第一讲：先设计系统，再选择 Agent

从用户的问题出发

先选一个能验证的任务。本专题使用本站设计的练习：依据三份课程说明回答学习者的问题，并指出答案来自哪份资料。首版只读资料，不替用户报名或修改日历。把“回答得好”落实成正确引用、资料不足时说明缺口，以及可接受的耗时。

谁决定下一步？

固定顺序的检索、生成和校验可以写成流水线；加入检索器、模型和校验器后，它也是复合 AI 系统。若系统需要依据新观察自主决定下一次搜索或工具调用，再考虑 Agent。区分它们时，检查步骤的决定权，而不是看是否接入聊天模型。

流水线：问题 → 检索资料 → 生成回答 → 检查引用
Agent：观察结果 → 选择下一步 → 执行工具 → 更新观察
本站练习首版：固定流水线；检索不足先说明缺口。

系统、数据和评测分别交付

系统图写组件的输入、输出和失败分支；数据清单写来源、版本与允许的使用范围；评测表先写预期，再填写实测结果。三者能帮助定位问题：答案错了，可能是没检索到证据，也可能是拿到证据后仍回答错误。

把一次演示变成可检查的设计

用同一任务比较简单方案和复杂方案。先准备正常问题、资料缺失、两份资料冲突三个案例。每个案例列出应该返回什么、不能推断什么。尚未运行时标为待测；增加规划或多 Agent 之后，再看质量与调用成本有没有改善。