懂车帝 AI Assistant Lab

状态驱动汽车决策 Agent 策略调试台

核心链路State → Planner → Trace → Action先判断再行动，而不是直接回一句话。

当前形态懂车帝内部策略工作台围绕车系卡、对比表、价格、口碑、视频等业务动作展开。

先运行一个示例

最适合第一次看这个页面的人，先从完整案例进入。

再看 state 和 planner

观察需求如何收敛，以及系统为什么做出当前决策。

最后看 action 输出

确认系统实际生成了哪些车系卡、追问和下一步动作。

Strategy Conversation

购车会话工作区

0 rounds

建议先点上方“立即运行示例”。

如果你想自己试，也可以直接在下面输入第一轮购车需求。

Current Buyer State

当前购车画像

完整度 0

当前阶段insufficient

策略标签clarification-first

预算{"max":null,"unit":"wan","text":null}

用途未设置

车型未设置

能源形式未设置

油耗/倾向未设置

品牌偏好未设置

排除品牌未设置

座位数未设置

后排空间未设置

后备箱空间未设置

驾驶场景未设置

历史摘要未设置

候选车型未设置

补充约束未设置

Raw State JSON

{
  "budget": {
    "max": null,
    "unit": "wan",
    "text": null
  },
  "use_case": [],
  "car_type": [],
  "energy_type": [],
  "fuel_pref": [],
  "brand_pref": [],
  "exclude_brand": [],
  "seat_count": null,
  "rear_space": null,
  "trunk_space": null,
  "driving_scene": [],
  "history_summary": [],
  "candidate_cars": [],
  "constraints_notes": []
}

Session Summary

当前会话摘要

当前阶段insufficient

下一步倾向ask_clarification

已收敛条件

待收敛条件

预算范围
车身类型
能源形式
品牌偏好
座位需求

Planner Explain

Planner 可解释性

judge → decide

发送消息后，这里会展示当前 state 完整度、缺失信息与决策原因。

Decision Trace

State → Decision → Action Trace

trace

选中某一轮后，这里会展示从 query 到 action 的完整决策轨迹。

Action Output

系统实际执行了什么

action

状态驱动汽车决策 Agent 策略调试台

第一步：先点任意一个示例，直接进入一轮完整策略回放

买车收敛