智能体表单外链

要解决什么问题

用户经常用自然语言丢给智能体一个任务，但关键字段往往缺失：日期、金额、选项、文件路径等。若全靠多轮闲聊补齐，容易漏项、歧义，也不利于后续用强类型值继续执行。另一方面，很多 Agent 平台并没有内置的「表单卡片」渲染能力，硬要在对话里堆一长串问题也不体面。

本技能面向的是：在信息不足以推进下一步时，用结构化采集补齐缺口；信息已够则照常执行，不要为每个任务都造表单。

技能如何工作

核心是一条可停等的 intake 流程：

1. 阅读用户任务，判断是否可直接执行。
2. 若缺信息，只列出推进下一步所必需的字段，设计表单 schema（kind、id、header、label 等；single/multi 的选项以 value 为准）。
3. 为每次表单生成稳定的 interactionId（如 form_expense_001）；多步时可带 parentInteractionId 与 step。
4. 默认 copy-back 模式：生成自包含的外部 HTML 表单页（可基于 assets/form-template.html 注入 schema），用户填写后页面产出 JSON，复制回对话；无后端即可闭环。仅在环境明确提供提交端点时才用 backend 模式。
5. 发出链接或本地路径后停止并等待；下一条消息先解析 form_submission JSON，校验 interactionId 与 status（submitted / cancelled），以 values 为权威数据继续原任务。

字段类型覆盖 text、textarea、email、url、number、date、datetime、file 等；首表建议 3～8 个字段，优先 typed 字段与已知选项，避免无谓收集敏感信息。

适用边界与注意点

• 单个小澄清：只需一句追问时，用普通对话即可，不必开表单。
• copy-back 下的文件字段：不能假设能上传原始文件；适合文件名、本地路径、URL 或平台文件引用。
• 提交后做轻量校验（必填、single/multi 选项、邮箱/URL/数字范围等）；失败可聊天补全或生成更小的跟进表单。
• 若无法生成外链页面，可回退为同 schema 的对话式结构化采集与相同解析规则。