政务政策分类agent通过三层意图识别链（关键词硬匹配、llm语义泛化、网页特征强化）精准归档政策文件，依据结构化规则表自动匹配业务域与标准路径，并调用插件完成知识库写入及pdf凭证生成。
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你需要快速从每天更新的数十份政府官网政策文件中，精准识别出与“小微企业税收优惠”“人才落户”“保障性租赁住房”等业务强相关的条目，并自动归档到对应部门知识库目录下，避免人工翻查漏判误判。
配置扣子平台基础环境
登录扣子（coze.cn），确保账号已完成实名认证并开通企业版权限——【未开通企业版将无法启用插件调用与知识库批量写入功能】。
新建Bot，名称设为“政务政策分类Agent”，在“设置→基础信息”中勾选“启用多轮对话”和“允许调用插件”。
进入“知识库”页签，点击“新建知识库”，类型选择“结构化文档”，命名“政策分类规则表”，上传一份Excel文件：第一列为政策关键词（如“增值税小规模纳税人”“应届高校毕业生”），第二列为归属业务域（如“税务服务”“人才服务”），第三列为标准归档路径（如“/税务/减免政策/2026版”）。该表将作为后续分类决策的唯一依据。
构建三层意图识别链
方法一：关键词硬匹配兜底层
在Bot的“提示词”中插入系统指令：“若用户输入含以下任一短语：‘免征增值税’‘社保补贴’‘安居房申请’，直接跳转至政策分类规则表检索，不进行语义推理。”此层响应快、零幻觉，专用于拦截高频明确术语。
方法二：LLM语义泛化层
设置工作流节点：当硬匹配失败时，触发大模型推理。提示词限定：“你是一个省级政务服务AI审核员。请仅输出一个JSON，字段为{‘业务域’: str, ‘置信度’: float}，业务域必须严格来自政策分类规则表第二列，置信度为0.0–1.0。禁止添加解释、换行或额外字段。”【输出非JSON或字段名错误会导致后续归档流程中断】
本次更新实现飞书插件 npm 独立分发，新增 Ollama 本地模型配置及 openclaw 命令别名。引入 SQLite 持久化队列，支持断点续传。全面集成飞书、钉钉、企业微信及 QQ 官方渠道，优化阿里云百炼模型选择。修复多 Agent 路由、定时任务校验及配对授权等关键问题，提升系统稳定性与兼容性。
方法三：来源页面特征强化层
接入插件“OpenClaw网页解析器”，当输入为政府网站URL时，自动提取页面标题、发文字号（如“X政发〔2026〕12号”）、正文首段及末段。将这四段文本拼接后送入LLM语义层——发文字号中的年份和序号能显著提升时效性判断准确率，避免把2024年废止文件误判为现行有效政策。
执行归档动作
第一步：确认分类结果有效性
检查LLM返回的JSON中‘业务域’是否存在于知识库“政策分类规则表”的第二列。若不存在，终止流程并回复：“未匹配到适用业务域，请提供更具体的政策描述或原文链接。”
第二步：生成归档路径
根据JSON中‘业务域’值，在“政策分类规则表”中查得对应‘标准归档路径’，例如‘人才服务’→‘/人才/落户政策/2026Q3’。
第三步：写入结构化知识库
调用插件“知识库批量写入”，参数设置：目标知识库=“政务政策主库”，路径=上一步所得路径，内容=原始政策全文（若输入为URL，则由OpenClaw插件已抓取；若输入为粘贴文本，则直接使用）。
第四步：生成归档凭证
调用插件“PDF生成器”，将政策标题、发文单位、归档路径、时间戳（精确到秒）合成一页凭证，自动保存至钉钉群指定文件夹——该凭证含唯一哈希值，可用于后续审计追溯。
