在简单查询时使用 GLM-4.7‑FlashX,在编程、分析、推理和复杂任务时使用 GLM‑5,并自动切换。
GLM 自动路由
功能概述
GLM 自动路由是一项面向实际任务的技能,主要用于ZAI GLM 模型的基建模式路由 - 轻量级对重量级任务;GLM-4.7 是默认模型;
核心要点
- 只有在任务实际需要时才会产出 GLM-5。
- 它将相关步骤、工具调用和结果整理方式集中到统一流程中,帮助使用者更快完成目标并减少重复操作。
- 使用时应结合输入条件选择合适的执行方式,核对必要参数、依赖环境与输出内容,并按原始要求处理异常情况。
使用与执行
该技能适合需要稳定复用相关能力的场景,可作为自动化工作流的一部分,也便于后续检查、调整和扩展。从功能定位来看,该技能强调把分散的操作要求整理成清晰、可复用的处理流程,使用户能够围绕既定目标快速准备输入、选择执行方式并获得结构化结果。实际使用前应先确认任务范围、数据来源、运行环境、必要权限和关键参数,再依据技能说明逐步执行;
结果检查与注意事项
若输入条件不完整,应先补齐信息或采用保守配置,避免因错误假设导致结果偏离需求。执行过程中需要关注工具调用是否成功、接口或依赖是否可用、输出格式是否符合预期,并对异常提示、缺失字段和边界情况进行处理;涉及批量任务时,还应保存进度,避免中断后重复操作。
GLM 自动路由
ZAI GLM 模型的二进制模型路由机制 —— 区分轻量级任务与重量级任务。
简介
- GLM-4.7 为默认模型。仅当任务实际需要时,才启动 GLM-5。
- 使用
sessions_spawn在 GLM-5 上执行任务:
sessions_spawn({
task: "<完整任务描述>",
model: "zai/glm-5",
label: "<简短任务标签>"
})
- 完成 GLM-5 相关任务后,主会话自动恢复使用默认模型 GLM-4.7。
模型说明
GLM-4.7(默认模型 — zai/glm-4.7)
适用于轻量级任务:
- 简单问答 —— “什么”、“何时”、“谁”、“哪里”类问题
- 日常闲聊 —— 无需推理
- 快速查询
- 文件内容查询
- 简单任务 —— 重复性操作、格式化等
- Cron Job(定时任务)—— 若需推理,则必须升级至 GLM-5
- 状态检查
- 基础确认类操作
- 输出需简洁明确,仅提供直接答案,不附带解释
禁止行为:
- ❌ 禁止使用 GLM-4.7 编写代码
- ❌ 禁止使用 GLM-4.7 进行分析
- ❌ 禁止使用 GLM-4.7 执行任何形式的推理
- ❌ 禁止使用 GLM-4.7 开展调研
- 若请求明显不属于上述第 1–8 类场景,则必须升级至 GLM-5
- 若判断自身可能违反上述任一“禁止行为”,则必须升级至 GLM-5
GLM-5(zai/glm-5)
适用于重量级任务:
- 编码(任何复杂度)
- 分析与调试
- 多步推理
- 调研与调查
- 关键性规划
- 架构决策
- 复杂问题求解
- 深度调研
- 关键性决策
- 详细解释
示例
| 任务 | 模型 | 原因 |
|---|---|---|
| "检查日历" | GLM-4.7 | 简单查询 |
| "现在几点?" | GLM-4.7 | 简单问答 |
| "心跳检查" | GLM-4.7 | 例行操作 |
| "读取该文件" | GLM-4.7 | 简单查询 |
| "总结这段内容" | GLM-4.7 | 基础任务 |
| "编写 Python 脚本" | GLM-5 | 编码任务 |
| "调试此错误" | GLM-5 | 分析任务 |
| "调研市场趋势" | GLM-5 | 深度调研 |
| "规划迁移方案" | GLM-5 | 复杂规划 |
| "分析此问题" | GLM-5 | 分析任务 |
其他注意事项
- 当用户明确指定使用某特定模型时,应严格遵从其指令
- 所有输出中必须注明所使用的模型 —— 示例:在响应末尾添加 "(GLM-5)" 或 "(GLM-4.7)"
- 通过
sessions_spawn完成 GLM-5 子代理任务后,主会话须恢复使用默认模型 GLM-4.7 - 若判断请求不属于 GLM-4.7 的适用场景,则必须升级至 GLM-5
- 若判断自身可能违反“禁止行为”列表中的任一项,则必须升级至 GLM-5
- 所有编码任务 = 必须使用 GLM-5
- 如有疑虑 → 默认使用 GLM-5(宁可保守,不可冒险)
- 心跳检查 = 始终使用 GLM-4.7,除非涉及复杂分析
基于 sessions_spawn 的内存管理
当为任意任务(编码、调研、分析、规划等)启动 GLM-5 子代理会话时,请遵循以下模式:
输出规范
1. 代码类输出(重要)
- 完整代码仅存于文件中 —— 除非用户明确要求,否则不得将完整代码包含在 announce 中
- 需提供摘要信息:创建了什么、文件路径、执行状态、依赖项
- 仅在以下情况披露完整代码:
- 用户明确要求:“展示代码”
- 调试过程需要代码审查
- 用户希望改进或修改该代码
2. 其他结果的完整 announce
- 调研发现、分析结果、解决方案等 → 必须向用户完整 announce
- 禁止对非代码类输出进行缩减、摘要或压缩
- 用户应获得完整结果,而非简要概述
3. 双层内存策略
MEMORY.md(精选长期记忆)
- 仅收录关键洞察、关键决策、经验教训、重要发现、用户偏好等
- 内容须精炼、简洁、可执行
- 跳过常规数据、逐步推理过程、临时性思考
详细报告(任务专属文件)
- 调研类任务:生成
research/YYYY-MM-DD-topic.md(含全部发现、原始数据、分析过程) - 编码类任务:如需,可在代码目录中补充内联文档或 README
- 分析类任务:将输出文件保存至对应项目目录下
示例
调研任务:
sessions_spawn({
task: "调研 X。向用户完整 announce 调研结果。将完整报告写入 research/YYYY-MM-DD-X.md,并仅将关键洞察(简洁、精炼)写入 MEMORY.md。",
model: "zai/glm-5",
label: "Research X"
})
编码任务:
sessions_spawn({
task: "为 X 编写 Python 脚本。将完整代码保存至文件。在 announce 中提供摘要信息(创建内容、路径、状态、依赖项)。仅将关键实现决策(仅限重要项)写入 MEMORY.md。",
model: "zai/glm-5",
label: "Python script X"
})
请将此模式应用于所有 GLM-5 的 sessions_spawn 调用:代码仅存于文件中,摘要信息置于 announce,完整代码仅在用户明确请求时披露。
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