面向以用户为中心的多轮Agent的意图驱动态势跟踪

以用户为中心的多轮Agent必须在一个不断演变的任务态势下行动，该态势由不断变化的用户意图、累积的工具落地事实、缺失信息与执行约束共同塑造。现有上下文管理方法改进了对过往交互历史的利用，但很少维护一个显式的态势状态，把已落地事实与任务状态判断分开。其结果是，Agent往往需要从对话轨迹中隐式推断细粒度属性、任务依赖关系和约束满足情况。我们提出意图驱动态势状态（IDSS），一个免训练框架，它在对话之外维护一个显式态势状态。IDSS把工具返回解析为带来源信息的实体与属性，跟踪用户意图、所需变量、约束与执行状态，并把新事实传播到任务约束上以更新动作的可执行性。这使Agent能够避免不可行动作、推进有依赖的目标，并复用相关信息而无需反复检索原始历史。在三个交互式基准、八个LLM上的实验表明，IDSS提升了任务完成率、偏好引导与交互效率，在涉及多实体协调、用户约束演变与约束感知重规划的任务上收益明显。消融与误差分析显示，这些改进来自事实持久化、以意图为中心的状态跟踪与约束建模之间的相互作用。这些结果表明，对于可靠的用户中心多轮Agent，显式态势跟踪为以历史为中心的上下文管理提供了一种有效替代方案。