AI搜索的演进与重构 - AI正在重构搜索体验，从早期的AI Summary发展到Deep Research，拓展了搜索的广度和深度 [1][2] - Agent时代赋予搜索能力升维，可解决复杂问题如研究任务、投资决策、内容创作（生成视频/PPT）等 [3][4] - 纳米AI推出的「超级搜索智能体」结合多Agent协作、多模型协作、MCP和AI浏览器能力，尝试提供AI搜索新解决方案 [5] 传统搜索痛点与AI搜索变革 - 传统搜索依赖关键词（5-10字），超过20字时答案质量显著下降，40%需求为找网址，60%为提问 [10] - AI搜索改变用户习惯，提问长度普遍超过20字，最长可达数千字，90%需求转为提问，10%为创作/改写 [10][11] - 360月度AI搜索使用量达1.5亿次，超第二名十倍 [16] AI搜索的三阶段发展 - 1.0时代：AI总结问题答案置于搜索结果前，但体验提升有限 [15] - 2.0时代：大模型做意图识别实现多意图全网搜索，与DeepSeek体验接近 [15] - 3.0时代：重构底层架构，AI自动判断需求复杂度，分解规划并交付专家级结果（如研究任务） [15] 超级搜索智能体的技术架构 - 采用多Agent结构：任务分解智能体、调度智能体、多模态生成智能体协作完成复杂任务 [22] - 组合80+模型形成智能底座，包括高级推理模型（DeepSeek R1/Qwen 3）、工具调用模型（豆包/通义千问）、专业小模型（快速搜索/翻译） [26][27] - 支持长调用链，可调度50个工具分析500份文档，通过AI专用浏览器、搜索和代码生成工具扩展能力 [26][28] AI浏览器的关键能力 - 抓取国内外超1,000亿内容，覆盖PDF、视频、音频、社交/电商网站 [30][33] - 重做浏览器底层，模拟人类操作（点击/关弹窗/购物车操作），解决登录信任和网页嵌套难题 [32] - 打破信息孤岛，利用网站内部深度检索获取传统搜索引擎无法抓取的内容 [33] 应用场景与效率提升 - 购物智能体并行搜索小红书/淘宝/京东，整合优惠信息和用户反馈生成报告 [35] - 生成PPT消耗100万token（成本8-10元），逻辑设计和视觉效果超人工制作 [37] - 多模态知识库可批量分析500份简历，筛选符合条件候选人并以表格呈现 [29]