骡子快跑通过四大机制处理模糊提问：一、上下文感知式主动追问；二、多轮对话状态机驱动渐进澄清；三、Agent侧协同澄清协议；四、用户偏好记忆增强的预判式澄清。
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如果您向骡子快跑（mulerun）提出一个语义不明确、缺乏关键参数或上下文的模糊提问，系统可能无法准确调用对应agent或生成有效执行路径。以下是骡子快跑处理模糊提问的具体机制说明：一、上下文感知式主动追问
该机制依托MuleRun内置的情境感知引擎与长效记忆虚拟机，能在用户首次输入后实时识别意图缺失维度，如缺少时间范围、目标对象、格式要求、数据源位置等关键要素。系统不直接返回错误，而是构造结构化追问，引导用户补全必要信息。
1、系统自动分析用户原始输入中的实体、动词、修饰成分及隐含约束条件。
2、比对当前已激活Agent的能力边界与知识图谱中该任务所需的最小参数集。
3、生成一条自然语言追问，例如：“您希望生成的美股研报覆盖哪只股票？时间周期是最近一周、季度还是自定义区间？”
4、追问内容嵌入可点击选项按钮（如“近7天”“本季度”“手动输入”），降低二次输入成本。
二、多轮对话状态机驱动的渐进澄清
该机制基于MuleRun四层架构中的Runtime层状态管理模块，将单次模糊请求拆解为带状态标记的对话节点，支持跨会话延续与中断恢复。每次追问均携带唯一session_token，并绑定用户专属云端虚拟机的临时上下文快照。
1、首轮输入触发状态机初始化，分配轻量级对话ID并记录初始时间戳与设备指纹。
2、用户回应追问后，系统校验新输入是否满足参数完备性阈值（如字段填充率≥85%）。
3、若仍不满足，则启动二级追问，聚焦更高阶抽象缺失（如“您更关注财务指标分析，还是行业对比维度？”）。
4、连续三次未达阈值时，自动调用Knowledge层中相似历史案例，推送三条高匹配度的典型提问模板供一键复用。
三、Agent侧协同澄清协议
该机制要求所有上架Agent在注册时必须声明其输入契约（Input Contract），包括必填字段、可选字段、默认值、合法取值范围及字段间依赖关系。当用户提问触发多个候选Agent时，系统依据契约差异发起差异化追问，避免通用化模糊提示。
1、平台在路由前解析各候选Agent的Input Contract JSON Schema。
2、提取所有Agent共有的必填字段作为首轮追问主干。
3、识别各Agent特有字段，在追问末尾以折叠式提示呈现：“若您选择【电商客服响应Agent】，还需指定响应语言与SOP版本；若选择【库存预警Agent】，请提供安全库存阈值。”
4、用户点击任一Agent名称后，界面自动展开对应字段组并高亮仅需填写该Agent专属字段。
四、用户偏好记忆增强的预判式澄清
该机制利用MuleRun个体学习层对用户历史行为建模，提前预载高频缺失项。对于重复使用同一类Agent的用户，系统会在提问框获得焦点时即在输入框下方悬浮提示条，预填常见缺省值并标注来源依据。
1、检测当前用户过去30天内调用【社交媒体内容创作Agent】的12次记录。
2、统计其中9次指定了“发布平台为小红书”，8次要求“配图风格为手绘插画风”。
3、当用户再次输入“帮我写一篇推广文案”时，输入框下方即时显示提示：“检测到您常用于小红书，是否沿用‘手绘插画风’配图？点击确认即可跳过两项追问。”
4、用户确认后，系统将自动注入platform=“xiaohongshu”与style=“handdrawn”至请求体，仅保留文案主题待输入。
