文档驱动意图执行机制
这套机制用于让 Cadau 从“关键词触发”升级为“可理解用户意图并执行操作”的智能体系统。
来源 docs/core-mechanisms/文档驱动意图执行.md
机制定位
这套机制用于让 Cadau 从“关键词触发”升级为“可理解用户意图并执行操作”的智能体系统。 核心目标是：用户用自然语言提出需求，系统能在安全约束下完成真实操作，并把结果沉淀为可持续改进的数据。
一句话流程
用户请求 -> 技能文档检索 -> 意图识别与槽位补全 -> 动作路由执行 -> 结果回写 -> 对话归档 -> 离线分析反哺文档。
架构分层
- 文档层（Skill Docs）
- 采用两层索引结构（根索引 + 子目录索引）。 - 每个技能主题包含 API 说明文档与技能规则文档。 - 配置项： - SKILL_DOCS_DIR - SKILL_DOCS_INDEX_FILE
- 检索层（Skill Context Retrieval）
- 先命中根索引，再命中子目录索引。 - 提取 1~N 份最相关技能文档作为执行上下文。 - 对齐帮助文档检索机制，保持一致的知识组织方式。
- 意图层（Intent + Slots）
- 输出结构化意图元数据： - intent - slots - confidence - need_clarification - 不是只看单句，而是结合会话状态做意图判断。
- 状态层（Multi-turn Slot Filling）
- 支持“先提操作，再补参数”的多轮交互。 - 示例： - 用户：帮我创建一个工作区 - 系统：请提供名称；若不提供，将创建默认工作区「我的工作区」 - 用户：后勤部（或「好的」接受默认） - 系统：执行创建成功
- 执行层（Ops Router + Executors）
- 统一入口：agentops 路由。 - 路由分发到具体执行器（如 workspaceops）。 - 执行器按文档规则完成操作并返回标准回执。
- 归档层（MemoryForge Data）
- 对话归档除消息内容外，还记录 intent_meta。 - 可用于后续统计： - 哪些意图识别成功率低 - 哪些槽位经常缺失 - 哪些场景需要优化文档或交互
已落地能力（当前版本）
- 工作区创建动作支持自然表达与多轮补全。
- 帮助对话与主聊天都可触发执行型技能。
- 创建成功后前端自动刷新工作区列表。
- 归档中已记录结构化意图元数据。
与其它核心机制关系
- 与“索引式说明/技能文档闭环”关系：
- 本机制是其在“执行型智能体”场景下的工程实现。
- 与 MemoryForge 关系：
- 本机制产出结构化对话数据； - MemoryForge 负责离线分析并推动文档与技能迭代。
迭代建议
- 扩展动作覆盖：邀请成员、删除工作区等（改名工作区已落地）。
- 增加确认策略：高风险动作执行前二次确认。
- 引入回归样例集：把失败样本沉淀为自动化测试。
- 统一观测面板：按 intent/slot/confidence 监控执行质量。