主动澄清与主动消歧(PCAD)

主动澄清与主动消歧: 概览

在对一个描述不充分的请求进行规划或执行之前,智能体先判断是否需要发问(歧义检测),再生成信息量最大的澄清问题(以对各种合理解释的期望信息增益来刻画),然后才确定计划。开箱即用的 LLM 在被明确询问时能够识别歧义,却压倒性地默认给出一个不作声的单次猜测答案,因此发问是一种经过显式训练或提示引导的行为。它不同于关注 UI 控制权切换的混合主动式界面模式,也不同于对已选定动作进行批准、而非对意图消歧的 human-in-the-loop。

• •Ambiguity detector decides whether a question is even needed
• •Selects the question with the highest expected information gain
• •One well-chosen question can split many interpretations at once
• •Answers directly when the request is already unambiguous
• •Prevents silent single-interpretation failures on vague inputs
• •Explicit behavior since models recognize but rarely surface ambiguity