先区分“信息不足”和“决策负担”
很多产品会把“用户需要做决定”误判成“用户需要更多信息”。以新能源车补能为例，地图已经能提供位置、距离、价格、功率和空闲情况，但用户仍然要自己完成一组权衡：当前电量能否覆盖往返、是否需要绕路、排队会不会迟到、充多久合适，以及这个站是否符合个人偏好。
如果产品继续增加筛选项，信息更完整了，决策却未必更轻松。此时Agent的机会不是再展示十个站点，而是理解用户正在完成什么任务，把约束组合起来，给出一个可解释、可确认的主方案，必要时再提供一个备选方案。
为什么不是固定工作流
固定工作流适合输入明确、规则稳定、步骤有限的任务。补能决策的特殊之处在于：不同问题需要的数据不同，途中状态还会变化。
识别任务
用户是在问“现在够不够用”，还是在规划后天的机场往返？两者需要的上下文不同。
选择必要工具
按任务读取SOC、路线、能耗、站点、日程或历史偏好，而不是每次调用全部数据。
形成有限选项
把多目标比较收敛为主方案和备选方案，并解释时间、电量与绕行代价。
确认后执行
导航、创建任务或发送消息属于高影响动作，需要用户确认并保留撤销与失败恢复。
监控与重规划
排队、故障或电量变化破坏原方案时，系统应说明变化并重新给出选择。
产品经理真正要设计的是“决策接口”
Agent页面不能只是聊天框。用户需要知道：系统依据了哪些事实、推荐方案满足了哪些约束、哪些数据缺失、接下来要执行什么，以及如果判断错误如何退出。
在ChargeFlow中，我把结果收敛成决策卡而不是长文本：先展示建议，再展示关键依据和风险，最后只要求用户确认或拒绝。这里的目标不是让模型说得更像人，而是让用户在低注意力场景中更快做出安全决定。
什么时候不应该用Agent
- 用户只是查询一个确定事实，搜索或RAG已经足够。
- 流程路径固定且没有动态分支，普通workflow更稳定、更便宜。
- 关键数据拿不到，系统无法形成可信判断。
- 执行不可逆且缺少确认、撤销和人工接管机制。
我的判断标准：Agent不是功能升级的默认答案。只有当任务需要多约束判断、动态取数和基于中间结果调整，并且增量价值能够被评测时，Agent才比检索或workflow更合理。
如何验证它真的降低了决策成本
验证不能只看“模型是否回复”。更重要的是：是否正确识别任务、是否调用了必要工具、方案是否满足电量与时间约束、是否把高风险动作留在确认节点，以及数据变化后能否恢复。对应到产品指标，可以观察任务成功率、关键约束满足率、用户确认率、严重错误和完成决策所需交互轮次。
证据边界：本文基于个人项目ChargeFlow的产品设计与可交互Demo复盘。Demo使用模拟车辆和站点数据，用于展示Agent决策、工具编排和评测方法，不代表已接入真实车端或充电服务生产系统。