智谱清言无法直接回答多步问题，需先识别是否含依赖顺序的至少两个动作；若符合，则手动拆解为两跳提问或启用沉思模式自动分解，也可构造复合检索词一次性查询。
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当你在智谱清言中输入“上海浦东机场今天几点起飞的航班最多”，模型无法直接调用实时航班数据库，必须先识别出问题隐含的两个关键动作：查今日浦东机场航班时刻表 → 统计各小时起飞架次并找出峰值。联网搜索本身不自动拆解，这一步需由用户或系统显式触发。
识别问题是否需要拆分
判断标准只有一个：【问题中存在至少两个依赖顺序的动作，且后一个动作的输入完全依赖前一个动作的输出】。例如“马斯克最新收购的公司主营业务是什么”——必须先确认“最新收购的公司名称”，才能查其“主营业务”。若跳过第一步直接搜后者，结果必然错乱。
反例：“Python怎么读取Excel文件”是单步问题，所有信息都在一次检索中可覆盖，强行拆分反而降低准确率。
手动拆解两跳问题（推荐新手用）
第一步：把原始问题抄进新对话框，删掉后半截，只留第一问。例如原问题是“《三体》电视剧第二季导演之前导过哪些科幻剧”，你只输入：“《三体》电视剧第二季导演是谁”。
第二步：等智谱清言返回明确人名（如杨磊），立即新建一条消息，输入：“杨磊之前导过哪些科幻剧”。【切勿在原对话中接着发问，否则模型可能混淆上下文，把前一轮答案当背景知识错误复用】
第三步：对第二轮结果做人工交叉验证——打开浏览器，用“杨磊 科幻剧 site:zhihu.com”再搜一遍，确认是否有遗漏或误判。智谱清言的联网结果不自带来源时间戳，这点必须补位。
用沉思模式自动触发分解
方法一：网页端启用Open-AutoGLM沉思模式
在提问前，先点击输入框左下角「⚙️设置」→ 打开「高级推理」→ 选择「沉思模式」→ 输入完整问题。模型会自动输出类似这样的结构：
① 子问题1：确认《流浪地球3》当前是否已官宣定档；
② 子问题2：若已定档，查询其官方公布的首映日期；
③ 子问题3：对比近五年春节档头部影片平均预售开启天数，评估该片预售节奏是否异常。
方法二：API调用时注入strategy参数
发送请求时，在JSON body中加入"strategy": "think"，模型将强制启动多阶段推理链，每步输出带编号的子任务及对应检索关键词，无需人工干预拆解逻辑。
注意：沉思模式响应延迟明显增加，简单问题启用后反而降低效率，仅建议用于明确含≥2个逻辑断点的问题。
绕过拆分——直接构造复合检索词
适用于熟悉搜索引擎语法的用户。在智谱清言输入框里，不提自然语言问题，直接写检索式：
“site:caac.gov.cn 浦东机场 航班时刻表 2026-09-30 filetype:pdf”
这相当于把“查时刻表”和“限定日期+格式”两个动作压缩进一次检索。智谱清言联网模块能识别常见搜索引擎指令，但不支持“-site:”或“inurl:”等高级排除语法，用错会直接失败。
