各位听众，下午好。 今天，我们齐聚一堂，探讨人工智能领域一个至关重要且极具挑战性的课题：指令模糊性消解（Instruction Ambiguity Resolution）。在日常人机交互中，我们经常会发出一些看似简单，实则蕴含多重解读的指令。例如，一句“打开灯”，在不同的语境下可能指向客厅的顶灯、卧室的床头灯，甚至是智能插座上的台灯。对于人类而言，我们凭借常识和上下文轻松应对；但对于AI代理（Agent）而言，这种模糊性是其理解和执行指令的巨大障碍。 作为一名编程专家，我将从技术实现的角度，深入剖析当AI代理遭遇模糊指令时，它是如何“挂起”（即暂停当前的理解或规划流程），并生成一组“反问”（Clarification）路径，以寻求用户澄清的。我们将围绕这一主题，详细探讨其背后的理论、架构与代码实现。 第一章：指令模糊性的本质与AI面临的挑战 在深入技术细节之前，我们首先要理解什么是指令模糊性，以及它为何对AI代理构成挑战。 指令模糊性可以分为几个主要类别： 词汇模糊性 (Lexical Ambiguity)：一个词有多个含义。 示例：“Book a flight.”（“Book”是动词 …
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