AURA: Intent-Directed Probing for Implicit-Need Surfacing in Situated LLM Agents
AURA：基于意图导向探测的情景化LLM Agent隐式需求浮现
🧭 Agent意图推断与探测控制 ★ 深度解读
Guangdong Institute of Intelligence Science and Technology
在工具使用前插入IntentFrame推断，用gap分控制探测预算，提升隐式需求覆盖率。
📌 工作参考价值（4 点）
- 在对话式推荐或客服Agent中，显式建模用户字面查询与隐式需求之间的gap：由LLM输出结构化IntentFrame，根据gap值决定后续信息检索预算（如调用商品详情、评价、库存API的步数），避免对显式需求已获满足的查询过度探查。
- 将探查与回答生成解耦：探查结果作为紧凑的上下文传入最终生成，支持缓存和跳过；一旦探查结果已满足隐式需求即提前停止，减少API调用和延迟。
- 利用gap分触发预警（heads-up alert）：当gap较高时，向用户主动提示推断出的潜在需求（如商品库存紧张、同类目的替代品、价格波动），提升交互主动性。
- 工具白名单机制确保隐私合规：通过工具注册表和基于pattern的allow/deny策略，低gap查询自动跳过禁止工具，隐私敏感场景可零违规。可借鉴至需要控制数据访问权限的推荐/客服系统。