灰二2026-07-14 来自上海尝试了文中的例子 使用国产的web端ds和客户端db，复现 使用ops模型并没有复现，当然我的测试比较简单、粗暴，这个也有可能由于非cli模式 可能存在偏差。 不过这个意图识别很像rag中的一些优化手段，可以对黑话进行系统性替换！作者回复: 👍🏻，本质就是黑话转化，怎么转可以做得花里胡哨
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TheOne2026-07-13 来自北京这种直接改用户输入的行为，如果每一轮交互都改的话，会不会让误差累积，导致最后的回答结果直接就飞了？作者回复: 目前我还没关注到有你说的这个问题，不过也算是一个提醒，后续我遇到了再来回复。我有点怀疑，猜测这个可能比较难出现，概率比较低，但是没证据。
共 2 条评论1- Geek_m32026-07-15 来自广东是不是用Qwen2.5-7B / Qwen3-7B/8B 这种小模型做输入规范化搭配提示词，这种在我看来也是要包着agent来做的吧，毕竟文章说了要做召回，没有agent，小模型也没法调用工具
作者回复: 是可以用这些小模型，不过我不太明白啥叫做包着 Agent 来做？它应该被看做是 Agent 的一部分
王轲2026-07-14 来自上海我以为，指代问题是大模型attention机制这一层应该解决的问题呢。Agent需要额外引入一层去解决这个问题吗作者回复: 理论上，你的大模型能推到正确。但是如果上下文比较复杂，而后你在 Prompt 里面要求解决很多问题，那么就会扰乱指代消解的步骤，容易出错。独立的步骤其实就是想让它更加专注一些。所以我也说过，这个东西混在后续的步骤也是可以的，不过就是可能效果会比较差