Belief Tracking（信念跟踪）

信念跟踪的核心是维护一个信念状态，表示智能体对环境或对话参与者的知识。在任务型对话中，它跟踪用户意图和槽位值；在多智能体系统中，它建模其他智能体的知识。技术方法包括基于规则、统计模型和神经网络，如循环神经网络和Transformer。信念跟踪是对话管理的关键组件，影响系统响应准确性。近年来，随着大语言模型的发展，基于提示的信念跟踪也得到探索，但仍面临部分可观测和动态变化的挑战。