意图分类

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你以为定义好的意图够用了——1102 条样本里有 800 条说『不』｜Agentic AI 落地方法论（十）

客服 Agent 跑了 3 个月，36 个意图体系、unknown 占 40%，业务方第一反应『加点 LLM 兜底』。问题根本不在分类器——在意图体系本身。读完 5 分钟能识破『unknown 高 = 模型弱』的伪诊断，10 分钟能用四象限判定规则筛掉 80% 的伪缺失意图建议，20 分钟能拿到 corpus → codebook 的迭代流程——把意图体系从 36 稳定演进到 48，下次评审会直接拍桌上。

May 28, 2026·14分钟阅读

意图分类（intent classification）怎么做：规则 / Embedding / LLM 三级级联怎么定阈值

客服 Agent 的第一个节点是意图分类，做错这一步后面 4 个决策全白做。纯规则太脆、纯 LLM 太贵——3 级 fallback 是工程上唯一站得住的起步路径，跑到一定规模再演进到 LLM Router。读完 5 分钟能识破「我们直接用 LLM 就行」「我们 100% 规则可控」两种伪方案，10 分钟能给团队定下 3 级阈值的起步值，20 分钟能拿到 v1 → v2 升级到 LLM Router 的判断信号——下次评审拍在桌上。

May 25, 2026·16分钟阅读