Genspark通过“感知-规划-执行”三层架构生成结构清晰、来源可溯的动态报告页（Sparkpage）：感知层语义解析与知识图谱映射，规划层调度多智能体并标注可信度，执行层融合私有资料并支持断点续传，最终交付可决策的立体工作台。
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Genspark 不是把网页链接堆给你，而是直接为你生成一个结构清晰、来源可溯、结论可用的动态报告页（Sparkpage）。它重构检索流程的核心，在于用“感知-规划-执行”三层架构替代传统关键词匹配，让信息主动适配你的任务，而不是让你去适应信息。
感知层：先读懂你，再决定怎么干
输入问题后，系统会在约0.8秒内完成语义解析：识别实体（如“寒武纪”“2025年Q3”）、判断任务类型（对比分析/趋势预测/缺口识别）、提取隐含约束（需财报原文、排除预测口径）。同时自动映射知识图谱——比如“国产GPU厂商”立刻关联到已标注的12家实体及其技术参数、供应链关系。若遇到歧义（如“端侧AI芯片”未说明场景），会弹出单选追问卡片，必须选择后才继续，避免后续所有分析跑偏。
规划层：按需调用专业智能体团队
确认意图后，系统不再靠一个大模型硬扛，而是动态编排4类及以上智能体并行协作：
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- 金融数据智能体对接Wind、Counterpoint等API抓取原始出货量与财报字段；
- 行业研究智能体扫描工信部白皮书、协会简报等PDF文本；
- 技术验证智能体交叉比对官网文档中的制程、带宽等参数是否自洽；
- 可视化智能体实时生成双Y轴柱状图+趋势线，并嵌入Sparkpage指定区块。
每个输出都带可信度标签（如“财报原始数据｜置信度96%”），低于85%的数据自动标灰、不参与结论生成。
执行层：融合私有资料，支持断点续传
如果你上传过相关文档（如《2024年AI芯片采购评估报告.pdf》），系统会在执行中主动激活其向量索引。当某厂商出货量在公开信源缺失时，会精准定位到你PDF第7页表格数值，并打上“用户私有数据｜来源：采购评估报告P7”水印。Autopilot Agent还支持任务中途暂停、本地沙盒存储进度，网络恢复后自动续跑，适合耗时数小时的深度研究。
结果交付：不是答案，而是可决策的“答案包”
最终生成的Sparkpage不是一段文字或一张图，而是一个立体工作台：左栏高亮原文关键句并锚定页码段落，中栏提炼“研究缺口-方法创新-证据强度”三角评估，右栏集成DOI跳转、被引热力图、政策文号与发布日期。所有数据悬浮即见原始截图+OCR文本+时间戳水印。你拿到的不是一个搜索终点，而是可以直接用于汇报、投资或开题的起点。
