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主动澄清与主动消歧(PCAD)
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。
复杂度: medium推理技术
In 30 seconds
- What
- 智能体检测到请求中的歧义后,会在行动前提出一个信息量最大的问题,而不是默默猜测某一种解释。
- When to use
- 请求描述不足或含糊,行动代价高昂或难以撤销,而一次澄清就能一举排除许多错误路径。
- Watch out
- 用户可能会觉得反复澄清效率低下;要在提问与对确实显而易见的请求过度盘问之间把握分寸。
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