在简单查询时使用 GLM-4.7‑FlashX,在编程、分析、推理和复杂任务时使用 GLM‑5,并自动切换。
GLM 自动路由是一项面向实际任务的技能,主要用于ZAI GLM 模型的基建模式路由 - 轻量级对重量级任务;GLM-4.7 是默认模型;
该技能适合需要稳定复用相关能力的场景,可作为自动化工作流的一部分,也便于后续检查、调整和扩展。从功能定位来看,该技能强调把分散的操作要求整理成清晰、可复用的处理流程,使用户能够围绕既定目标快速准备输入、选择执行方式并获得结构化结果。实际使用前应先确认任务范围、数据来源、运行环境、必要权限和关键参数,再依据技能说明逐步执行;
若输入条件不完整,应先补齐信息或采用保守配置,避免因错误假设导致结果偏离需求。执行过程中需要关注工具调用是否成功、接口或依赖是否可用、输出格式是否符合预期,并对异常提示、缺失字段和边界情况进行处理;涉及批量任务时,还应保存进度,避免中断后重复操作。
ZAI GLM 模型的二进制模型路由机制 —— 区分轻量级任务与重量级任务。
sessions_spawn 在 GLM-5 上执行任务:sessions_spawn({
task: "<完整任务描述>",
model: "zai/glm-5",
label: "<简短任务标签>"
})
适用于轻量级任务:
禁止行为:
适用于重量级任务:
| 任务 | 模型 | 原因 |
|---|---|---|
| "检查日历" | GLM-4.7 | 简单查询 |
| "现在几点?" | GLM-4.7 | 简单问答 |
| "心跳检查" | GLM-4.7 | 例行操作 |
| "读取该文件" | GLM-4.7 | 简单查询 |
| "总结这段内容" | GLM-4.7 | 基础任务 |
| "编写 Python 脚本" | GLM-5 | 编码任务 |
| "调试此错误" | GLM-5 | 分析任务 |
| "调研市场趋势" | GLM-5 | 深度调研 |
| "规划迁移方案" | GLM-5 | 复杂规划 |
| "分析此问题" | GLM-5 | 分析任务 |
sessions_spawn 完成 GLM-5 子代理任务后,主会话须恢复使用默认模型 GLM-4.7当为任意任务(编码、调研、分析、规划等)启动 GLM-5 子代理会话时,请遵循以下模式:
1. 代码类输出(重要)
2. 其他结果的完整 announce
3. 双层内存策略
MEMORY.md(精选长期记忆)
详细报告(任务专属文件)
research/YYYY-MM-DD-topic.md(含全部发现、原始数据、分析过程)调研任务:
sessions_spawn({
task: "调研 X。向用户完整 announce 调研结果。将完整报告写入 research/YYYY-MM-DD-X.md,并仅将关键洞察(简洁、精炼)写入 MEMORY.md。",
model: "zai/glm-5",
label: "Research X"
})
编码任务:
sessions_spawn({
task: "为 X 编写 Python 脚本。将完整代码保存至文件。在 announce 中提供摘要信息(创建内容、路径、状态、依赖项)。仅将关键实现决策(仅限重要项)写入 MEMORY.md。",
model: "zai/glm-5",
label: "Python script X"
})
请将此模式应用于所有 GLM-5 的 sessions_spawn 调用:代码仅存于文件中,摘要信息置于 announce,完整代码仅在用户明确请求时披露。
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