本研究提出了一个能力问题模型，定义了五种主要类型的能力问题（CQ），旨在提升其清晰度和有效性，以支持本体开发。同时，创建了一个包含438个CQ的注释库，以促进后续研究。

本研究解决了开放领域对话搜索系统中生成多样且有效的澄清问题所面临的可扩展性和适应性问题。AGENT-CQ框架通过LLM生成澄清问题并利用CrowdLLM评估其质量，实验结果表明，该方法在提高检索效果和问答质量方面显著优于现有基线。