什么是意图识别/问题改写，为什么要做？

意图识别和问题改写，是 gogo-agent 在真正干活（调子智能体、查数据、下单）之前的两道"预处理"工序。它们本身不直接完成用户的诉求，而是把用户那句可能含糊、口语、带指代的话，加工成机器能可靠处理的形式。放在一起理解最清楚，因为在流水线里它们是紧挨着的两步：先改写、再识别。 先说问题改写(Query Rewriting)。人在多轮对话里说话是高度依赖上下文的,会大量使用指代和省略。 比如上一轮助手给了三个酒店方案,用户这轮只说"那第二个帮我订了"——这句话单独拎出来,"第二个"是什么、"订"什么,全靠上文才说得清。 再比如用户先说"我下周要去杭州出差",隔了两轮又补一句"改到周五吧",这里"改什么、改的是哪个申请"也埋在历史里。 问题改写要做的,就是结合会话历史把这类句子补全成一句自包含、能独立理解的问题,同时消除指代("第二个"→"XXX酒店那个方案")、补上省略的主体("改到周五"→"把去杭州的出差申请出发日期改到周五")。在项目里这件事由 QueryRewritingAgent 负责,它的定位就是"多轮对话用户问题改写与指代消除"。 再说意图识别(Intent Recognition)。它是判断"用户这句话到底想干什么",并把它归到一个预定义的类别上——是要提交出差申请、查审批进度、规划行程、查酒店、报销,还是只是打个招呼。 gogo-agent 定义了 16 个意图类别,每个类别还直接绑定了"该由哪个子智能体处理"。 识别的产物是一段结构化 JSON,里面有意图类别、目标子智能体、置信度,以及"是不是一句话里有多个意图"。