genspark智能代理按任务类型动态调用专家模型：政策解读用opus 4.7，多轮交互用sonnet 4.6，轻量操作用haiku 4.5，通过语义标签自动分发子任务并兼顾工具链与输出需求。

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Genspark 智能代理不依赖单一模型硬扛所有任务，而是根据任务类型动态调用最适合的专家模型。选模型不是比参数大小，而是看它在特定环节是否“最懂行”。

按任务类型匹配模型能力
不同模型在理解、推理、执行、生成等环节各有优势，Genspark 会自动识别需求特征，把子任务分发给对应专长的模型：

• 需要深度政策解读或法律条款分析 → 优先调度 Opus 4.7（Adaptive Thinking + 2026年1月知识截止，适合高精度语义解析）
• 处理多轮对话澄清、快速生成初稿或实时交互反馈 → Sonnet 4.6 更合适（平衡速度与智能，Extended Thinking 支持上下文自适应延展）
• 执行高频轻量操作，比如批量提取网页标题、校验格式、生成短提示词 → Haiku 4.5 是主力（最快响应，低延迟，适合工具链中的“螺丝钉”角色）

复杂任务靠混合调用，不是单模型堆算力
例如“为AI医疗初创公司设计新加坡合规路径”，系统不会让一个模型从头到尾硬算，而是拆解后分别调用：

• 政策检索模块 → Opus 4.7 解析 MOM/IRAS 官网PDF原文中的适用条件
• 时效校验模块 → Haiku 4.5 快速比对条款生效日期与当前时间（2026年6月）
• 本地化转译模块 → Sonnet 4.6 将“Eligible Activities”转化为创业者可操作的动作描述

这种分工不是人工指定，而是由 Super Agent 根据任务树节点的语义标签（如“法律条款”“时效判断”“表达适配”）自动触发。

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模型选择还受工具链和输出要求影响
同一个模型，在不同上下文中表现可能不同：

• 若任务最终要生成带图表的PPT，系统倾向启用支持高分辨率视觉输入的 Opus 或 Sonnet，确保截图、财报图等素材被准确理解
• 若需调用 Python 解释器做数据清洗，Haiku 因响应快、成本低，常被用于预处理阶段的代码生成与验证
• 当用户上传视频并要求“提取关键帧+生成汇报稿”，视频理解模块默认搭配 Sonnet 4.6（兼顾多模态理解与文本压缩质量）

模型切换是后台静默完成的，你只需说清目标，不用记住哪个模型叫什么、擅长什么。系统依据任务结构、工具依赖、输出形态三重信号实时决策。