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“深度搜索”远不止搜索,更像人人都能用的Agent

发布日期:2025-05-10 20:26:12 浏览次数: 1515 作者:AI异类弗兰克
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深度搜索技术的新突破,让信息检索更智能、更贴心。
核心内容:
1. DeepSearch与传统AI搜索的区别:多轮搜索与动态调整
2. DeepSearch与DeepThink的不同侧重点:主动性与推理能力的结合
3. DeepSearch与Agent的紧密联系:实现更深入全面的搜索结果

杨芳贤
53A创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家
很多翻译限制了有关技术的想象。
比如 DeepSearch,被叫做深度搜索,听起来就是“深的搜索引擎”,似乎和百度都没有多大区别,一点也不性感。
但我今年最惊喜、最高频使用的AI能力,还真就是 DeepSearch。海外同类功能大多需要付费,而且次数非常受限。
看到昨天夸克全量免费上线了“深度搜索”,我只觉得,这是一个被名字暂时封印的“全能Agent”。
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一、DeepSearch和AI搜索啥区别?
区分 DeepSearch 和之前AI搜索的一个差别是:是否会进行多轮搜索,并且能够在探索过程中不断产生新的搜索请求。
我拿这个问题问了夸克,总结了“深度搜索”的三个核心特征:
1. 多轮搜索与动态调整
2. 过程中的推理和决策
3. 与用户多次交互并优化
很多时候,我们脑海里有一个问题,但其实问题包括了很多条件和要素,能拆出很多个小的模块——这就对应了深度搜索的“多轮搜索”和“推理决策”。
多轮搜索”会把问题的多个要素拆开来分别搜索、不同维度进行梳理;推理决策”则是按照一定策略和推理,把多次的搜索结果优化成更好的答案。
用在夸克上,就是“先思考,再搜索”。
比如说,“给50岁妈妈的母亲节礼物方案”,所谓用心,不过就是多花心思、多思考再行动,而不是简单搜个礼物买的动作。
深度思考模式下,夸克的回答显然多了一点用心和真心。
把妈妈可能的诉求先做拆分,分别搜索相关问题。可以说考虑很周到,建议很全面。
不是平白无故随意推荐的,而是针对中年女性的特点,主动去当“妈妈的小棉袄”。
所以夸克深度搜索的直观体现是“多轮、递进式搜索”,能在信息检索过程中主动提出新的查询。
再进一步,就是形成类似人类研究者的探索链条,而不是仅仅返回一次性的答案。
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二、DeepSearch和DeepThink啥区别?
有朋友说之前夸克不是已经上了深度思考吗,思维过程展示的明明白白,考虑的也特别细致全面,又有啥区别呢?
深度思考即DeepThink,更多强调CoT思维链,也就是把思维路径、解题步骤给呈现出来,更透明、可追溯是它的优势。
在需要推理和理性判断的时候,深度思考会更有逻辑,更严谨。脑筋急转弯或者高数题、代码题,都可以表现不错。
但 DeepSearch 的侧重显然不同。
第一层是 RAG+CoT,保证搜索结果准确的前提下,更主动、更贴心。
第二层是 Agent。在搜索、筛选、阅读、评估、匹配后,精读数百个页面中的核心信息,根据情况调用不同的Agent,使搜索结果的内容更加深入和全面。
比如应用场景的对比,可以看下面这个表:
夸克DeepSearch生成的表格?
总结一下,有以下几个维度的不同:
夸克DeepSearch生成的表格?
传统搜索是“找相同词”,AI搜索开始有了信息的整合和生成,再到DeepThink开启了“高情商”回答,终于到了DeepSearch,“高搜商”和“高情商”实现了贯通。

三、DeepSearch和Agent是什么关系
很多Agent产品其实很早就拥有了DeepSearch的能力。
比如 Devin,虽然表面上是个通用编程 Agent 产品,但很早就有人拿来做研究、写报告,测试其复杂信息处理和综合问题解答的能力。
再后来,Manus作为Agent一炮而红,但其核心能力也并没有超出DeepSearch的范畴。
可以说,夸克的“深度搜索”,就是普通人可以免费日常使用的一个Agent,不搞噱头,但是足够好用可靠。
从技术架构来说,DeepSearch也是Agent的实现路径之一,可视为Agent的轻量化实现,强调信息整合能力
举个例子,最近外卖行业三足鼎立,京东饿了么美团三家大打价格战,我想了解一下外卖行业市场的现状,那么我可以直接问「深度搜索」:

结果呈现的逻辑、主动思维和深度分析的过程,和传统搜索完全是两个物种,我更愿意称之为Agent。


再给大家看个例子。
这次用的夸克App,想买一款100元内的能提升小猫食欲的罐头。
非常细分具体的一个问题,在搜索引擎上直接搜,会发现基本都是广告,但更多更符合小猫的健康特点,呈现形式也非常有条理。
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再比如,我想给爸妈设计一个三亚旅行计划,要符合中年人的偏好和特点。
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相比AI搜索直接生成的答案,更接近Agent的点在于,在制定规划前就进行了很多动态的分析。
答案结尾还给出了视频的呈现,很直观,很最开始的动态分析做了呼应,更符合爸妈的爱好。
同时,这种动态的分析还有另一个好处:能根据问题难度灵活配置搜索资源。

