genspark ai search通过感知→规划→执行三层架构生成可追溯的sparkpage。感知层语义解析并精准追问；规划层用mcts动态编排任务树；执行层多智能体并行+双重校验；结果层交付带溯源锚点的交互式sparkpage。
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Genspark AI Search 不是靠关键词匹配或简单调用大模型“写答案”，它的响应是一条可追溯、可验证、多角色协同跑通的逻辑链条。这条链从你输入一句话开始，到生成带来源标注的 Sparkpage 结束，全程由三层架构驱动：感知 → 规划 → 执行。
感知层：先读懂你真正想解决什么
系统收到查询后，0.8秒内完成语义解析，识别实体（如“寒武纪”“2025年Q3”）、任务类型（如“出货量对比”）、隐含约束（如“只用上市公司财报数据”）。同时实时匹配知识图谱，把模糊表述映射为具体对象——比如“国产GPU厂商”自动关联到已标注的12家实体及其技术路线、融资阶段、供应链关系。
遇到歧义时不会猜，而是暂停并弹出精准追问卡片，例如：“您指的是消费电子、智能驾驶还是工业边缘场景？”这一步不可跳过，否则后续所有分析将按默认口径展开。
规划层：动态生成任务树与工具路径
Super Agent 作为顶层中枢，把原始需求拆解为带优先级和依赖关系的子任务。例如输入“分析2025年国产AI芯片初创公司融资趋势”，会自动编排：
- 调用天眼查API筛选注册时间≤2023年、经营范围含“AI芯片”的企业清单
- 对接IT桔子数据库提取2025年完成A轮及以上的融资事件
- 启动自研风险评估模型计算估值倍数离散度
- 最后交由可视化智能体输出热力矩阵+地域折线图
整个流程不靠预设规则，而是基于分层强化学习框架：底层Transformer理解输入，中层用蒙特卡洛树搜索（MCTS）枚举可行路径，顶层结合知识图谱做价值评估，选出最优执行序列。
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执行层：多智能体并行调用+双重校验
每个子任务交由垂直领域智能体处理，它们不是“一个模型干所有事”，而是按需路由不同模型与工具：
- 查财报用 Ernie-4.5T，读PDF用 DeepSeek-VL，分析舆情用 Claude-3.5-Sonnet
- 工具间通过工具描述语言（TDL）定义依赖，比如生成销量报告必须先调PDF解析器→再触发表格提取→最后交趋势分析模块
- 所有关键数据必须通过双重校验：区块链存证比对（如调用Crunchbase时同步写入轻量链上日志）+第三方平台交叉验证（同一价格需亚马逊、Best Buy、官网三源一致才采纳）
结果不缓存、不复用，每次请求都触发全新抓取与校验，虚假信息过滤率达98%，但响应时间因此延长1.8～4.2秒。
结果层：Sparkpage 是逻辑链的具象化交付
最终生成的 Sparkpage 不是静态网页，而是这条完整逻辑链的可视化呈现：
- 每张图表右下角标注“数据收录于2026年6月4日”
- 每段结论旁附溯源锚点，例如“寒武纪2025年Q1营收环比下降18%（来源：上交所监管函附件，2025-04-22）”
- 若某结论存疑，系统主动标注“存疑”，并列出三处信源原文链接供你比对
它不是终点，而是起点——你可在 Sparkpage 上点击「编辑模式」，直接修改参数、重跑某一段分析，或唤起 Autopilot Agent 后台持续验证。
