目錄
一、定義與形式
二、生成過程詳解
1. 語言模型生成（LLM-Based Generation）
2. 知識圖譜支持（KG-Augmented Generation）
3. 策略調控（Policy-Driven Planning）
三、候選對話鏈的屬性
四、候選對話鏈在整體系統中的作用
“候選對話鏈”（Candidate Dialogue Chain）指的是由每個MCP智能體基于任務目標與上下文信息，獨立生成的一組完整對話建議序列。這些候選對話鏈代表每個智能體對當前情境下“應如何對話或如何回應”的一種推理與表達結果，是系統最終對話輸出的候選項。
一、定義與形式
候選對話鏈可以理解為：
一個智能體對當前對話狀態所提出的“可能回復路徑”，由一個或多個語義相關的對話單元（utterance）構成，具有完整邏輯結構。
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它是一個列表結構，例如：
candidate_chain = ["我們可以從A方案開始。", "如果失敗再轉向B。", "這樣更保險。"] -
它也可以是一個結構化的樹狀或圖狀計劃，如：
{"step_1": "詢問用戶預算","step_2": "推薦三種選擇","step_3": "根據反饋調整建議" }
二、生成過程詳解
候選對話鏈的生成通常依賴如下幾個關鍵模塊：
1. 語言模型生成（LLM-Based Generation）
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每個智能體使用內置語言模型（如 ChatGLM、LLaMA）接收輸入：
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任務目標（Goal）
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上下文（Context）
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角色偏好（Agent Profile）
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構造 Prompt，如：
任務：向用戶解釋保險產品選擇方案。 歷史對話：[用戶：我不知道選哪種保險，預算不多。] 你作為財務顧問，應該如何進行下一輪對話？請給出3步建議。 -
模型輸出：
["您可以考慮意外險，價格較低。","如果有家庭責任，也可考慮定期壽險。","我建議按收入比例制定預算上限。"]
2. 知識圖譜支持（KG-Augmented Generation）
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若系統接入知識庫（如Neo4j），可從對話節點中抽取實體（如“保險”“預算”“年齡”），聯動結構化知識，構成策略路徑。
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示例候選鏈：
["您提到預算少 -> 推薦基礎險 -> 對比A/B方案 -> 引導確認"]
3. 策略調控（Policy-Driven Planning）
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某些智能體具備計劃性（例如系統規劃Agent），會采用對話管理策略（如POMDP、Hierarchical Planner）生成多輪規劃性對話鏈。
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示例：
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計劃器策略輸出：
-> 問診階段（收集意圖） -> 解釋階段（給出背景知識） -> 決策階段（推薦動作）
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三、候選對話鏈的屬性
| 屬性 | 含義說明 |
|---|---|
| 連貫性（Coherence） | 對話鏈內部是否語義連貫、句間銜接順暢 |
| 相關性（Relevance） | 與任務目標和上下文是否高度匹配 |
| 多樣性（Diversity） | 來自不同智能體的候選鏈應表達不同觀點或路徑，體現“群體智慧” |
| 可執行性（Actionability） | 候選鏈是否可直接用于生成最終對話輸出或驅動任務行為（如推薦、控制指令） |
四、候選對話鏈在整體系統中的作用
候選對話鏈的提出，旨在：
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實現個體智能體的自主表達
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為下一階段的協商投票機制提供多樣性輸入
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構建一個多智能體群體智能生成機制，而非依賴單點LLM輸出
如需進一步配合圖示或代碼，或對“生成算法”的具體形式（如使用哪些 Prompt 模板、策略模型等）進行擴展，可繼續補充。是否需要為候選對話鏈的多類型結構繪制一張示意圖？
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