies 同 actions。Packs 令 team 可以 launch 聚焦 workflow，例如 IT access 或 vendor security，而唔需要重新建立 underlying engine。
同義詞：pack, vertical pack, solution pack, domain pack
vertical pack configure 啲咩？
佢識別嘅 intents、extract 嘅 fields、用嚟 grounding answers 嘅 evidence、enforce 嘅 approval policies，以及可以為該工作 domain 提出嘅 governed actions。
packs 可以 custom 嗎？
可以。Pack 係 starting configuration，teams 會喺 Studio 入面調整 intents、prompts、evidence sources 同 policies，令佢貼合真實流程。
Work Packet
platform Work packet 係圍繞 WorkItem 組裝出嚟嘅 context bundle，令工作可以被推理同採取行動：原始 request、extracted fields、retrieved evidence、applicable policy，以及任何 proposed actions。佢係單一工作嘅完整、自足 briefing。
同義詞：work bundle, context packet, task packet, work context
work packet 同 WorkItem 有咩唔同？
WorkItem 係 request 本身嘅 tracked record。Work packet 係圍繞呢個 record 組裝嘅 context — evidence、policy 同 proposals — 用嚟推動 answer 或 action。
點解要將 context bundle 成 packet？
Self-contained packet 令 model 或 reviewer 可以唔使跨 systems 搜尋都做到 decision，亦保存 decision time 可用嘅 exact evidence，支援 audit trail。
WorkItem
platform WorkItem 係 Threada 入面嘅 unit of work：一個 inbound request — 來自 email、chat、document 或 form — 被 normalized 成 structured、trackable record。每個 WorkItem 都帶住 intent、extracted fields、evidence，以及所有 decision 同 action 嘅完整 history。
同義詞：work item, task record, tracked request, unit of work
WorkItem 同 support ticket 有咩唔同？
Ticket 通常追蹤一段 conversation。WorkItem 追蹤工作本身：classified intent、extracted fields、grounding answer 嘅 evidence，同已採取嘅 governed actions — 全部 end to end auditable。
WorkItem 會經過咩 lifecycle？
Intake normalize request，intent classification 將佢 route，evidence retrieval grounding proposed response，而任何 action 會先經 approval policy，然後 WorkItem 先 resolve 同 record。
代理委派
security Agent delegation 係受控咁授予一個 AI agent 有範圍、有時限嘅權限，等佢代表 user 或另一個 agent 行動。Delegation 會清楚列明允許邊啲 capabilities、tenants 同 actions，所以 agent 只會喺明確、可撤銷、可審計嘅限制之下運作。
同義詞：委派權限, 範圍委派, agent 授權, agent grant
delegation scope 定義啲咩？
agent 可以用嘅 capabilities、可以喺邊個 tenant 入面行動、可以提出或執行邊啲 actions，以及 expiry，令權限保持狹窄、有時限同可撤銷。
delegation 點樣保持 accountability？
每個 delegated action 都會同時歸因到 agent 同 delegating principal，並記錄喺 audit trail；敏感 action 仍然要經過 approval policy。
分塊
ai Chunking 係將 source documents 喺 embedding 之前拆成較細嘅 retrieval units。Chunk size 同 boundary strategy 會決定 retriever 幾準確搵到 relevant fact，同時喺 knowledge base 入面平衡 recall、precision 同 embedding cost。
同義詞：text chunking, document segmentation, passage splitting, chunk strategy
點先係一個好 chunk？
好 chunk 要語義上自成一體，大小要避免單一 fact 被 boundary 切開，並帶有穩定 metadata，方便可靠咁 filter、refresh 同 cite。
chunking 點影響答案質素？
過大嘅 chunks 會稀釋 relevance 同浪費 tokens；過細嘅 chunks 會切碎 context 同失去意思。Boundary choices 會直接塑造 recall 同 generated answers 嘅 groundedness。
動作提案
platform 動作提案係一個結構化、可以審閱嘅建議，用嚟更改已連接嘅業務系統 — 由 automation 建立，但未真正執行。佢會列明目標系統、操作同精確參數，等人或者 policy 可以喺任何事發生之前批准、修改或者拒絕。
同義詞：建議動作, 動作建議, 草稿動作, 待處理動作
點解要先提出動作，而唔係直接執行？
先提出可以分開 intent 同實際影響。approval policy 同 reviewer 可以檢查準確操作同參數，避免自動化錯誤直接進入 system of record。
動作提案包含啲咩？
目標 integration、要執行嘅操作、已解析參數、支持證據，以及關於執行前係咪需要 approval 嘅 policy decision。
向量搜尋
ai Vector search 係按意思而唔係 exact words 搵 content。Text 會轉成 high-dimensional embeddings，而 cosine distance 呢類 similarity metric 會按 stored vectors 同 query vector 嘅接近程度排序，即使冇 keyword match 都可以回傳 conceptually related passages。
同義詞：semantic search, similarity search, nearest-neighbor search, embedding search
vector search 入面嘅 embedding 係咩？
