TIDE：通过模板引导迭代实现主动的多问题发现

智能体通常仅响应用户显式请求，忽略了上下文中隐藏的共性问题。本文将该挑战定义为从上下文中发现多个隐藏问题的任务，要求揭示共存问题、提供证据支持并匹配具体行动。为此，我们提出了 TIDE，一种包含两种互补机制的模板引导迭代框架：迭代发现机制通过多轮次逐步扩展覆盖范围，避免单次预测的局限性；思维模板机制利用可重用模式锚定预测结果。在个人工作区和软件仓库场景下的实验表明，该方法在任务覆盖率、识别率和解决率上显著优于基线。