告别通用智能体将日常搜索做成可交付的新AI

当搜索进化为智能Agent，生活难题从此有了统一入口

将每天高频使用的搜索功能，拆解成一个智能Agent，究竟需要几步才能实现？

在传统搜索之上叠加一个大模型，让它学会自动总结——这通常被称为AI搜索。而将搜索结果打包成一篇结构化的完整报告——那是Deep Research。但这些方案，还远远不够。

近期，我陆续测试了通用、设计、创作、办公、旅行等各类Agent，最终发现，真正能让我主动选择并每天使用的，关键在于它们的“交付能力”。用户需要的不是学习如何操作，而是希望它能够主动完成一切。

“纳米超级搜索”这款产品，本质上并非简单的搜索加上一点智能，而是将搜索本身彻底打造成了一个Agent。

这件事极具挑战性。搜索场景实在太广泛了——从“今天北京天气怎么样”这种简单查询，到“我爸今年退休，想找个既安静又配套成熟的养老小区，有推荐吗？”这类复杂问题，两者的计算量和逻辑跨度完全不同。

而且，它需要默默常驻在系统后台，无需用户频繁打开、切换、复制粘贴。用户只想要一个入口，一个足够聪明的Agent，就能搞定日常琐事、工作难题，以及那些模糊不清、难以表述的问题。

因此，这次我们决定从最生活化的场景切入。不谈“未来搜索会怎样”，而是从衣食住行、吃喝玩乐这些最琐碎、最日常、也最容易被传统搜索忽略的领域开始，检验它是否有资格接管那个输入框。

01｜购物场景：智能推荐，一键比价

整体体验下来，最值得聊的首先是购物场景。

设定一个具体场景：给家里老人换新手机，预算2000元以内。要求屏幕大且清晰（6.5英寸以上，护眼模式好）、字体可调巨大、续航长到能两天一充、操作简单（广告推送少），拍照过得去就行。需要综合参数、品牌口碑和老年用户实际体验，推荐3款最合适的机型，并说明理由。

这比平时无脑换iPhone难多了。能选的品牌和机型搭配少说几十种。过去用参数对比网站，最多一次也就能比三五台。而这次关注的三个硬指标是：2000元内、大屏幕、长续航。

看看Agent的处理结果：整个流程中，它调用了MCP Servers完成了小红书笔记搜索、买家反馈搜索、淘宝/京东商品搜索，然后对比数据输出结论，最后还能把商品加入购物车。

用户能直接看到Agent在电脑上搜索了哪些小红书页面、问了什么问题、过滤了哪些信息，甚至跟踪了淘宝京东上哪些商品被纳入考量。最终，它给出了一款潜力股手机的推荐，分析了选择原因和核心优势，同时坦诚说明电池容量可能成为短板，建议出门随身带个充电宝。

其中，选购建议部分尤为精彩：首推荣耀X60，屏幕大、续航长且护眼，价格在预算内，性价比突出；次推小米Redmi Note 12 Turbo，多花几百元但性能强劲，不过续航稍弱；潜力方案荣耀90 GT性能出众，显示也不错，但价格接近预算上限，续航一般。对每位推荐机型都给出了适配场景：如果老人对性能要求不高、追求极致性价比，荣耀X60是第一选择；若想要性能好一些，可考虑小米Redmi Note 12 Turbo；预算充足则可选荣耀90 GT。还特别注明了当前暂无特殊限时折扣或赠品。

不仅如此，最后它还输出了一个网页，整合了整个流程的关键信息：

在这个页面里，能清晰看到精选的小红书笔记、对比的商品信息，点击进去还能查看原始笔记、用户评论，完成信息溯源。最终推荐的3款手机在价格、屏幕尺寸和电池容量上做了清晰对比，甚至还精选了买家评论。因为是本地浏览器环境，每个商品都能直接跳转到原始购买页面。

这个流程走下来，以后家里老人再有购买需求，我确实愿意把任务再交给纳米AI超级搜索。搜索对比完直接放进购物车，凑单时不用像无头苍蝇一样买一堆无用东西。

02｜高考志愿填报：AI助力科学择校

正好赶上高考季，马上要出分报志愿。回想当年，手里只有一本参考书，上面写着学校、分数线、专业，基本两眼一抹黑。后来花钱请有经验的人一起研究，几天没怎么休息，反复琢磨后才去填志愿单。现在报志愿也能用AI了，甚至一定程度上比找专家更靠谱。

