02｜三层意图识别机制：别再回答“调大模型判断”了，这才是面试官想听的
邓明
你好，我是大明。
意图识别在 Agent 构建中算是一个比较基础的内容，但它在面试中又非常容易被问到。原因也很简单，因为只要你做 Agent，就一定绕不开一个问题：用户到底想干什么？
你只有知道用户想干什么，后面才知道应该加载哪个 Prompt，调用哪个工具，组织哪些上下文，进入哪个业务流程。
但是很多人在面试回答意图识别的时候，答案非常简单：“我们就是调用一次大模型，让大模型判断用户意图。”这样的回答毫无特色和新意，也毫无竞争力。
一旦面试官开始追问：
大模型判断错了怎么办？
候选意图很多怎么办？
用户输入很模糊怎么办？
用户少说了参数怎么办？
你怎么评估意图识别准不准？
准确率多少才算好？
这时候你就懵了，从而败下阵来，痛失 Offer。
所以这一篇我们先讨论意图识别的基础做法，以及如何评估意图识别的效果。
什么是意图识别？
考虑到部分同学可能确实没做过意图识别，对此非常迷糊。那么我这里直接给出一个最简单的解释：意图识别就是从一堆枚举里面挑出一个。举个例子，你现在要开发一个电商 Agent，你怎么确定用户是想要这个 Agent 推荐一些商品，还是想让这个 Agent 协助退款呢？
毕竟推荐商品和售后是很不一样的，前者主要是根据用户的要求找商品，后者则是看订单是否符合退款条件，符合则发起退款。
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