介紹

前七天，我們的Agent已經具備了傲嬌靈魂與長期記憶。但如果今天使用者不只是想跟她談戀愛（？），而是希望她幫忙「寫程式」、「算數」或「查資料」時...

如果在那邊：「哼！15 乘 32 等於多少我才不告訴你呢！笨蛋！」，這不叫傲嬌，這叫「無效溝通」啊！

為了讓 AI 在陪伴使用者的同時，又能隨時「切換成專業工作模式」，我們需要一個像是《刀劍神域》SYSTEM 控制權一樣的「大腦總機」，Intent Router（意圖路由器）！

今天的輕量任務：

1. 搞懂什麼是 Intent Router
2. 建立獨立的路由判斷模組 (router.py)
3. 讓 AI 自動判斷你是想「純閒聊」還是要「正經解任務」！

第一關：什麼是 Intent Router？（AI 的眼力測驗）

簡單來說，Intent Router 就像是動漫裡的「總部指揮中心」：

• 使用者傳訊息進來時，Router 會先在背後偷偷發動「心靈掃描」。
• 判斷這句話屬於什麼屬性（例如：CHAT 日常閒聊 / 觸發好感度，TASK 啟動作戰模式 / 認真解任務）。
• 根據分類結果，決定是要讓 Agent 發動「傲嬌吐槽」，還是切換成「冷酷高效」的任務處理模式！

第二關：打造路由模組 (router.py)

我們利用 Gemini 輕量且極速的特性，撰寫一個專門用來「讀空氣」的分類器。

在專案目錄下新增 router.py：

from google import genai
from google.genai import types

ROUTER_SYSTEM_INSTRUCTION = """
你是一個精準的意圖分類器（警戒雷達）。請分析使用者的輸入，並嚴格只回傳以下其中一個標籤：

- CHAT：當使用者在打招呼、日常閒聊、開玩笑、感情諮詢、誇獎莉莉或進行角色互動時。
- TASK：當使用者提出明確的具體任務，例如要莉莉計算數學、寫代碼、翻譯文本、查詢資料或解決課業問題時。
"""

def classify_intent(client: genai.Client, user_input: str) -> str:
    response = client.models.generate_content(
        model='gemini-3.6-flash',
        contents=user_input,
        config=types.GenerateContentConfig(
            system_instruction=ROUTER_SYSTEM_INSTRUCTION,
            temperature=0.0,
        )
    )
    # response.text 在模型回空字串、或被 safety filter 擋掉時會是 None，
    # 直接 .strip() 會 AttributeError，所以用 or "" 墊底
    intent = (response.text or "").strip().upper()

    # 分不出來就一律當閒聊：誤判成 CHAT 只是回得傲嬌一點，
    # 誤判成 TASK 會讓角色突然變成客服，體驗差得多
    return intent if intent in ["CHAT", "TASK"] else "CHAT"

第三關：在 app.py 裝上「看眼色」的雷達

別忘了在檔案頂部引入剛剛寫好的router模組：

import router

打開我們的 app.py，在呼叫 Agent 回應前，先讓 Router 進行判斷

try:
    # 先發動意圖雷達判斷 (CHAT 或 TASK)
    intent = router.classify_intent(client, user_input)

    if intent == "CHAT":
        # 走原本的莉莉傲嬌日常聊天路線
        response = st.session_state.chat.send_message(user_input)
        ai_reply = response.text
    else:
        # 切換成工作模式
        # 這裡照樣用 send_message，只是用 config 覆寫這一輪的人設，
        # 目的是讓這一輪仍然留在 chat 的 history 裡。
        response = st.session_state.chat.send_message(
            user_input,
            config=types.GenerateContentConfig(
                system_instruction="請以極度精準、高效率的方式完成使用者的任務，不要有任何傲嬌廢話或角色扮演。"
            )
        )
        ai_reply = f"（哼！這種正經事就交給我吧）\n\n{response.text}"

except Exception as e:
    # 這一輪完全不落地：session 和 Firestore 都維持送出前的狀態
    st.error(f"角色沒有回應，API 出錯了：{e}")
    st.info("這句話沒有被記錄，重新整理後會消失，可以直接再說一次。")
    st.stop()

# 顯示 AI 角色的回應
with st.chat_message("assistant", avatar=AI_AVATAR):
    st.write(ai_reply)

# 確定有回應了，才把這一輪的兩筆訊息一起存入 Session 與 Firestore
st.session_state.messages.append({"role": "user", "content": user_input})
save_message(st.session_state.user_id, "user", user_input)

st.session_state.messages.append({"role": "assistant", "content": ai_reply})
save_message(st.session_state.user_id, "assistant", ai_reply)

第四關：實測分流魔法！

• 日常閒聊：「莉莉你今天心情好嗎？」
  • MAGI 判斷：CHAT
  • 莉莉回應：「哼！關你什麼事啊？我心情好不好才不用跟你報告呢！……不過，如果你今天乖乖不惹我生氣的話，說不定會稍微好那麼一點點啦！笨蛋！」（傲嬌屬性全開）
    
• 認真任務：「莉莉，我考妳 415411 * 114514 是多少」
  • MAGI 判斷：TASK
  • 莉莉回應：「（哼！這種正經事就交給我吧：計算結果為：47,570,375,254（四百七十五億七千零三十七萬五千二百五十四）」