现象一：所有环节"一视同仁"，没有分层

一个 Agent 任务里，既有“意图理解、任务分解、结果验收”这种出错就全盘皆输的环节，

也有"要素抽取、分类、格式转换"这种出错也能被程序校验出来的环节。目前它们都走同一套模型。

（我选了一个贵的模型，它就一直执行下去，或者选便宜的，结果是遇到不满意，只能重来。）

结果：要么整体成本高，要么在简单环节浪费了强模型的算力

我目前的解决办法：人工介入→贵的负责计划→便宜的负责执行

现象二：多步任务串行执行，速度偏慢

当一个任务被拆成多个子步骤时，这些步骤目前基本是排队依次执行的。

但其中不少步骤其实是相互独立的（例如同时抓取多个网页、并行处理多份文件、对多段文本分别做摘要）。串行跑完，等待时间被白白拉长。

我想说的是，用户的需求再转变：完美交付→快速交付

现象三：大会员已有的 AI 能力，Agent 用不上。

我看到很多用户在反馈“我开通了大会员，客户端里的 AI 功能（如 PPT 生成、文档润色等）是我已付费的权益。但当我让灵犀‘做一份 PPT 时 ’，它走的是另一套引擎，和我在大会员入口得到的效果、模板、风格未必一致“

同一件事，两个入口，两种结果——这既让人觉得权益没被复用，也带来了体验上的割裂。

建议 1：把"校验—降级"做成框架能力，而不是让用户自己拼

Agent 的步骤可以按一个标准分成两类：出错能否被机械校验。

• 可校验环节（单步工具调用、要素抽取、分类、格式转换）：交由轻量模型处理，出错由校验器兜底；

• 不可校验环节（任务分解、反思纠错、最终验收）：保留给强推理模型。

关键不在"用哪档模型"，而在粘合剂是校验器——Pydantic 校验、执行状态码、轻量评估器。只有当一步的结果能被程序可靠判定对错时，才敢下放给轻量模型；否则省下的成本会以重试和死循环的形式还回来。

建议官方把"校验 + 自动降级回退"沉淀为框架能力，而不是让每个用户在 prompt 里自行摸索。这样分层才是可靠的，而不是拼凑的。

建议 2：引入子代理（Sub-agent）模式，让独立子任务并行执行

这是“分层”在执行侧的配套：分层决定每个步骤用哪档模型，子代理决定这些步骤怎么跑。

具体建议（不一定正确，供参考）：

• 可并行的独立子任务，交由子代理同时执行。例如“从 5 个来源分别提取信息”“对多份文件分别做清洗”这类互不依赖的环节，不必排队，可同时开跑，主代理只负责汇总

• 子代理各自持有隔离的上下文。每个子代理只装载自己那一步所需的信息，避免把海量中间结果全部灌进主对话，既提速也减轻主上下文的负担

• 主代理负责拆解、派发与结果聚合。拆解、验收这类需要全局判断的环节仍由主代理承担，子代理只处理边界清晰的单一子任务——这也正好对应建议 1 里的“可校验环节”。

需要说明的是：子代理只对"相互独立"的子任务有效。存在前后依赖的步骤强行并行，反而会引入一致性问题，得不偿失。

所以这条建议的关键，是框架能自动识别哪些步骤可以并行，而不是简单地全部拆开。

建议 3（核心）：把已有 AI 能力抽象为 Agent 可调用的能力接口

这是我认为最值得做、也最容易落地的一条。

当前大会员的 AI 能力是 UI 形态——为交互式操作设计，Agent 无法调用。建议将其标准化为可调用的能力接口，让灵犀在做 PPT、润色文档时，复用与大会员同一套引擎。

这样做的好处：

1. 权益复用：用户已付费的大会员AI能力被真正用起来，不会觉得“大会员白买”

2. 体验一致：同一件事在不同入口产出可预期、可复现，消除“两个入口两个效果”

3. 能力沉淀：一次开发，多处调用，避免重复建设

建议 4：让"组合方式"对专业用户可见，但不做 SLA 承诺

不必暴露具体模型名（那会变成承诺负担），而是提供两样东西：

• 模式选择：如"快速 / 深思"两档，让用户按场景取舍（这区别于目前已有的Pro/Max）；

• 步骤级能见度：这一步走了降级、用了哪个能力、是否由子代理并行执行，让懂的人能核对、能信任，不懂的人不受干扰。

三、预期收益

四者层层递进：分层是省，并行是快，复用是通，可见是信。

四、最后

“用什么模型”涉及路由策略和商业考量，不宜简单暴露；但“把已有能力开放给 Agent 调用”这一条，本质是能力开放，不涉及定价，是最容易先走通的一步。

希望团队考虑。也欢迎社区其他朋友补充场景。