Genspark先通过感知模块解析语义、匹配知识图谱并处理歧义追问；再由四类智能体协同执行数据获取、分析与可视化，带可信度筛选；融合用户私有文档并标注来源；Autopilot Agent支持断点续传与本地沙盒存储。
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输入意图后，Genspark如何启动搜索与规划
当你在Genspark搜索框中输入“分析2025年Q3国产GPU厂商出货量对比”这类复杂请求时，系统不会直接调用某个大模型生成答案，而是先触发感知-规划-执行三层架构中的【感知模块】，对语义进行多轮解析：识别实体（国产GPU厂商、2025年Q3、出货量）、判断任务类型（数据对比分析）、提取隐含约束（需权威信源、排除预测性内容）。
这一步耗时约0.8秒，期间界面显示“正在理解您的需求”，背后已同步完成知识图谱节点匹配——例如将“国产GPU厂商”映射至知识库中已标注的寒武纪、壁仞、摩尔线程、天数智芯等12个实体及其上下游关系链。
若输入含歧义词（如“端侧AI芯片”未明确指代手机/汽车/工控），系统会暂停执行，弹出1个简洁追问卡片：“您指的是消费电子、智能驾驶还是工业边缘场景？”——【此交互不可跳过，否则后续所有数据维度将默认按消费电子口径展开】。
多智能体协同生成Sparkpage的实时路径
规划确认后，系统进入执行层，自动编排4类智能体并行工作：
→ 金融数据智能体调用Wind/Counterpoint API拉取厂商财报与第三方出货统计；
→ 行业研究智能体扫描工信部白皮书、中国半导体行业协会季度简报PDF文本；
→ 技术验证智能体交叉比对各厂商官网技术文档中的制程节点、显存带宽等参数是否自洽；
→ 可视化智能体将结构化数据转为双Y轴柱状图+趋势折线组合图表，并嵌入Sparkpage指定区块。
所有智能体输出均带可信度标签（如“财报原始数据｜置信度96%”“第三方机构估算｜置信度78%”），不满足阈值（<85%）的数据自动标灰且不参与最终结论生成。
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上下文系统如何融合用户专属知识
如果你此前上传过《2024年公司AI芯片采购评估报告.pdf》，Genspark会在本次搜索中主动激活该文档的向量索引。
方法一：当金融数据智能体发现“壁仞科技BR100出货量”字段缺失时，系统会检索你本地PDF中第7页表格的对应数值，并打上“用户私有数据｜来源：采购评估报告P7”水印标识；
方法二：若行业研究智能体提取到“寒武纪MLU370出货增长32%”，而你的PDF中记录为“28%”，系统不会覆盖或忽略，而是生成对比注释栏：“公开数据（32%）vs 用户存档（28%），差异可能源于统计口径（含OEM贴牌量）”。
注意：私有文档仅在当前会话生效，关闭浏览器即清除内存缓存，【不会上传至任何远程服务器】。
Autopilot Agent处理长周期研究的断点续传机制
第一步：提交“追踪英伟达H20芯片禁令后续影响”任务后，Autopilot Agent立即生成任务ID（如SP-8842X），并创建独立沙盒环境。
第二步：Agent按预设策略分阶段执行——首日抓取美国BIS最新公告原文，次日监控台积电/中芯国际产能分配动态，第三日聚合路透社、彭博终端及国内海关总署出口数据。
第三步：若你在第2.5天刷新页面，系统自动加载至“已完成：BIS公告解析+台积电Q2财报交叉验证”，剩余步骤保持后台运行；再次打开时，进度条从62%继续推进，所有中间产物（PDF解析片段、SQL查询日志、图表草稿）均保留在本地IndexedDB中。
这一步的关键在于时间戳绑定——每个子任务生成时都刻录UTC毫秒级时间戳，确保跨设备同步时能精准识别最新状态。
