可通过四种方式指定AI引擎：一、设置中心修改全局默认模型；二、任务前缀临时指定；三、为Agent模板绑定专属引擎；四、利用积分策略智能路由。
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如果您在使用MuleRun过程中发现任务响应语言不符合预期，或希望针对不同任务类型匹配更合适的AI引擎，则可能是由于当前未显式指定默认语言模型或底层AI引擎未按需切换。以下是实现该目标的多种可行方式：
一、通过设置中心修改全局默认语言模型
该方法适用于希望统一所有任务调用基础语言模型的用户，操作后新发起的任务将自动继承所选模型，无需每次重复指定。
1、登录MuleRun官网，使用账号进入个人工作台。
2、点击右上角头像，在下拉菜单中选择「设置中心」。
3、在左侧导航栏点击「AI引擎偏好」选项卡。
4、在「默认语言模型」下拉列表中，选择目标模型（如：Qwen3-32B、DeepSeek-V3、GLM-Zero等已接入的稳定版本）。
5、勾选「对全部新建任务生效」复选框，点击「保存并应用」按钮。
二、在单次任务指令中临时指定AI引擎
该方法适用于对特定高精度任务（如代码生成、多步逻辑推理、专业术语翻译）进行定向引擎绑定，不改变全局配置，具备最高灵活性与任务级可控性。
1、在主对话框输入任务描述前，先键入指令前缀：【引擎：DeepSeek-V3】（注意含中文方括号与冒号）。
2、换行后输入具体需求，例如：“请将以下Python函数重构为异步版本，并添加Type Hint和docstring。”
3、发送后，MuleRun将强制调用DeepSeek-V3完成本次全流程执行，其余任务仍沿用默认模型。
4、支持的引擎标识符包括：Qwen3-32B、GLM-Zero、Yi-Light-20B、Phi-4-Mini，全部区分大小写且不可缩写。
三、为特定Agent模板绑定专属AI引擎
该方法适用于已创建并复用的专业化Agent（如“财报分析Agent”“小红书爆款文案Agent”），可确保其每次运行均调用经过验证的最优模型，避免因默认模型变更导致输出质量波动。
1、进入「Knowledge」知识库，找到目标Agent模板卡片。
2、点击右下角「编辑」图标（铅笔形状）。
3、在弹出面板中定位到「运行配置」区域，展开「底层引擎策略」。
4、关闭「跟随全局设置」开关，手动从下拉菜单中选定固定引擎版本（如：Qwen3-32B@20260315）。
5、点击「更新模板」，此后该Agent所有实例均锁定此引擎，不受账户默认设置影响。
四、利用积分策略反向约束引擎选择
该方法基于MuleRun的积分消耗机制，通过模型性能与积分成本的映射关系，实现隐式引擎调度——系统将在满足任务SLA前提下，自动优先调用积分效率比最优的可用引擎。
1、进入「设置中心」→「AI引擎偏好」，开启「启用智能积分路由」开关。
2、在「积分预算控制」栏中，设定单次任务最高可消耗积分数值（如：80分）。
3、系统将实时比对各可用引擎在当前任务类型下的历史积分/效果比，仅启用符合预算且达标率＞92%的引擎。
4、若所有引擎均超支，任务将暂挂并提示：「当前需求需更高积分配额，是否提升至120分以启用Qwen3-32B？」
