Genspark通过四步自动链路处理问题：语义感知与任务拆解、多智能体协同执行、可信度计算与结果融合、动态交互呈现，全程1.8～3.2秒，不可跳过或中断。
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当你在 Genspark 输入一个问题，比如“对比2025年Q4全球三大云厂商AI芯片出货量及客户采用率”，它不会立刻调用一个大模型“写答案”，而是启动一套有明确阶段、分工和校验机制的处理链路。整个过程约1.8～3.2秒，全部自动完成，用户不可跳过或中断。
第一步：语义感知与任务拆解
系统先运行感知模块，耗时约0.8秒。它识别实体（如“AWS”“Azure”“GCP”“AI芯片”“2025年Q4”）、判断任务类型（多源数据对比+趋势分析）、提取隐含约束（需财报/IDC等一手信源，排除媒体预测）。同时，知识图谱实时匹配——例如将“三大云厂商”锚定到已验证的实体节点，并加载其最新财报发布日期、芯片代际路线图、供应链合作方等上下文。
若问题存在歧义（如“客户采用率”未说明是终端部署数、API调用量还是合同签署量），系统会弹出单选追问卡片，必须选择后才进入下一阶段。
第二步：多智能体协同执行
Super Agent 生成任务树，动态调度8个差异化大模型各司其职：
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- DeepSeek V3 负责从PDF财报中精准提取结构化参数（如“Inferentia3出货量：42万片”）
- Claude Sonnet 校验不同厂商财报中“出货量”定义是否一致（是否含试产、是否折算为等效GPU卡）
- Gemini 解析新闻稿、分析师电话纪要等非结构化文本，提取隐含线索（如“某大模型公司已批量接入Trainium2”可反推采用率上升）
- 一个轻量级模型快速筛掉低信源（如自媒体博客、无署名白皮书）
所有模型输出不拼接，而是送入中央仲裁模块做冲突消解——比如当两份信源对同一数字给出±15%偏差时，系统不取平均值，而是回溯原始段落，比对发布时间、披露主体、审计背书情况，再决定权重。
第三步：可信度计算与结果融合
每个数值结论都绑定三重可信依据：
- 信源锚定：IDC报告原文PDF权重≥0.85，维基百科条目≤0.3，无作者署名的行业简报直接剔除
- 时间衰减：2025年12月数据权重为1.0；每提前一个月衰减7%；2025年8月前的数据不参与计算
- 事实映射：页面中所有数字旁带悬浮图标，点击即显示OCR识别原文截图+时间戳水印；若原始文档只写“显著增长”而无具体数值，该结论标记为“推断性内容”，整体可信度降权30%
第四步：结果呈现与交互控制
最终生成的 Sparkpage 不是静态网页，而是带操作层的动态界面：
- 右上角显示“可信度:92%”，点击可展开完整溯源路径
- 表格中任一单元格支持长按呼出“查看原始出处”菜单
- 手动开启“深度去重”可合并语义重复项（如三个智能体各自提取的同一份财报中的“资本开支”字段），但金融类查询默认关闭，以防误删关键分歧点
- 在提问末尾加一句“请合并相同信源的重复陈述”，系统会跳过冗余聚合，直出语义压缩版，快1.7秒但损失部分验证链路
