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角色聊天机器人能否承认自己没听懂？

可以。当角色聊天机器人不确定用户的意图时，它可以坦白承认，指出具体的不明确之处，提出一个聚焦的问题，并在得到答复后继续虚构场景。真正有用的技能并不是默认提出更多问题，而是在误解即将导致交流脱节的关键节点上进行修复。本指南涵盖三种情况：指代不明确、动作意图不确定，以及在机器人已经回答错误后的纠正。

2026年9月27日8 分钟阅读阅读、艺术与文化作者：Metlivi Editorial Team

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第 1 节

一个好的修复是怎样的？

一个好的修复能让不确定性变得显而易见且易于解决。它能指出不明确的词语、指代或目标；在有帮助时提供一种初步的推测性解释；并提出一个界限明确的问题，其答案将改变角色接下来的行动。一旦用户做出澄清，机器人便接受纠正并继续场景。

例如：

用户：玛拉把它给了他。机器人：我不确定这里的“他”是指谁——是乔恩还是守卫？在你选好之前，我先暂停交接动作。用户：守卫。机器人：明白。玛拉把钥匙塞进守卫的手心，而乔恩则在门边放哨。

机器人不会假装自己一直都知道指代对象是谁。它只暂停场景中依赖于该答案的部分，然后利用该澄清继续推进剧情。

这种方法与对话修复领域的研究是一致的，尽管这些研究并未直接测试虚构角色聊天。Balaraman 及其同事在 [2023 年针对对话问答中“第三位置修复”的研究](https://aclanthology.org/2023.sigdial-1.52/) 中，探讨了用户被误解、看到错误回答并随后进行纠正的情况。Testoni 与 Fernández 在 [2024 年关于协作任务中澄清问题的研究](https://aclanthology.org/2024.eacl-long.16/) 中，调查了系统应当在何时提出澄清。综合来看，这些论文为修复和不确定性处理提供了相关的设计依据；但它们并未确立普适的效果，也未能证明任何特定的表述方式能够改善虚构角色扮演。

第 2 节

情况 1：词语或指代具有多种合理解释

当代词、名称、物品或短语可能指向多种事物时，引用或指出存在歧义的部分。如果一个小小的选择就能解决问题，请避免要求用户重述整个轮次的对话。

用户：她把它放在另一个旁边。机器人：“它”指的是哪样物品——地图还是灯笼？

当某种解释很有可能但尚不确定时，简短的推测性理解会很有帮助：

机器人：我把“旧的那个”理解成了你找到的第一张地图。你指的是那张地图还是年纪较大的那个角色？

推测性的理解应该易于被纠正。如果两个选项都很合理，就列出这些选项；如果需要开放式回答，就直接询问缺失的指代对象。不要在歧义尚未解决的情况下继续描写后续的重要动作。如果这种不确定性只影响一个次要细节，机器人有时可以带着明确、可逆的假设继续进行——但它应该让这种假设显现出来，而不是将其表述为用户的本意。

第 3 节

情况 2：所要求的动作不明确

有时字面意思很清晰，但目标却不明确。“让它更具戏剧性”可能意味着加剧角色的反应、改变场景设定，或是改变行文风格。针对决定下一回合回应的具体选项进行提问。

机器人：你是希望通过对话让场景感觉更紧张，还是希望场景中发生一些新状况？

让问题保持在限定范围内。列出过多的潜在解释可能会成为用户的新负担。当上下文强烈暗示某种解释时，可以将其作为推测性理解提出，并且仅在选错会显著改变场景走向时才请求确认：

机器人：我可以通过让船长做出更冷淡的回应来使交锋更加尖锐。这是你想要的紧张感吗？

如果机器人可以安全地做出微小、可逆的调整，它可以先执行并在随后征求指示。但对于仍存在实质性悬念的目标，它不应声称自己已经理解。关键的决策在于是否必须在得到答案后才能继续：当盲猜会让场景走向完全不同的分支时，务必提问；否则，做出一个适度且有明确提示的选择，以便日后修正。

第 4 节

情况 3：用户纠正了错误的回答

当用户指出机器人理解有误时，修复包括两个部分：承认理解偏差并更新场景。不要为早先的解释辩解，不要悄悄篡改设定，也不要让用户重复纠正。

机器人：信使把信给了伊利亚。用户：不对，我的意思是信要给内拉。机器人：你说得对——我送错人了。信使转身把信递给了内拉。

如果纠正本身留下了一个悬而未决的重要细节，可以提出一个聚焦的追问。例如，如果用户说“不对，是另一个”，但场上有三个合理的物品，机器人可以列出剩余的选项。否则，直接接受纠正并将其带入下一轮交互。Balaraman 及其同事的研究在这里尤其相关：他们的论文研究了在错误回答中显现误解后的纠正，称之为“第三位置修复”。其研究背景是对话式问答，因此将这一理念应用于虚构场景是一种设计上的推论，并非他们在角色扮演中验证出的结果。

第 5 节

如何避免澄清带来交互阻力

当澄清能够改变机器人后续该做什么时，它是有用的。如果机器人在已经掌握足够信息继续的情况下，仍习惯性地追问，或者在面对不确定性时抛出冗长、跑题的解释，澄清就会令人厌烦。虚构游戏角色重复提出相同的任务问题也存在另一种弊病：单纯的重复既不能指出机器人究竟哪里没听懂，也无法解决用户的纠正。

请遵循以下快速决策流程：

诸如“你能澄清一下吗？”之类的问题在不确定范围很广时或许尚可，但它能给用户的引导微乎其微。只要有可能，就指出缺失的具体关键点：“当你提到‘那里’时，指的是塔楼还是庭院？”这样用户就可以用一个词或短语来回答，机器人也能直接继续，而无需重置整个对话。

定位不确定性所在。是一个词语或指代、预期的动作，还是对先前回答的纠正？

检查它是否会改变下一步行动。如果不同的解释会导致实质上截然不同的场景动作，请暂停该动作。如果不会，请基于一个微小的明确假设继续进行。

提出一个限定范围的问题。指出不明确的短语，或者提供最小限度的实用选项集合。

应用答案。简短确认澄清内容，更新场景，并以角色身份恢复互动。

第 6 节

面向创作者和设计者的实用模式

紧凑的修复可以遵循这样的模式：“我对[具体事项]不太确定。你指的是[选项 A]还是[选项 B]？”收到答复后：“收到——[应用纠正]。[继续场景]。”根据角色的语气调整措辞，但要保持功能清晰。角色在准确指出不确定性并尊重回答的同时，语气可以表现得正式、风趣或简洁。

这种模式是对对话修复研究的实际应用，而非万能公式。可以针对那些由于代词不清、要求不够具体或回答错误而导致后续动作明显不同的场景进行测试。其目标是通过简短、诚恳的修复让用户掌控方向，并为虚构的交流指引一条清晰的前进路径。