同一术语在不同厂商处差异较大。以下为墨客云的用法，也是合同与验收口径中的用法。
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一个能被正式管理的企业 AI 岗位，由职责、输入、动作、权限、交付、指标六要素定义，具备可授权、可运行、可管理、可衡量四项属性。
为达成一个业务结果，跨系统跨部门的一串连续工作。数字员工按段承担，岗位之间自动接力。
工作链上活接不上的位置，分事实、判断、动作、责任四类。诊断的第一件事就是把断点找出来。
把情况查清 → 形成判断 → 动手办掉 → 交付并盯住，四步走完算一轮；后面有变化就再来一轮。
影响大、把握不足、规则打架三类情况下自动停手，把任务连同上下文与依据转交责任人。人工处理过程同样留痕。
承载连接、治理、知识化、编排、评测、授权的平台层。左边接进原料，右边跑起岗位。
跨系统连接层，用于接入没有标准接口的遗留系统与多系统并存的复杂环境。
上岗前就约定好的衡量方式：用哪几个数字、谁来核、多久核一次。没有口径就不算上岗。
数字员工上岗前签署的定义文件，写明职责、输入、动作、权限、交付、指标六项要素，同时作为上岗后的验收依据，随交付物一并签署，具备对外约束力。
固定范围、固定周期、固定价格的一次交付，用于验证一条工作链能否跑通。跑完即为一个天然的决策点：继续、退回上一阶段，或者停止。
上岗前的一次结构化评估，内容包括工作链断点定位、可上岗岗位建议与验收口径确认。在墨客云AI 的用法中，它线上进行、约 45 分钟，首次不收费。
分期交付中每一期末设置的评审节点。门上可以继续推进、退回上一阶段重做，也可以主动提出让岗位维持只读，三种都是正常结果。
一个岗位交给下一个岗位的产出，带固定格式与必填字段。多岗接力能否成立，取决于交接物是否可被下一段直接使用而无需人工转述。
存放企业自有判断依据的集合：制度、SOP、术语与例外规则。数字员工按其中的口径作答，制度变更时由业务方直接更新，不需要改代码或重新训练模型。
按顺序或条件调度多个 AI 执行单元共同完成一个目标的方式，涵盖任务拆分、执行顺序、异常处理与结果汇总。在墨客云AI 的用法中，编排的前提是先按岗位划分责任，调度是责任划分的结果。
由多个各自具备独立能力的 AI 执行单元协同完成任务的系统形态。协同能否成立取决于三项前提：共用同一份事实、交接物带格式、每一步可单独验收。
能够理解目标、自主选择工具并执行多步动作的 AI 程序，描述的是能力形态；一个 Agent 要成为可被企业正式管理的岗位，还需要补上职责、权限、交付物与指标四项定义。
大模型按需调用外部函数、接口或系统的能力，是 AI 从"回答"走向"执行"的技术前提。企业场景下，可调用的工具范围即权限范围，需逐条授权。
在生成答案之前先从指定知识库检索相关材料，再基于材料作答的方法，可使答案点回原文，知识更新亦无需重新训练模型。
为一次模型调用组织输入材料的工作：选哪些资料、按什么顺序放、保留多少历史。在企业场景下，它直接决定答案能否引用到正确的制度条款。
用于衡量 AI 产出质量的一组带标准答案的样本。在墨客云AI 的用法中，评测集从企业自己近一年的真实记录中抽样标注，岗位需通过约定的准确率口径才允许进入运行。
在关键节点引入人工确认的运行方式。触发条件应当事先写死并写入岗位说明书，由运行时判断，不依赖使用者临场决定。
一个数字员工被允许执行的动作范围，按动作逐条列明而非按角色笼统授予。边界之外的动作在运行期无法执行，边界本身随岗位说明书签署。
一次动作从授权、依据、执行到结果的完整记录。留痕的完整性以能否复原整件事为准，因此人工接管之后的处理过程同样需要进入同一条记录。
一次 AI 动作的后果由谁承担的判定规则。按权限边界划分：清单内的动作由授权方负责，人事、资金、对外承诺与合规定性四类决策始终由人做出。
模型与数据全程运行在企业自有网络边界内的部署形态。企业数据不出边界，也不用于模型训练，与把数据交给外部服务处理的方式相区分。
在国产硬件、操作系统、数据库与中间件环境中完成部署与运行。适配需按硬件型号、系统版本、数据库与模型格式逐层确认，一句"支持信创"不构成适配结论。
具有舆论属性或社会动员能力的算法服务向主管部门履行的备案手续。是否适用取决于服务的提供方式与面向对象，具体以主管部门口径为准。
企业数据被允许流经的范围，包括存储位置、处理位置与传输路径，是内控与等保评审的核心对象，需要按段说明而非整体声明。
数字员工只产出建议、不执行写入动作的运行状态。常用于上岗初期积累记录，待判断质量稳定后再逐步开放执行权限。
线上进行，约 45 分钟。诊断内容包括工作链断点定位、可上岗岗位建议与验收口径，首次不收费。
