先做工作流，再决定要不要 Agent

01明确的步骤，让问题可定位

对于资料问答，先把流程拆成检索、整理、引用核对、人工确认。答错时才能区分：没有检索到资料、拿到了过期资料，还是生成过程偏离了资料。把一切交给一个大提示词，排错会更难。

02自主决策的价值在哪里

只有当任务的下一步需要根据反馈变化，模型自主选择工具才可能带来价值。例如查到的信息不完整时决定再次检索，或识别用户要查订单而切换到订单工具。即便如此，也需要明确工具权限、调用次数和停止条件。

03为每次增加复杂度找证据

先保留固定工作流作为基线。记录一组代表性问题的正确率、资料覆盖率、耗时和成本。没有评测，复杂度增加只是让系统更难理解。用真实的失败样例说明需要什么能力，再决定增加检索、重试还是自主工具选择。

这篇文章关联「认识 Agent」阶段。下一步建议阅读最小 Python Demo，亲手把输入、输出和失败状态跑通。