模拟一个场景：广东考生选考物化生，估分590分，对医学和生物技术都感兴趣，想在大城市就读，请推荐冲刺、稳妥和保底三档各3所大学及其优势专业。

从这个场景入手，让纳米AI搜索帮忙推荐志愿院校：

可以看到Agent分别对7个相关问题进行了搜索，每个搜索节点都能直接看到它访问了哪些网页，搜索数量相当可观。

最后同样生成一个方案网页：按冲刺、稳妥和保底三档列出志愿学校方案，标注了预估分数线和院校特点；还给出了同一专业在不同院校的录取分数对比表，以及各档志愿填报的具体建议。

尽管离开高考多年，不确定现在的填报规则是否有变化，但仅从可溯源这一点来看，这份报告的数据来源足够可靠，而且提供了额外的搜索思路。即使后续再追加提问，方向也更清晰。

03｜前排吃瓜：热点事件快速梳理

遇到最近火爆的事件想梳理来龙去脉，也可以直接丢给纳米AI搜索。比如问个最近超火的Labubu：

“Labubu家族都有哪些成员，他们之间是什么关系？分析一下为什么Labubu热度这么高。”Agent会先出一个补充信息列表，收集用户想要回答的偏好。后面的Agent都应该做个“需求表”——OpenAI Deep Research追问一大堆问题，每次都只能回答“都要、都是、都看看”，活得像个人机。

下一步是快速规划并精准定位搜索信息。整个list清晰了然，能提前预判任务是否符合需求，决定是否继续执行。在执行过程中，Agent还会反复判断规划list是否匹配当前搜索需求，并给出新的规划，询问是否按新方向执行。像是手下一个会及时反馈问题的好下属，工作态度直接A级。

最终搜索结果输出三种形式：简单清晰文字版、网页版、PDF版，基本满足各种需求。

现在，你知道Labubu是谁，它们之间是什么关系了吗？

One More Thing：搜索Agent，走出屏幕

搜索Agent，不止活在网页里了。

这次发布会还藏了两个AI硬件：一个跟Rokid联名的智能眼镜，另一个是录音硬件AI Note。直接把搜索Agent从屏幕拎到了现实生活中。

智能眼镜里的视觉搜索、实时问答、软件对话，全都由纳米AI超级搜索智能体提供。AI眼镜的选题想了很久，以后有机会做个大横评。

AI Note更夸张——看屏幕上的图都被骗到了。厚度只有3mm，整机外形极简，甚至会忽略它是个AI设备。性能上支持待机60天、连续录音30小时、声纹识别、TypeC充电（这一点真希望所有新硬件都支持上，不想随身带一堆充电线）。发布会整场纪要就是用这个设备做的。

这两个设备不是独立的“智能硬件”，而是纳米AI超级搜索智能体的一部分。Agent不再是屏幕里的图标，而是能跟着走进咖啡店、会议室、地铁站、登机口的伙伴。或许以后，搜索这件事，连“打开网页”都不用了。

写在最后：搜索Agent的精准定位

搜索Agent ≠ 通用Agent，别搞混了。

“通用Agent”，到底通用在哪里？是功能全，啥都能做？还是动不动端出一堆API和工具接入就叫全能？越功能全、思考久、链路复杂的Agent，越不“日常”。不会为了查一个展览攻略，去启动一个要跑17步流程、反复追问、最后生成两页文档的全能Agent。市场不缺“能做事”的Agent，缺的是“知道什么时候该做什么事”的Agent。

搜索Agent和通用Agent的差异，本质在于“任务结构”。

• 通用Agent是“任务-路径-目标”的长流程模型，比如“帮我制定一个适合三线城市高校的AI课程”，要分析教育结构、现有课程、AI趋势，还得配图、写脚本、输出网页。
• 搜索Agent是“目标-结果”的轻交互模型，强调即时、准确和反应。不需要教它流程，只告诉它：下周去长沙出差，顺路能不能看看AI产业的落地项目。它就能从新闻、地图、活动平台、项目公开数据中筛出几个靠谱的去处，还带定位和打车时间。

搜索Agent是Agent化的搜索，而非简化版的通用Agent。它把搜索从“用户输入关键词找答案”这个动作，变成“系统根据模糊意图自主构建问题—再执行任务”的过程。“搜索感”还在，但结果已经不是链接，而是结构化的执行结果——“我需要的答案”。

所以纳米AI超级搜索Agent不是要通吃整个Agent市场，而是定义在一个清晰的边界内：让Agent足够轻，轻到用户根本察觉不到在用Agent，只觉得搜索又快又准又像人。这，才是搜索Agent的定位——不是替代通用Agent，而是用更低的学习成本、更高的响应密度，接住那些每天都在发生的普通人的需求。

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