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任務(wù)驅(qū)動的納米AI,如何讓AI搜索進(jìn)入3.0時代?

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從納米開始,搜索引擎不再是一個“無情的信息檢索工具”,而是一個會自主拆解問題,制定策略的“實時生產(chǎn)力平臺”。AI搜索,至此進(jìn)入了另一個發(fā)展階段。


對于大部分移動互聯(lián)網(wǎng)時代的用戶來說,“信息孤島”是在信息檢索時,不得不跨越的第一座大山。

舉一個簡單的例子,如果你要策劃一場跨國學(xué)術(shù)會議,通常要在小紅書上搜索合適的會議場地、在OTA平臺上安排對應(yīng)的機(jī)票行程、再在學(xué)術(shù)數(shù)據(jù)庫上檢索合適的議題和素材,這還不包括比價驗證和信息核實環(huán)節(jié)。

如果放在兩年前,接入各大平臺的AI搜索,已經(jīng)能做到將碎片信息歸納整理,或者生成真假難辨的片段答案。

這固然是生成式AI時代初開的“基操”,但也顯而易見,信息鑒別和鏈接跳轉(zhuǎn),對用戶而言,仍然占用了大量的時間與精力——甚至在某些時候,鑒別信息的成本超出了在平臺間使用“跳島戰(zhàn)術(shù)”的成本。

而當(dāng)互聯(lián)網(wǎng)的一只腳邁入生成式AI時代,簡單的信息歸納和整合,已然不符合越來越挑剔的用戶需求,無論是用戶一側(cè),還是廠商一側(cè),都在呼喚更AGI化,能力更“全?!钡腁I搜索應(yīng)用。

有基于此,新發(fā)布的納米AI超級搜索智能體,某種意義上宣告了“跳島”時代的結(jié)束——從納米開始,搜索引擎不再是一個“無情的信息檢索工具”,而是一個會自主拆解問題,制定策略的“實時生產(chǎn)力平臺”。AI搜索,至此進(jìn)入了另一個發(fā)展階段。

01 “3.0”階段的AI搜索,應(yīng)該是什么樣子?

作為與互聯(lián)網(wǎng)相伴而生的“基建型”產(chǎn)品,進(jìn)入AI時代的搜索引擎,在不到4年的時間里,已經(jīng)經(jīng)歷了三個不斷迭代的發(fā)展階段。

哪怕是在大模型時代初期的“1.0”階段,用戶在浩如煙海的互聯(lián)網(wǎng),信息檢索仍然逃不開“手動檢索”——輸入合適的關(guān)鍵詞,篩選有效信息,并在人工處理后,形成為能直接使用的結(jié)果。

2023年以后,信息聚合的步驟被大模型所取代,在此過程中,瀏覽器和搜索引擎只負(fù)責(zé)根據(jù)關(guān)鍵詞呈現(xiàn)搜索結(jié)果,用戶需要通過不同關(guān)鍵詞的排列組合精準(zhǔn)定位搜索目標(biāo),這對于檢索能力的要求自然較高。

根據(jù)《Nature》的研究,大多數(shù)用戶的單次有效信息檢索平均耗時12分鐘,其中60%時間消耗于鏈接跳轉(zhuǎn)與信息真?zhèn)悟炞C。

360集團(tuán)副總裁、納米AI負(fù)責(zé)人梁志輝也曾在AGI Playground大會上分享過傳統(tǒng)搜索的局限性——在此過程中,超過40%的用戶需求僅為網(wǎng)址或資源定位,而60%的問題求解需求被壓縮進(jìn)關(guān)鍵詞匹配的框架中,復(fù)雜意圖無法表達(dá)。


在Kimi、Perplexity等高性能大模型推出之后,接入互聯(lián)網(wǎng)的AI搜索隨之進(jìn)入2.0時代。

這個階段的顯著特征是,大模型解析問題直接生成大部分可用的摘要答案,信息整合效率顯著提升。SimilarWeb數(shù)據(jù)顯示,全球AI問答產(chǎn)品月活用戶已經(jīng)超過5億,也印證了AI搜索市場規(guī)模的不斷增長。

但在這個階段,AI搜索的網(wǎng)頁結(jié)果進(jìn)入了“隱藏狀態(tài)”,用戶需要自行進(jìn)入鏈接,檢查引用網(wǎng)頁的真實性。即便如此,用戶仍然需要掌握Prompt工程技能才能精準(zhǔn)提問,就模糊意圖的解析能力而言,這個階段的AI搜索引擎,仍然較為薄弱。