Embedding 係由 embedding model 產生、代表一段 text 意思嘅 numeric vector。意思相近嘅 texts 會落喺 vector space 入面相近位置。
approximate nearest neighbor (ANN) search 係咩？
ANN search 用少量 accuracy 換取大幅 speed gains，透過 index structures 令 stored vectors 增長到數百萬時 similarity lookups 仍然保持快速。
審批工作流程
governance Approval workflow 係一連串受 governance 管理嘅 checkpoints，proposed action 必須通過先可以執行。每一步會根據 risk、role 或 policy 將 decision 路由到正確 reviewer，並記錄邊個批准咗咩，令 outcome 完全 accountable。
同義詞：approval flow, review workflow, authorization workflow, sign-off process
咩會觸發 approval requirement？
Requirement 可以按 workflow、channel、risk class、monetary threshold 或 action type 套用，所以只有真正需要 oversight 嘅 steps 先會停低等 reviewer。
approval workflow 點樣保持 auditable？
每個 request、approval、edit 同 rejection 都會連同 actor 同 timestamp 記錄，形成 end-to-end trail，證明每個 governed action 由邊個授權。
嵌入
ai Embedding 係一個 numeric vector，用高維空間代表 text、images 或其他 data 嘅意思。意思相近嘅 items 會產生位置接近嘅 vectors，令 systems 可以按 semantic similarity 比較、cluster 同 retrieve content，而唔係只靠 exact matches。
同義詞：vector embedding, text embedding, semantic vector, dense representation
點解 embedding model version 重要？
唔同 model 產生嘅 vectors 唔可以直接比較。將 model version 同每個 embedding 一齊儲存，可以偵測 drift，並喺升級 embedding model 時安全 reindex。
embeddings 可以還原返原文嗎？
唔可以完全還原，但 embeddings 可能洩漏敏感資訊，所以應該繼承同 source content 一樣嘅 tenant isolation 同 access controls。
幻覺
ai Hallucination 係 language model 輸出一個自信但冇支持、甚至捏造嘅內容 — 聽落合理，但喺提供嘅 evidence 或現實入面冇根據。Hallucinations 係自動化 knowledge work 嘅核心風險，而有 cited evidence 嘅 grounding 係主要 mitigation。
同義詞：AI hallucination, fabrication, confabulation, ungrounded output
點解 language models 會 hallucinate？
Models 預測可能嘅文字，而唔係 verified facts。冇 retrieved evidence 限制時，佢哋會用統計上合理但未驗證嘅 statements 填補空白。
點樣減少 hallucination？
將 answers grounded 喺 retrieved sources，要求 citations，對照 evidence verify claims，並將 low-confidence 或 unsupported cases route 畀人，而唔係回傳猜測。
意圖分類
ai Intent classification 係判斷 inbound request 真正想要咩嘅一步，將 unstructured text 映射到 defined category of work。準確 classification 會將每個 WorkItem route 到正確 workflow、evidence sources 同 policy，係 reliable automation 嘅基礎。
同義詞：intent detection, request classification, intent recognition, routing classification
點解 intent classification 重要？
佢決定整個 downstream path。錯誤 classification 會 retrieve 錯 evidence、套用錯 policy，所以 classification accuracy 係之後所有質素嘅 gate。
classification accuracy 點樣量度？
用 labeled set 上嘅 evaluation gates，追蹤每個 intent 嘅 precision 同 recall，並喺 workflow 上線前留意相近 categories 之間嘅 confusion。
接地
ai Grounding 係將 AI model 嘅 output 限制喺可驗證 source evidence，而唔係倚賴佢嘅 parametric memory。Grounded answer 由 retrieved passages 支持，可以引用同檢查，係對抗 fabricated 或 confident wrong responses 嘅主要防線。
同義詞：grounded AI, evidence grounding, source grounding, factual grounding
實際上點樣 enforce grounding？
Retrieval 只提供 relevant source passages 畀 model，prompt 指示佢根據呢啲 evidence 回答，而 verification step 會拒絕冇 supporting citation 嘅 claims。
如果冇 grounding evidence 會點？
設計良好嘅 grounded system 會拒絕回答或者 escalate 畀人，而唔係編造 response；佢會顯示 explicit gap，而唔係 confident guess。
接收自動化
platform Intake automation 係將 unstructured inbound requests 轉成 structured、machine-readable records，而唔需要 manual data entry。佢會 classify request、extract 重要 fields，並將結果 route 入 workflow，令工作可以一致咁回答或者採取行動。
同義詞：request intake, automated triage, intake processing, request normalization
邊啲 intake 可以自動化？
Email、chat messages、web forms、uploaded documents，同來自 connected systems 嘅 synced records，都可以 normalize 成同一個 structured shape，方便 downstream handling。