这一点在通义App也有体现,算力和思考量可以手动或者自动分配。比如问 1+1 等于几,可能用户更想要一个简单直给的答案。


该花力气时不吝投入,不该浪费时也懂得节制,最终体现的是「搜商与效率齐高」。

我又尝试了更复杂的任务:【高考报志愿】。


现在是5月,已经进入了高考季,下个月家长们每天焦头烂额的,大概就是孩子志愿填报的难题了。


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因为信息不对称、数据分散,需要搜索并且对比判断的内容极多,决策要求和个性化匹配也要求极高。


夸克“高搜商”、“高情商”两大优势,在高考报志愿上非常突出。

接下来的6月,我对高考相关的AI搜索非常乐观。如果说23年、24年的“AI报志愿”还处在噱头阶段,今年的夸克已经让我看到了“取代张雪峰”的可能。


如果是面向高二的学生,如何做学业规划,我又做了追问。
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在学习计划、方法、目标等方面的通盘考虑,以及多模态的呈现形式,自主思考,智能判断,可以说远超一般的学业规划师。
而且因为夸克庞大的数据和用户真实的动作交互,“比真人更懂你”不再是想象。
再来看个非常需要“同理心”的例子,比如不一定适合跟别人讲的感情问题。
牵扯到用户隐私、小秘密,有些个人问题难以启齿或者难以解决,这个时候,夸克可以说是更优解了。
比如这个问题:“女友发现我见了前女友”。


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除了小秘密和个人问题,还有很多高要求的场景,追求严谨性和信息源的可靠性。
这就在“逻辑清晰、步骤合理”的基础上要求更高了。
夸克在「信源可溯性」方面也表现出色,尤其是在健康、学术等对信息准确性要求极高的场景中。下面展示了两个示例。


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可以看到,夸克不仅会引用国内外权威数据库的循证医学资料,还能结合上下文做出具备因果推理能力的判断。


这背后是其自建的亿级医学知识库,其中包含中文医学数据库全集和千万级国内外论文,由数百位顶尖医学专家主导内容建设(院士、全国主委 / 副主委、全国常委 / 省级主委以上专家占比 65%+)。


并且,夸克还与近百家医疗机构和协会合作,严格执行「三审三校」,确保答案的科学性和安全性。


相较之下,很多 AI 应用在专业领域的「信源可溯性」方面还有所欠缺。此外,还会表现出明显的高幻觉问题,对搜索信源的展示随机,并且经常不展示搜索结果来源。


而且我发现,夸克的识图又升级了。拍照查热量、识图看药方、试卷做分析等等都可以。


在“AI超级框”里,“一键改图”变得更加全能而且效果惊艳


在编辑创作方面,用户可以用对话的方式实现“去路人、换穿搭和改表情”等特色功能,轻松拯救废片。


在图片创作功能上,用户能以图生图,将一幅普通风景照转变为动漫、油画等风格的艺术照,把优质内容进行二次创作。


而所有的这些条件和场景,共同让我看到了夸克作为【超级Agent+超级刚需】的更多可能。



四、DeepSearch,通往AGI之路
DeepSearch通过逻辑推理、动态规划、多模态整合三大核心能力,构建了接近AGI的“思考-决策-执行”闭环。
尽管仍存在长期记忆不足、多模态融合不完善等挑战,但其技术架构已为AGI的实现提供了关键路径。
未来,随着端到端训练和自主学习技术的突破,DeepSearch或将成为AGI落地的重要范式。

在互联网发展的漫长岁月里,搜索引擎一直扮演着"数字图书馆导览员"的角色——它帮助我们锁定关键词,跳转到目标页面,却从不对展示的内容负责。

但随着生成式AI技术的爆发式发展,越来越多的用户开始期待一个全新的智能形态:这不再只是一个简单的查询工具,而应该是一位拥有独立思考能力、深度理解能力,并能主动解决问题的AI管家。

夸克此次的升级突破,正是对这一时代呼唤的强势回应。

它不仅重塑了搜索的形态——从机械的"信息查找"进化为智能的"问题终结",更通过"智能深搜"和图像识别等技术的全面进化,让AI真正走进了普罗大众的生活场景。

现在,你可以让它规划一份避开所有旅行陷阱的完美假期,也可以一键生成专业级的行业分析报告,甚至随手拍张照片,它就能精准识别、智能分析,直击你的核心需求。

这种从信息输入到成果输出的完整闭环,标志着AI搜索已经走下技术神坛,更意味着普通网民获取信息的方式正在经历革命性的升级。而夸克,正用其"搜索黑科技"为用户打开智慧决策的新世界。

可以说,在AI定义的新搜索时代,理解力就是核心竞争力。而夸克,已经在这场赛跑中抢占了高点。

面向未来,夸克将持续拓展其"AI智能中枢"的能力边界——从精准捕捉自然语言意图,到智能调度各类工具资源,最终实现"用户驱动AI,AI调度万物"的终极愿景。

到那时,一个真正懂你所想、急你所需、与你并肩作战的AI搜索伙伴,必将惊艳登场。


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