在人工智能领域，一个关键的挑战是如何让智能体更好地理解和执行用户的意图。用户的指令往往模糊不清，而现有的语言模型驱动的智能体在处理这些模糊指令时，往往缺乏有效的机制来引导用户参与，从而难以准确把握用户的真实意图。
为了解决这个问题，研究人员提出了一种名为"Intention-in-Interaction"（IN3）的新颖基准，旨在通过显式查询来检验用户的隐式意图。IN3的引入为智能体的设计提供了新的思路，即通过整合模型专家作为上游，来增强用户与智能体之间的交互。
具体而言，研究人员提出了一种名为Mistral-Interact的强大模型，该模型能够主动评估任务的模糊性，询问用户的意图，并将这些意图细化为可执行的目标，然后再进行下游的智能体任务执行。通过将Mistral-Interact整合到XAgent框架中，研究人员对增强的智能体系统进行了全面评估，包括用户指令理解和执行能力。
评估结果显示，这种新的方法在多个方面表现出色。首先，它能够有效地识别出模糊的用户任务，并从中恢复和总结出关键的缺失信息。其次，它能够设定精确且必要的智能体执行目标，从而减少了不必要的工具使用，提高了整体效率。
然而，尽管这种方法在理解和执行用户意图方面取得了显著进展，但仍存在一些挑战和限制。首先，IN3基准的构建和评估过程可能存在一定的主观性，不同用户的意图和期望可能存在差异，如何更客观地评估智能体的性能是一个值得探讨的问题。
其次，虽然Mistral-Interact模型能够主动评估任务模糊性并询问用户意图，但在实际应用中，用户可能并不总是愿意或能够提供足够的信息来帮助智能体理解其意图。因此，如何在保护用户隐私和提供个性化服务之间取得平衡，是一个需要进一步研究的问题。
此外，尽管这种方法在处理模糊指令方面表现出色，但在处理复杂任务或需要多轮交互的任务时，仍可能存在一定的局限性。如何进一步提高智能体的泛化能力和鲁棒性，使其能够更好地适应不同的任务和场景，也是一个值得关注的方向。