intake automation 會取代人嗎？
唔會。佢移除 manual data-entry 同 triage burden，令人可以專注喺 judgement-heavy exceptions、approvals 同 policy route 畀佢哋嘅 high-risk decisions。
檢索增強生成 (RAG)
ai Retrieval-augmented generation 係一種技術，將 language model 嘅 output grounded 喺 retrieved source documents，而唔係只靠 parametric memory。System 會由 knowledge base fetch relevant passages，作為 context 提供，並要求 model 只用呢啲 evidence 回答。
同義詞：RAG, retrieval augmented generation, grounded generation, context augmentation
點解用 RAG 而唔係 fine-tuning？
RAG 將 knowledge 保留喺可以即時更新嘅 external store，所以 answers 保持 current，每個 claim 都可以 trace 到 source。Fine-tuning 將 knowledge 烘入 weights，刷新較慢，亦更難 attribution。
RAG pipeline 包含啲咩？
通常包括 ingestion 同 chunking、embedding、vector 或 hybrid search index、retriever，以及 generation step，將 model condition 喺 retrieved passages 上並回傳 cited evidence。
混合檢索
ai Hybrid retrieval 將 semantic vector search 同 lexical keyword search 結合，去 retrieve relevant passages。Vector search 捕捉意思同 paraphrase，keyword search 捕捉 exact terms 同 identifiers，而 fusion step 合併兩邊 result sets，令 precise tokens 同 conceptual matches 都唔會漏。
同義詞：hybrid search, dense-sparse retrieval, vector plus keyword search, fusion retrieval
點解要結合 vector 同 keyword search？
Vector search 可能漏咗 SKU 或 error code 呢類罕見 exact terms；keyword search 又會漏 paraphrases。融合兩者可以取回各自強項，提升 real-world queries 嘅 recall。
兩組 results 點樣合併？
可以用 reciprocal rank fusion 或 weighted score blend 呢類 fusion method 重新排序 merged candidates，通常再用 cross-encoder reranker 做 final precision。
租戶隔離
security Tenant isolation 係保證 multi-tenant system 入面每個 customer 嘅 data 同 configuration 都保持 logical separation，其他 tenants 無法存取。佢喺每一層 enforce — storage、retrieval 同 access control — 令一個 organization 永遠唔會睇到或者影響另一個 organization 嘅工作。
同義詞：multi-tenant isolation, tenant scoping, data partitioning, tenancy boundary
retrieval 時點樣 enforce tenant isolation？
每個 query 都 scoped 到 requesting tenant，而 stored content 帶 tenant identifier，所以 vector 同 keyword search 只可以回傳該 tenant 自己嘅 evidence。
isolation 只係關於 data 嗎？
唔係。佢亦涵蓋 configuration、policy、embeddings 同 audit logs，所以即使用 shared infrastructure，一個 tenant 嘅任何工作面向都唔會 leak 去另一個 tenant。
答案引擎優化 (AEO)
marketing Answer engine optimization 係將 content 結構化，令 AI answer engines 同 chat assistants 可以搵到、引用同準確總結。SEO 針對 ranked links；AEO 針對 synthesized answer 本身，重點係清晰 definitions、structured data 同 machine-readable source files。
同義詞：AEO, generative engine optimization, GEO, AI search optimization
AEO 同 SEO 有咩唔同？
SEO 係優化成為 results page 上可點擊嘅 ranked link。AEO 係優化成為 AI-generated answer 入面被選中、引用同標註來源嘅內容，因此更重視精確 definitions、structured data 同乾淨嘅 machine-readable feeds。
咩 signals 幫到 answer engine 引用一個 page？
Definition-first writing、有效嘅 schema.org structured data、llms.txt index、FAQ markup 同穩定 canonical URLs，都令 answer engine 更容易 retrieve 同 attribution。
證據引用
ai Evidence citation 係將可驗證嘅 source references 附加到 AI system 每個 claim 上。每段 cited passage 都會連返去佢來源嘅 document、record 或 knowledge asset，令人可以喺信任或者採取行動前確認答案係 grounded。
同義詞：citation, source attribution, evidence linking, answer provenance
citation 應該包含啲咩？
最少要有 source identifier 同實際使用嘅 passage；最好仲有 stable link 同 timestamp，等 reviewers 可以確認答案產生時證據係 current。
點解 citations 對 governed automation 必要？
Citations 令答案可以審計。冇 citations 嘅 automated response 無法 accountable；有 citations，reviewer 可以驗證 grounding，audit trail 亦可以證明邊啲 evidence 推動咗 decision。