对话式Agent如何实现意图识别？用户提问模糊时怎么办？

用户问“帮我处理一下订单”，到底想干啥？——对话式Agent的意图识别实战

上周帮一家跨境电商客户调试他们的客服机器人时，我被一个问题卡了整整半天：用户发来一句“我的订单好像不对”，系统却愣在原地。是想查物流？要退款？还是修改地址？——这就是典型的“模糊提问困境”。今天我们就从原理到实操，手把手教你让Agent听懂人话，甚至听懂“半句话”。

意图识别不是魔法，而是“关键词+上下文”的侦探游戏

很多人以为意图识别靠的是玄学AI，其实它更像一个经验丰富的前台小哥。你走进酒店说“我订过房”，他不会问“您是想退房、续住、还是投诉早餐难吃？”——他会结合你的入住时间、历史记录、甚至语气语调，快速锁定最可能的需求。

我在给某母婴品牌搭建退货流程时发现：单纯匹配“退货”“退款”等关键词，漏判率高达40%。后来加入“快递单号”“商品破损照片”等上下文特征，准确率飙升到92%。

当用户说话像谜语：3招破解模糊表达

面对“帮我弄一下那个东西”这种提问，别慌。以下是经过生产环境验证的应对策略：

1. 追问澄清（Clarification）：不是所有沉默都是金。主动问一句“您是指修改收货地址，还是申请售后呢？”比猜错强百倍。用n8n可以轻松配置条件分支 + 消息模板节点实现。
2. 置信度兜底（Fallback with Confidence Score）：当系统判断“用户想查物流”的概率只有65%，就别硬上。触发备用流程：“我不太确定您的需求，以下是常见选项：1.查物流 2.改地址 3.联系人工”。
3. 记忆上下文（Context Memory）：如果用户三分钟前刚问过“订单12345发货没？”，现在又说“还没收到”，基本可锁定为物流查询。这需要你在工作流中设计状态缓存节点（比如用Redis或Airtable暂存会话ID和最近意图）。

实战：用n8n+规则引擎搭建“防懵圈”意图识别流

下面是一个简化但完整的处理流程，你可以直接复制到你的n8n工作区：

// 伪代码逻辑示意
if (用户消息包含["订单", "物流", "快递"]) {
  if (存在最近订单号缓存) {
    自动查询该订单物流 → 返回结果
  } else {
    回复：“请问您的订单号是多少？我帮您查。”
  }
} else if (意图置信度 < 70%) {
  触发澄清菜单 → 记录用户选择 → 更新意图模型
}

关键节点推荐：
- Webhook 接收用户消息
- Function Item 编写意图打分逻辑
- IF 节点做分支判断
- Set 节点缓存上下文
- Telegram/Slack 节点发送澄清问题

总结：让机器学会“不懂就问”，比假装懂更重要

意图识别的核心不是追求100%准确，而是建立“感知-判断-澄清-学习”的闭环。用户说模糊话不可怕，可怕的是系统硬着头皮瞎执行。用好追问机制、置信度阈值和上下文记忆，你的Agent就能从“人工智障”进化成“靠谱助手”。

你在搭建对话系统时遇到过哪些奇葩用户提问？欢迎在评论区分享，我会挑三个案例做深度拆解！