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      AI重塑搜索邏輯,超級搜索將成下一代流量入口的核心引擎

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      普通人如何擁有自己的“AI專家團隊”?

      6月21日,在AGI Playground活動上,360集團副總裁、納米AI負責人梁志輝,作了一個主題為《AI時代的下一個超級入口——超級搜索》的分享。



      360集團副總裁、納米AI負責人梁志輝

      他表示,傳統搜索存在諸多用戶痛點。比如,在使用傳統搜索時,用戶必須輸入關鍵詞進行檢索。一旦關鍵詞數量超過20個,搜索結果的答案質量便會顯著下降。在傳統搜索引擎的用戶需求中,超過40%是尋找網址或資源,而超過60%則是求解各類問題。

      但隨著大模型的出現,用戶搜索習慣發生顯著變化,從小心翼翼的輸入關鍵字,到隨心所欲地提問題,以提問方式進行搜索的需求占比高達90%,10%的需求涉及創作、改寫等其他類型。

      這種從關鍵詞檢索轉向意圖搜索的搜索習慣的轉變,傳統搜索模式已難以滿足用戶的需求。360憑借AI領域的前瞻性布局,率先用AI改造傳統搜索。早在行業起步時,360就介入AI搜索賽道,在實踐迭代中,共經歷了三個階段:

      在1.0的AI搜索階段,國內外搜索引擎普遍采取的策略是:借助AI對用戶問題進行提前總結,并將總結結果置于搜索結果首位。然而,這種模式存在明顯局限性:其本質仍是基于 “記憶+檢索”的邏輯,僅對用戶高頻問題進行預設總結,“關鍵字”越長,效果越差。結果越多,問題越多,導致答案準確性不足,用戶體驗與傳統搜索相比并無顯著提升。

      進入2.0階段,行業開始探索大模型與搜索的深度融合,通過大模型進行意圖識別,實現多意圖全網搜索,以促進信息對稱。但隨該階段的搜索體驗與前代相比差異仍不顯著。

      基于模型調用成本降低、用戶提問復雜度提升的行業趨勢,360將搜索升級至3.0階段。相較于前代僅處理單一問題的模式,AI搜索3.0搭載 “任務引擎”,具備自主任務規劃能力:當系統接收指令后,可自動判別需求類型屬于簡單需求還是復雜任務,并通過 “分步規劃 — 分步執行 — 分步理解” 的邏輯,實現專家級結果交付。



      近日,納米AI升級為超級搜索智能體,面對復雜問題時,納米AI超級搜索智能體可以實現從單詞搜索躍升為循環推理,可以對提問者的復雜意圖進行邊搜索、邊思考、邊驗證。

      從用戶場景看,如果你要組織一群人出去玩,每個人都有不同的偏好,如何規劃行程讓所有人都滿意?

      比如提問AI:我要帶5個朋友去野外攀巖,大部分都是初學者,幫我推薦幾個國內野攀圣地,最好當地美食比較出名。其中1人喜歡音樂節,近期附近城市有音樂節的優先。

      這類復雜的需求,過去經常無從下手。不知道如何組織語言才能清晰描述問題。用戶要先搜中國野攀圣地,再搜初學者適合的野攀地點,野攀+美食,野攀+音樂節,所有關鍵詞的排列組合都試一遍,越搜信息越多,越搜信息越亂,依然找不到想要答案。

      如今交給納米AI超級搜索,不需要再琢磨關鍵詞。一句話說出需求,再長再復雜的問題,納米通過“智能反問”、 拆解復雜語義,抽絲剝繭理清問題,精準識別搜索需求。

      隨后把復雜的任務分解成多個子任務,每個子任務沿著“任務樹”再次拆分成多個子任務,每個子任務再進行多輪拆解;

      隨著每個子任務被執行完畢,納米AI超級搜索最終交付了一份有關國內野攀圣地推薦的精美動態網頁,同時還提供PDF和word文檔便于修改調整;推薦的幾個地點包含攀巖難度分析、特色美食推薦、音樂節的信息,還提供了專業向導服務相關信息,滿足用戶最初的復雜提問需求。

      為了實現專家級交付結果,梁志輝分享,過程中面對了三個非常大的挑戰:

      一是如何充分發揮大模型能力分解復雜問題;二是如何調度多個智能體組隊解決復雜任務;三是在超長執行鏈情況下,如何保證高的交付成功率。

      首先,通過對眾多模型的組合運用,上述挑戰得以應對。大模型在可類比為CPU,但僅有基礎能力只能執行簡單任務。為拓展應用場景,納米AI團隊專門研發了AI專用瀏覽器、AI專用搜索以及AI專用代碼生成工具。旨在以此為基礎,打造一個開放式的純國產模型智能底座,使國內外自媒體應用都實現人人可用。

      目前,納米AI超級搜索智能體已接入眾多國產模型,背后有80多個大小模型協同運作。這些模型經過分類,各司其職:部分模型如deepseek r1、千問3等負責高級推理;具備function call能力的模型如豆包、千問plus等用于功能調用;還有團隊自主訓練的專業小模型,例如用于快速搜索、快速翻譯的專用模型,它們共同構成實現超預期交付結果的關鍵智能協作體系。

      在模型調度方面,通過構建特定的政策框架,納米AI能夠穩定地解決模型調度問題,實現對復雜文檔的高效處理。例如,可對500個復雜文檔進行分析并最終給出答案,這對模型的推理能力與執行能力提出了極高要求。為保障交付成功率,團隊圍繞超級智能體搭建了一整套AI專用底層能力。

      此外,無論是手機端還是PC端產品,均開放了智能體創建功能。用戶只需掌握prompt編寫,即可調用平臺內置的100多個國內外優質MCP。對于部分付費MCP,用戶無需進行海外注冊,平臺已完成內置集成。這一設計極大降低了使用門檻,即便使用手機版納米AI,也能基于自身需求構建專屬智能體。

      梁志輝希望,納米AI超級搜索智能體推動超級個體時代來臨。人人皆可打破能力壁壘,借助AI從信息接收者躍升為價值創造者。

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