AI重塑搜索逻辑,超级搜索将成下一代流量入口的核心引擎

普通人如何拥有自己的“AI专家团队”?

6月21日,在AGI Playground活动上,360集团副总裁、纳米AI负责人梁志辉,作了一个主题为《AI时代的下一个超级入口——超级搜索》的分享。

他表示,传统搜索存在诸多用户痛点。比如,在使用传统搜索时,用户必须输入关键词进行检索。一旦关键词数量超过20个,搜索结果的答案质量便会显著下降。在传统搜索引擎的用户需求中,超过40%是寻找网址或资源,而超过60%则是求解各类问题。

但随着大模型的出现,用户搜索习惯发生显著变化,从小心翼翼的输入关键字,到随心所欲地提问题,以提问方式进行搜索的需求占比高达90%,10%的需求涉及创作、改写等其他类型。

这种从关键词检索转向意图搜索的搜索习惯的转变,传统搜索模式已难以满足用户的需求。360凭借AI领域的前瞻性布局,率先用AI改造传统搜索。早在行业起步时,360就介入 AI 搜索赛道,在实践迭代中,共经历了三个阶段:

在1.0的AI搜索阶段,国内外搜索引擎普遍采取的策略是:借助AI对用户问题进行提前总结,并将总结结果置于搜索结果首位。然而,这种模式存在明显局限性:其本质仍是基于 “记忆 + 检索”的逻辑,仅对用户高频问题进行预设总结,“关键字”越长,效果越差。结果越多,问题越多,导致答案准确性不足,用户体验与传统搜索相比并无显著提升。

进入2.0阶段,行业开始探索大模型与搜索的深度融合,通过大模型进行意图识别,实现多意图全网搜索,以促进信息对称。但随该阶段的搜索体验与前代相比差异仍不显著。

基于模型调用成本降低、用户提问复杂度提升的行业趋势,360 将搜索升级至3.0阶段。相较于前代仅处理单一问题的模式,AI搜索3.0搭载 “任务引擎”,具备自主任务规划能力:当系统接收指令后,可自动判别需求类型属于简单需求还是复杂任务,并通过 “分步规划 — 分步执行 — 分步理解” 的逻辑,实现专家级结果交付。

近日,纳米AI升级为超级搜索智能体,面对复杂问题时,纳米AI超级搜索智能体可以实现从单词搜索跃升为循环推理,可以对提问者的复杂意图进行边搜索、边思考、边验证。

从用户场景看,如果你要组织一群人出去玩,每个人都有不同的偏好,如何规划行程让所有人都满意?

比如提问AI:我要带5个朋友去野外攀岩,大部分都是初学者,帮我推荐几个国内野攀圣地,最好当地美食比较出名。其中1人喜欢音乐节,近期附近城市有音乐节的优先。

这类复杂的需求,过去经常无从下手。不知道如何组织语言才能清晰描述问题。用户要先搜中国野攀圣地,再搜初学者适合的野攀地点,野攀+美食,野攀+音乐节,所有关键词的排列组合都试一遍,越搜信息越多,越搜信息越乱,依然找不到想要答案。

如今交给纳米AI超级搜索,不需要再琢磨关键词。一句话说出需求,再长再复杂的问题, 纳米通过“智能反问”、 拆解复杂语义,抽丝剥茧理清问题,精准识别搜索需求。

 随后把复杂的任务分解成多个子任务,每个子任务沿着“任务树” 再次拆分成多个子任务,每个子任务再进行多轮拆解;

 随着每个子任务被执行完毕,纳米AI超级搜索最终交付了一份有关国内野攀圣地推荐的精美动态网页,同时还提供PDF和word文档便于修改调整;推荐的几个地点包含攀岩难度分析、特色美食推荐、音乐节的信息,还提供了专业向导服务相关信息,满足用户最初的复杂提问需求。

 为了实现专家级交付结果,梁志辉分享,过程中面对了三个非常大的挑战:

 一是如何充分发挥大模型能力分解复杂问题;二是如何调度多个智能体组队解决复杂任务;三是在超长执行链情况下,如何保证高的交付成功率。

 首先,通过对众多模型的组合运用,上述挑战得以应对。大模型在可类比为CPU,但仅有基础能力只能执行简单任务。为拓展应用场景,纳米AI团队专门研发了 AI 专用浏览器、AI 专用搜索以及 AI 专用代码生成工具。旨在以此为基础,打造一个开放式的纯国产模型智能底座,使国内外自媒体应用都实现人人可用。

目前,纳米AI超级搜索智能体已接入众多国产模型,背后有 80 多个大小模型协同运作。这些模型经过分类,各司其职:部分模型如 deepseek r1、千问 3 等负责高级推理;具备 function call 能力的模型如豆包、千问 plus 等用于功能调用;还有团队自主训练的专业小模型,例如用于快速搜索、快速翻译的专用模型,它们共同构成实现超预期交付结果的关键智能协作体系。

 在模型调度方面,通过构建特定的政策框架,纳米AI能够稳定地解决模型调度问题,实现对复杂文档的高效处理。例如,可对 500 个复杂文档进行分析并最终给出答案,这对模型的推理能力与执行能力提出了极高要求。为保障交付成功率,团队围绕超级智能体搭建了一整套 AI 专用底层能力。

 此外,无论是手机端还是 PC 端产品,均开放了智能体创建功能。用户只需掌握 prompt 编写,即可调用平台内置的 100 多个国内外优质 MCP。对于部分付费 MCP,用户无需进行海外注册,平台已完成内置集成。这一设计极大降低了使用门槛,即便使用手机版纳米 AI,也能基于自身需求构建专属智能体。

梁志辉希望,纳米AI超级搜索智能体推动超级个体时代来临。人人皆可打破能力壁垒,借助AI从信息接收者跃升为价值创造者。

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