OpenClaw Agent 意图理解与规划

功能介绍

意图理解与规划是 AI Agent 的核心认知能力。OpenClaw 通过多层意图解析、任务分解、执行规划和动态调整机制，让 Agent 能够准确理解用户的真实需求，并制定最优的执行路径。

意图理解的三个层次

1. 表层意图识别

解析用户输入的显式意图：

• 关键词提取：识别动作词、对象词、修饰词
• 意图分类：将请求归类到预定义的意图类型
• 参数提取：从输入中提取关键参数
• 约束识别：识别时间、格式、质量等约束条件

2. 深层意图推断

挖掘用户输入背后的隐式需求：

• 上下文关联：结合历史对话推断真实意图
• 目标推断：识别用户的最终目标而非中间步骤
• 偏好推断：根据用户习惯推断偏好设置
• 风险预判：预判可能的误解和歧义

3. 意图消歧与确认

处理模糊和冲突的意图：

• 歧义检测：识别可能的多重解释
• 置信度评估：评估各解释的置信度
• 主动确认：对低置信度意图主动询问确认
• 假设执行：对高置信度意图直接执行并观察反馈

使用方法

意图解析器实现

// OpenClaw 意图解析器
class IntentParser {
  constructor(config) {
    this.intentTypes = config.intentTypes;
    this.contextWindow = config.contextWindow || 5;
  }

  async parse(userInput, context) {
    // 阶段1：表层意图识别
    const surfaceIntent = await this.parseSurfaceIntent(userInput);
    
    // 阶段2：深层意图推断
    const deepIntent = await this.inferDeepIntent(surfaceIntent, context);
    
    // 阶段3：意图消歧
    const resolvedIntent = await this.resolveAmbiguity(deepIntent);
    
    return {
      primary: resolvedIntent.primary,
      secondary: resolvedIntent.secondary,
      confidence: resolvedIntent.confidence,
      needsConfirmation: resolvedIntent.confidence < 0.7
    };
  }

  async parseSurfaceIntent(input) {
    // 提取关键元素
    const keywords = extractKeywords(input);
    const action = identifyAction(keywords);
    const objects = identifyObjects(keywords);
    const constraints = extractConstraints(input);
    
    return {
      action,
      objects,
      constraints,
      rawInput: input
    };
  }

  async inferDeepIntent(surfaceIntent, context) {
    // 结合上下文推断真实目标
    const recentMessages = context.history.slice(-this.contextWindow);
    const goalPattern = matchGoalPattern(surfaceIntent, recentMessages);
    
    return {
      ...surfaceIntent,
      inferredGoal: goalPattern.goal,
      reasoning: goalPattern.reasoning,
      confidence: goalPattern.confidence
    };
  }
}

任务规划器实现

// OpenClaw 任务规划器
class TaskPlanner {
  constructor(config) {
    this.maxDepth = config.maxDepth || 5;
    this.maxBranches = config.maxBranches || 3;
  }

  async plan(intent) {
    // 分解任务为子任务
    const subtasks = await this.decompose(intent);
    
    // 识别依赖关系
    const dependencies = this.analyzeDependencies(subtasks);
    
    // 生成执行计划
    const plan = this.generatePlan(subtasks, dependencies);
    
    // 优化执行顺序
    const optimizedPlan = this.optimizePlan(plan);
    
    return {
      tasks: optimizedPlan.tasks,
      dependencies: optimizedPlan.dependencies,
      estimatedTime: this.estimateTime(optimizedPlan),
      alternatives: optimizedPlan.alternatives
    };
  }

  async decompose(intent) {
    const tasks = [];
    
    // 根据意图类型选择分解策略
    const strategy = this.selectDecompositionStrategy(intent);
    
    // 递归分解直到原子任务
    for (const step of strategy.steps) {
      if (this.isAtomic(step)) {
        tasks.push(step);
      } else {
        const subtasks = await this.decompose(step);
        tasks.push(...subtasks);
      }
    }
    
    return tasks;
  }

  generatePlan(tasks, dependencies) {
    // 拓扑排序确定执行顺序
    const ordered = this.topologicalSort(tasks, dependencies);
    
    // 识别可并行执行的任务
    const parallel = this.identifyParallelGroups(ordered, dependencies);
    
    return {
      tasks: ordered,
      parallel,
      dependencies
    };
  }
}

最佳实践

1. 意图优先：先理解意图，再规划执行，避免盲目行动
2. 主动确认：对低置信度意图主动询问，减少误解
3. 动态调整：执行过程中根据反馈调整计划
4. 备选方案：为关键任务准备备选执行路径
5. 经验积累：记录成功的规划模式用于未来参考

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