对话式Agent如何实现意图识别？用户提问模糊时怎么办？

当用户说“帮我弄一下”，你的Agent该听懂什么？

上周一位做跨境电商的朋友找我救火：他们的客服机器人上线一周，投诉率飙升30%。问题出在哪？用户问‘订单怎么还没到’，系统却回复‘请提供订单号’——而其实物流信息明明就在后台躺着。这不是技术故障，是意图识别彻底跑偏了。

我在帮某母婴品牌搭建自动退货Agent时吃过同样的亏：用户发‘衣服太大了’，系统竟跳转到‘尺码咨询’流程。后来我们加了上下文记忆+模糊匹配，转化率才从42%拉回78%。

意图识别不是读心术，而是概率游戏

很多人以为AI能‘理解’人类语言，其实它在干一件更机械的事：把用户输入扔进数学模型，算出最可能对应的预设意图。就像你走进便利店说‘要那个’，店员会根据你手指方向、货架位置、甚至昨天的购买记录来猜——对话式Agent的底层逻辑一模一样。

• 关键词匹配：最原始但有效，比如检测到‘退款’‘退货’就触发售后流程
• 语义向量：把‘快递不动了’和‘物流卡住’映射到相近的数学空间
• 上下文继承：用户前一句问‘A产品价格’，后一句说‘买它’，就知道‘它’指代什么

用户越模糊，越要给他搭梯子

当遇到‘帮我处理下’这种黑洞级提问时，别让Agent当场死机。我在n8n里设计过一套‘三阶追问法’：

1. 范围收束：‘您需要处理的是订单、售后还是账户问题？’（用按钮或数字选项）
2. 示例引导：‘类似“修改收货地址”或“申请退款”这样的需求？’
3. 兜底转人工：连续两次模糊输入后，自动转接并附带对话记录

// n8n中用Function节点实现模糊意图二次确认
if (input.includes('搞不定') || input.length < 5) {
  return {
    followUp: "请选择具体场景：n1. 订单查询n2. 退换货n3. 其他",
    status: "awaiting_clarification"
  }
}

给你的Agent装上‘纠错肌肉’

真正的高手不追求100%识别率，而是建立容错机制。建议在n8n工作流里埋三个安全阀：

现在轮到你动手了

别再让你的Agent当复读机了——今天就在n8n里加个‘模糊输入捕获器’，用我教的三阶追问法改造现有流程。你在实战中遇到过哪些哭笑不得的识别错误？评论区晒出来，点赞最高的送《对话式AI避坑指南》电子书！