帶朋友們重新認(rèn)識(shí)一下這個(gè)Agentic Search平臺(tái)——秘塔AI

想先問大家一個(gè)問題：你覺得AI搜索好用嗎？可以更好用嗎？

現(xiàn)在不論用哪個(gè)AI，界面簡(jiǎn)單到恨不得一個(gè)對(duì)話框解決所有問題。

不過，之前我常有個(gè)擔(dān)心，簡(jiǎn)單的一個(gè)對(duì)話框，真的能解決復(fù)雜的需求或者問題嗎？

過去二十年，搜索引擎是人類與互聯(lián)網(wǎng)的接口，但它始終只是一個(gè)工具。

我們必須精準(zhǔn)下達(dá)指令，它才會(huì)吐出信息。

而大部分AI搜索，好像也不過是這個(gè)模式的升級(jí)：更快的結(jié)果、更好的自然語言交互，但依舊逃不開“你提問、它作答”的范式。

Agentic Search 卻有點(diǎn)范式躍遷的感覺。

更像一位擁有自主意識(shí)的研究助手，會(huì)在你探索的過程中不斷主動(dòng)提出假設(shè)、檢索驗(yàn)證、修正思路。

不需要每一步都精確操控，它已經(jīng)在默默推演，為你找到了下一個(gè)更優(yōu)解全鏈路的解決方案。

所以秘塔的Agentic Search，在我看來就不是AI搜索的升級(jí)，更像是信息獲取進(jìn)入了“共創(chuàng)共研時(shí)代”。

https://metaso.cn/

我把秘塔 Agentic Search 用在了最近的工作里，同樣的輸入框，不像有些產(chǎn)品只是給我答案和鏈接，而是把一件事按目標(biāo)拆開、跑成一個(gè)形式豐富的結(jié)果。

內(nèi)容工具在比“誰會(huì)寫”，協(xié)作工具在比“誰會(huì)傳”，而真正決定勝負(fù)的，是“誰能走完路”。

Agentic Search 的打法簡(jiǎn)單粗暴：把「搜、想、做」收進(jìn)同一個(gè)動(dòng)作里。

下面帶大家看看秘塔這次的Agentic Search，到底有什么不一樣——

01. 想法即搜索，鏈?zhǔn)匠鼋Y(jié)果

我的問題是：“請(qǐng)幫我整理近2022-2025年關(guān)于量子計(jì)算在AI領(lǐng)域的應(yīng)用論文，標(biāo)記出關(guān)鍵時(shí)間節(jié)點(diǎn)和論文創(chuàng)新點(diǎn)”。

過去的秘塔是這樣，論文非常豐富，產(chǎn)出結(jié)果像學(xué)術(shù)文章，內(nèi)容很硬核，但可讀性不一定適合所有人。

升級(jí)之后的秘塔Agentic Search，就好像學(xué)術(shù)專家也學(xué)會(huì)了脫口秀整活。

不僅能選擇語言風(fēng)格，這次多了一個(gè)【美化輸出】。

啥是美化輸出？別著急，看結(jié)果——

秘塔的Agentic Search開始干活了，看它的過程，像個(gè)「反應(yīng)堆」。

他把「搜→想→做」擰成一根繩，用之前的數(shù)據(jù)優(yōu)勢(shì)和模型算法基礎(chǔ)，通過更Agentic的組織方式，產(chǎn)生了新的化學(xué)反應(yīng)……

所以，在屏幕上看到的是一個(gè)安靜的搜索框，背后卻是能自己按目標(biāo)拆解、自己串工具、自己把事情往前推的工作流。

官方對(duì)它的描述很直白：一次任務(wù)里，它可以自主走完 5 到 15 步。

這句話我第一次看到時(shí)，有一種「桌面被清空」的輕松感。

更準(zhǔn)確地說，這就是Agentic路徑——不是你問它答，而是它圍著你的目標(biāo)主動(dòng)計(jì)劃、調(diào)用工具、給出過程與結(jié)果。

IBM 給這類系統(tǒng)下過一個(gè)更系統(tǒng)的定義：它們會(huì)圍繞目標(biāo)做決策、計(jì)劃，再去執(zhí)行；界面可以很簡(jiǎn)單，真正的復(fù)雜度藏在“能走路”。

了解硅谷Agentic AI敘事的朋友可能會(huì)心一笑：Agentic的價(jià)值，就在閉環(huán)；Agent反而只是一個(gè)在國內(nèi)更常用的表述，還總被聯(lián)想到特工。