以“策劃親子登山活動”的任務(wù)目標(biāo)為例,這個階段的AI搜索在識別到用戶意圖之后,大多數(shù)情形下,已經(jīng)能做到提供景點列表和出行方式推薦,但仍然無法將其拆分為裝備清單、路線規(guī)劃、保險購買等子任務(wù)。一些特定領(lǐng)域的內(nèi)容,仍需跳轉(zhuǎn)到對應(yīng)的內(nèi)容平臺自行檢索

至于答案本身的準(zhǔn)確程度,仍然大量依賴于用戶自行驗證。但大量不具備Prompt或者驗證習(xí)慣的用戶,并沒有識別答案幻覺成分的能力。

斯坦福大學(xué)2024年發(fā)布的《AI可信度研究報告》顯示,63%的職場新人首次使用AI時,因未識別幻覺導(dǎo)致工作失誤,且錯誤內(nèi)容的平均傳播率比人工失誤高40%。換言之,起碼在AI搜索領(lǐng)域,仍然需要通過產(chǎn)品迭代解決答案幻覺和子任務(wù)層面的問題。

但當(dāng)AI搜索進(jìn)入2025年,以納米AI為代表的搜索智能體,推動AI搜索進(jìn)入了3.0時代。相較此前“教你做事”的AI+搜索引擎,超級搜索智能體已經(jīng)可以做到從意圖輸入、自動執(zhí)行到結(jié)果交付的閉環(huán),“幫你做事”已經(jīng)大部分變成了可能。

具體而言,3.0時代的智能體搜索,已經(jīng)從標(biāo)準(zhǔn)上與傳統(tǒng)意義的搜索引擎“涇渭分明”:

其一,智能體已經(jīng)能做到內(nèi)置任務(wù)規(guī)劃,用戶不必再手動拆解任務(wù)單個搜索,做到“搜索即執(zhí)行”。

其二,在底層大模型層面,打破了不同模型的“次元壁”,通過產(chǎn)品層接入不同模型的長板能力優(yōu)勢互補(bǔ),顯著提高輸出內(nèi)容的專業(yè)度和準(zhǔn)確度。

其三,通過自研的MCP工具,實現(xiàn)多模態(tài)、跨網(wǎng)站數(shù)據(jù)的深度抓取,以往的“信息孤島”被逐步瓦解,在信息維度層面的認(rèn)知再度提高。同時也能做到多模態(tài)輸出。

其四,結(jié)合用戶此前的搜索習(xí)慣和記憶數(shù)據(jù),讓AI不再“失憶”,實現(xiàn)更具深度的個性化搜索體驗。

截至目前,谷歌新發(fā)布的AI Mode,已經(jīng)大部分實現(xiàn)了上述能力,而在國內(nèi),自納米AI超級搜索推出以后,超級搜索智能體的產(chǎn)品空白,至此也被填補(bǔ)完成。

02 從問答到交付的“AI搜索范式革命”

在此前舉行的產(chǎn)品發(fā)布會上,360集團(tuán)創(chuàng)始人周鴻祎指出,之所以選擇用智能體重塑和改造搜索,是因為智能體已成為AI“下半場”的主角——“雖然目前大模型的能力越來越強(qiáng),但僅有大模型還不夠。大模型相當(dāng)于大腦,能思考、能生成,但是沒有手和腳,不會用工具,不能直接干活,落地執(zhí)行遇到障礙?!?


而在目前主流的“工作流”智能體層面,也仍然逃不掉人工編排和設(shè)計任務(wù)流程。對于一些專業(yè)程度較高的任務(wù)來說,使用智能體完成工作,仍然有不小的難度。

這就是納米AI迭代至“超級智能體”所要解決的問題。

跟一般的大模型或者智能體不同,納米AI更強(qiáng)調(diào)“搜商”,即搜索思維。譬如傳統(tǒng)搜索引擎的終點是信息呈現(xiàn),而納米AI的起點是用戶目標(biāo)的終極達(dá)成。無論是為初創(chuàng)團(tuán)隊設(shè)計股權(quán)激勵方案,還是策劃一場跨國學(xué)術(shù)會議,它都能將開放式需求轉(zhuǎn)化為可落地的解決方案。

這種能力源于其Multi-Agent架構(gòu)的深度應(yīng)用:每個子任務(wù)如同被分配給專業(yè)團(tuán)隊的獨立工單,法律條款查詢、模板生成、稅務(wù)計算等環(huán)節(jié)在分布式計算中同步推進(jìn),系統(tǒng)實時監(jiān)控進(jìn)度并動態(tài)糾偏。

