意图识别（Intent Recognition）这件事，在 NLP 圈子里干了十几年，本来快成"已解决"的问题了。结果 2024 年 LLM Function-calling 起来之后，又被翻出来重新讨论——意图的边界变大了：以前只要分到 20 个固定类别，现在每个意图对应一个工具调用、一段 API 参数，甚至一个 Agent 子任务。

更关键的是多轮对话成了主流形态：用户说"查一下我上个月从深圳飞北京的那张机票，能改签到下周三吗？"，这一句话里有"查询订单 + 修改订单"两个意图，还要继承上文的"深圳-北京"实体。多轮场景下的意图识别，跟单轮完全是两个问题。

本文从多轮对话视角出发，对比两条主流路线：微调 SLM（小语言模型）与LLM Function-calling + 结构化输出，最后给出选型决策树和混合架构。