Multi-step retrieval 的核心概念是「讓 RAG retrieval 變成多輪控制流，而不是一次性取 top-k」。模型先讀第一輪檢索結果，判斷資訊是否足夠，再決定下一個 sub-query。

概念位置

它是 RAG 與 agent loop 的交界：控制流比 vanilla RAG 複雜，但目標仍是補齊回答所需 context，而不是任意行動。

可觀察訊號與例子

多 hop 問題常需要 multi-step retrieval：先查 A 的屬性，再用該屬性查 B，最後比較。單次 retrieve 可能只抓到其中一邊，導致回答缺關鍵證據。

設計責任

Multi-step retrieval 只有在問題確實需要多 hop、latency budget 允許、且有停止條件時才划算。沒有 stop condition 時容易無限 retrieve；沒有資訊足夠性判斷時容易提高 retrieval cost 卻沒提升。