更關(guān)鍵的是,納米AI通過接入實時API實現(xiàn)了結(jié)果的動態(tài)進(jìn)化——當(dāng)航班價格波動、學(xué)術(shù)數(shù)據(jù)庫更新或政策法規(guī)調(diào)整時,交付文檔會自動觸發(fā)二次驗證與修正,確保用戶始終掌握最新數(shù)據(jù)。

這種糾偏帶來的實際體驗提升,在實際場景中尤為顯著。譬如在618期間,美妝商家想要重新設(shè)計商品主圖,以此提振點擊率和銷量。在納米AI超級搜索里,只需輸入這樣一句話,無需多余提示詞,納米AI即可完成從搜索到結(jié)果呈現(xiàn)的一系列工作。

在前期規(guī)劃層面,納米AI即會按照搜索結(jié)果的有用程度進(jìn)行重新排序,并進(jìn)行對應(yīng)的結(jié)果分析,并生成總結(jié)和對應(yīng)分析報告。


但這也只是第一步,智能體在層層拆解復(fù)雜任務(wù)的同時,通過深度搜索能力,打破平臺間的“信息圍墻”,實現(xiàn)跨平臺搜索,方便用戶決策。


同時在輸出結(jié)果層面,用戶可以自主選擇生成圖片或者文字方案。在最終的輸出結(jié)果上,也按照對應(yīng)的方案各生成了效果圖,基本達(dá)到了可直接商用的狀態(tài)。


由此可見,搭載超級智能體的納米AI搜索,已經(jīng)很大程度上脫離了傳統(tǒng)意義上的“工具屬性”——借助內(nèi)置的80余個大模型構(gòu)成“能力矩陣”,無論是金融模型計算股權(quán)激勵的期權(quán)定價,還是法律模型審核條款合規(guī)性,多模態(tài)模型則將枯燥數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為可視化圖表。

這種交付內(nèi)容的“維度進(jìn)化”,也標(biāo)志著搜索的核心價值正從信息羅列走向智能交付,從被動應(yīng)答用戶輸入的關(guān)鍵詞,躍遷為主動理解并終結(jié)用戶的原始目標(biāo)。它不再只是一個信息的索引庫,而是整合認(rèn)知、決策與執(zhí)行的解決方案引擎。

03 中國智能體的“國際突圍”

截至目前,國際AI行業(yè)的競爭已經(jīng)聚焦于智能體賽道,OpenAI的GPT-5 Agent、Google的Project Astra等巨頭動作頻頻。

在“互聯(lián)網(wǎng)女皇”Mary Meeker 發(fā)布的《趨勢——人工智能》專題報告中,也著重提到了三個關(guān)鍵詞:競爭白熱化、開源浪潮、中國勢力崛起。

在月度用戶活躍量這一核心指標(biāo)中,中國有兩家公司進(jìn)入全球市場前5。在中國市場,字節(jié)豆包、DeepSeek分列前二之外,Kimi、納米AI緊跟其后,騰訊元寶和百度文心一言則位于第五、第六的位置。


而納米AI,則是中國首個對標(biāo)國際頂尖水平的AI Agent產(chǎn)品。

這一變化絕非偶然。它不僅驗證了中國頂尖團(tuán)隊的研發(fā)實力已達(dá)國際一線,更從實際落地的維度宣告,在代表AGI認(rèn)知與執(zhí)行前沿的智能體技術(shù)代際上,中國已擺脫單一的跟隨模式,在核心能力構(gòu)建上實現(xiàn)了與全球頂尖同頻共振,長期以來的“技術(shù)鴻溝”正被技術(shù)代際的同步所打破。

納米AI將“搜商”貫穿任務(wù)執(zhí)行始終的Agent范式,并不完全是技術(shù)性能的追趕,而是一種面向未來產(chǎn)業(yè)需求的差異化競爭力。其遠(yuǎn)期市場潛力與創(chuàng)新空間上限,正隨著產(chǎn)業(yè)AI化的深入而不斷抬升,并最終成為AI行業(yè)的“AGI”敘事中,一個重要的“中國支點”——

它不僅能為國內(nèi)千行百業(yè)的智能化升級提供核心引擎,更在國際舞臺積極參與,并逐漸爭奪AGI技術(shù)范式的定義權(quán),與規(guī)則制定進(jìn)程。最終推動著中國智能體,從局部趕超走向全方位的“國際突圍”。

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