好界面是門面，能走完全程才是底座。

02. 邊想邊搜，邊搜邊做

Agentic Search似乎更像活人了，還能“邊想邊搜，邊搜邊做”。

我想看看，看似簡(jiǎn)單又基礎(chǔ)的入口，還有哪些潤(rùn)物細(xì)無聲的功能。

于是，我讓他來一次更復(fù)雜的——這是一個(gè)單詞表，我想看看他能做出來什么樣子。

以下是提示詞：

請(qǐng)你輸出一個(gè)HTML 網(wǎng)頁（包含 CSS 和 JS，無需外部依賴），功能要求如下：
用戶可以上傳一個(gè)單詞表（支持 CSV/TSV/JSON/純文本），格式至少包含 word, meaning。
程序生成單詞測(cè)驗(yàn)：每題顯示一個(gè)單詞，并給出 4 個(gè)選項(xiàng)（1 個(gè)正確釋義 + 3 個(gè)隨機(jī)干擾釋義）。
用戶點(diǎn)擊選項(xiàng)后，立即顯示正確或錯(cuò)誤，并高亮正確答案。
頁面要有“返回上一題”“下一題”按鈕，頂部顯示 已完成 / 總題數(shù) 和分?jǐn)?shù)統(tǒng)計(jì)。
支持“重新開始”重置進(jìn)度；用 localStorage 記憶進(jìn)度。
界面采用莫蘭迪配色，整體低飽和色彩，并在按鈕/標(biāo)題等區(qū)域使用漸變。
交互設(shè)計(jì)：
選項(xiàng)卡片點(diǎn)擊后翻轉(zhuǎn)或淡入反饋。
支持鍵盤操作（1/2/3/4 答題，← 返回，→ 下一題）。
移動(dòng)端適配。
未上傳文件時(shí)，根據(jù)圖片里的單詞作為題庫來完成

我讓秘塔來完成一個(gè)網(wǎng)頁，而且是可交互的網(wǎng)頁，可以說早已經(jīng)脫離了所謂AI搜索的能力范疇。

像Perplexity等海外大用戶體量的AI搜索工具，在完成度上也有不及。

https://metaso.cn/s/8ymThJf

整個(gè)鏈路中，環(huán)節(jié)清晰透明，還能停下來聽我新的指令，把「信息、搜索、效果結(jié)果」這幾個(gè)要素，很好融在了一起。

現(xiàn)實(shí)里，專家可能眼高手低，擅長(zhǎng)動(dòng)手的不一定有理論高度，懂得多的未來做得好、能做事的未來有戰(zhàn)略思維……

但是秘塔Agentic Search能「邊想、邊搜、邊做」，還是三合一了！

都不是三個(gè)臭皮匠，是三個(gè)諸葛亮，擰成一股繩。

再看一個(gè)例子，當(dāng)我們微信收藏里有大量的微信公眾號(hào)來不及閱讀，又不想看文字堆砌的總結(jié)，怎么辦？

把兩個(gè)公眾號(hào)鏈接，一起交給秘塔AI，然后告訴它：根據(jù)這兩個(gè)內(nèi)容，幫我合并整理成一個(gè)網(wǎng)頁，網(wǎng)頁要要有核心觀點(diǎn)，插圖示例演示，每個(gè)示例要有一段語音講解，語音內(nèi)容來自原文。

同樣，打開【美化輸出】，選擇【深入模式】。

從讀取網(wǎng)頁內(nèi)容，到配置插圖、再到TTS，一氣呵成，總共用時(shí)41.39s。

兩篇文章內(nèi)容，有配圖、有總結(jié)，還有語音講解，這是Agentic Search的結(jié)果。

https://metaso.cn/api/s/joZIKS6

在Agent時(shí)代，我們看到，生成內(nèi)容的單位，開始用秒來衡量，甚至精確到了毫秒。

用上了Agentic AI以后，度量的單位，可以是小時(shí)、分鐘，交給AI的任務(wù)，可以是這個(gè)小時(shí)給AI的排期內(nèi)容是什么，在15分鐘內(nèi)，能產(chǎn)生多少內(nèi)容等等。

有朋友可能會(huì)問，這和“大模型搜索框”到底區(qū)別在哪兒？

我想引用一個(gè)行業(yè)的比喻：從副駕到自動(dòng)駕駛。

今天許多系統(tǒng)仍停在 2—3 級(jí)的“半自治”，但能夠顯著縮短“你說—它找—你再拼”的鏈路，把更多時(shí)間留給判斷。

這類轉(zhuǎn)變?cè)诿襟w、咨詢、法務(wù)等場(chǎng)景都能直接看到效益；當(dāng)然，它也提醒我們，越是自治，越要建立過程的可見性和邊界的可控性。

