精选理由
这篇论文给出了一个简单实用的方法，让智能体在任务模糊时主动提问，而非盲目执行。五个大模型上都有提升，值得做Agent的同学看看。
该论文提出一种基于提示的不确定性分解方法，将动作置信度与请求不确定性分离，使智能体在任务规格模糊时主动请求澄清。作者引入WebShop-Clarification和ALFWorld-Clarification两个基准，其中50%任务故意模糊。在GPT-5.1、DeepSeek-v3.2-exp、GLM-4.7、Qwen3.5-35B、GPT-OSS-120B五个大模型上测试，该方法在ALFWorld-Clarification上的澄清F1比ReAct+UE提升73%，比UAM提升36%。
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该论文提出一种基于提示的不确定性分解方法，将动作置信度与请求不确定性分离，使智能体在任务规格模糊时主动请求澄清。作者引入WebShop-Clarification和ALFWorld-Clarification两个基准，其中50%任务故意模糊。在GPT-5.1、DeepSeek-v3.2-exp、GLM-4.7、Qwen3.5-35B、GPT-OSS-120B五个大模型上测试，该方法在ALFWorld-Clarification上的澄清F1比ReAct+UE提升73%，比UAM提升36%。
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