让 AI 智能体替你选供应商时，真正棘手的不是让它“给个答案”，而是事后说清：它看了哪些条件、按什么规则取舍。自由生成的文字看似有理，决策边界却可能含糊。据 Towards Data Science 介绍，Shuai Guo 于 2026 年 10 月 30 日发布的实作指南，提出把决策模型直接封装成智能体工具。
通常，工具只是替智能体查库存、算风险，再把信息交回去；这里更进一步：工具本身运行决策模型——把候选行动、判断依据和取舍规则明确下来，再输出选择或评分。这样做的价值不在于让智能体更会“发挥”，而在于收紧发挥空间：同样的输入为何得到同样的决定，更容易复查，也更接近可审计性——事后能回答用了什么输入、执行了什么规则、为何得到这个结果。
目前公开材料只给出主题与定位，未披露具体模型、案例或效果数据，因此还不能判断这套做法在真实任务中的成本与表现。