03. 圖片輸入、圖片輸出

如果光是文字不過癮，秘塔AI的圖片搜索內(nèi)容，更是強(qiáng)大到一種“孤獨(dú)感”。

別人家的圖片能力，通過OCR提取個(gè)文字，看圖講故事這樣的，而秘塔AI的Agentic Search，給你文字背后的內(nèi)容

比如說下面這張圖：

就是一張很普通的公司組織架構(gòu)圖。

現(xiàn)在我想通過這張組織架構(gòu)圖，根據(jù)職位和部門，分析各個(gè)部門需要招聘什么性格的員工（參考MBTI的分類）能更好的勝任工作。

同時(shí)把招聘的人員畫像用雷達(dá)圖的方式展示出來，各種雷達(dá)圖還可以交互進(jìn)行調(diào)整。

好了，交給秘塔的Agentic Search開始工作。

可以清晰的看到秘塔的工作流：先分析、再繪圖。

每一步都清晰可見：

2分鐘不到，準(zhǔn)確說是118s，秘塔整理完畢：

來，看看秘塔AI做的交互，是不是很酷炫？

直接告別長(zhǎng)篇圖文，自己部門選擇自己更契合的員工類型，就問絲不絲滑。

這大概就是搭建期待的智能體樣子，不用學(xué)任何復(fù)雜的技術(shù)，甚至都不用了解工作流、智能體等操作，直接一個(gè)入口解決所有問題。

再加一句話，還能基于人才畫像，生成招聘海報(bào)

Prompt：把人才畫像圖，設(shè)計(jì)成5張風(fēng)格差不多的海報(bào)，作為招聘主題的漫畫和口號(hào)。

04. 寫代碼計(jì)算，更準(zhǔn)確！

解方程，對(duì)很多大模型、Agent產(chǎn)品都是挑戰(zhàn)，計(jì)算失誤或者幻覺問題仍然高頻出現(xiàn)。

我把一道高考難度的方程題拿給秘塔AI搜索：

除了通過推理模型的數(shù)學(xué)能力來計(jì)算，還可以「編寫代碼+可視化圖表繪制」。

在計(jì)算時(shí)，通過調(diào)用python的符號(hào)計(jì)算庫代替大模型直接解題，保證結(jié)果的正確性。

過程非常嚴(yán)謹(jǐn)，數(shù)形結(jié)合，動(dòng)態(tài)展示函數(shù)變化，結(jié)果當(dāng)然也是分毫不差。

以及高等數(shù)學(xué)里比較抽象的「雙葉雙曲面」，也能畫出函數(shù)圖，復(fù)雜公式不僅變直觀了，還能交互、變化。

任意拖拽、旋轉(zhuǎn)、放大縮小、調(diào)整參數(shù)，都很流暢絲滑。

https://metaso.cn/s/SLXyxBz

會(huì)讓我感慨，當(dāng)年學(xué)高數(shù)走了多少彎路！

如果能從一開始就有秘塔這樣的工具，結(jié)合編程、可視化交互，理解抽象的數(shù)學(xué)公式能具象太多了！

05. 一個(gè)Agentic Search工具，搶了多少音樂模型飯碗

用AI做音樂，不是海外產(chǎn)品的專利。秘塔現(xiàn)在也可以！

我們先來聽聽效果：

說時(shí)候，這個(gè)歌，我讓周圍5個(gè)朋友聽了，以為是哪位野生RAP歌手唱的，最后跟他們說這是AI創(chuàng)作的，從頭到尾，沒有任何人的干預(yù)。

當(dāng)然，除了一段提示詞，提示詞就是下面這樣

和之前的Pipeline類似，秘塔AI這次的Agentic Search開始“邊想邊搜邊做”的模式，開始意圖理解，然后開始搜關(guān)于“牛馬”的內(nèi)容，最后開始創(chuàng)作歌詞，編曲，整個(gè)過程僅僅只需要42秒。

06. 讓我們做Agentic Search的船長(zhǎng)

2025年，被稱作Agent的元年，Agent到底該如何定義，似乎一直沒有個(gè)準(zhǔn)確的具象化描述。

電影《信條》中，女科學(xué)家勞拉這樣解釋“信條”：“不要試圖理解，要感受它”。

這一次，Agentic Search的強(qiáng)烈感受，是秘塔帶來的。

我們常常習(xí)慣于把一個(gè)個(gè)工具疊起來對(duì)付工作：搜索疊筆記、筆記疊表單、表單疊排版……每疊一層，成本就往人的身上轉(zhuǎn)移一分。

Agentic 的態(tài)度剛好相反——讓AI去完成綜合的任務(wù)，讓人來思考方向。

如果說傳統(tǒng)搜索的盡頭是“鏈接”，那 Agentic Search 的則又一次抬高了“交付物”的價(jià)值。

從底層機(jī)制來看，Agentic Search真正開始實(shí)現(xiàn)目標(biāo)分解、子任務(wù)規(guī)劃、工具編排；先想清楚“怎么走”，再一口氣“走到底”。

秘塔AI搜索還有兩個(gè)看得見的細(xì)節(jié)：

第一，界面干凈，沒有廣告，信息直達(dá)；

第二，答案后面掛著清晰的引用和出處。

都是這兩年最顯眼的堅(jiān)持，“無廣告、直達(dá)結(jié)果、掛明溯源”，而看不見的地方，更加技術(shù)前沿的角落，秘塔悄悄投入了更多。

從搜到答案，到生成洞見，再到實(shí)現(xiàn)目標(biāo)，這兩年秘塔AI陪我走過的每一步，都算數(shù)……