用途：为每个子代理决定使用哪个模型、何种 effort 等级、以及采用怎样的级联（cascade）结构，并让改进循环保持安全（由验证者决定是否升级，出现回归即停止）。
主要能力：按任务形态路由（输出短/长、是否可机械校验、是否需要判断力），给出模型与 effort 建议；用验证器持有升级决策权，工作代理不得自我报告成功；支持同级信息重试（informed retry）与升级到更强模型；并给出降级压缩指令以缩短长输出。
使用方式：先问两个问题——输出是短还是长、任务可机械校验还是需要判断；再按路由表选择模型与 effort。短输出可校验任务优先用 Haiku 加验证器；长输出先 Haiku 加验证器，失败后同模型信息重试，再升级到 Sonnet 高 effort。级联前提是廉价层单任务实测成本低于目标层且存在验证器。设置 effort 的渠道包括 Workflow 的 agent(…, {effort})、带 effort 前言的具名 agent 类型、headless 的 claude -p --effort LEVEL，以及会话级 /effort。
适用场景：代码修复与生成、分类抽取、约束生成、批量扫描、评审打分、长程多步代理工作等。
限制：effort 是模型相关的，换模型前需重新验证；Haiku 4.5 不接受 effort；部分渠道（Agent 工具、SendMessage）无法直接传 effort；无验证器不得级联；压缩指令只适用于长输出生成，不适用于小型修复输出；抑制思考可能以正确率换取 token；多数结论基于特定实验条件，未测量项应标注暂未提供。