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对于大部分移动互联网时代的用户来说，“信息孤岛”是在信息检索时，不得不跨越的第一座大山。
举一个简单的例子，如果你要策划一场跨国学术会议，通常要在小红书上搜索合适的会议场地、在OTA平台上安排对应的机票行程、再在学术数据库上检索合适的议题和素材，这还不包括比价验证和信息核实环节。
如果放在两年前，接入各大平台的AI搜索，已经能做到将碎片信息归纳整理，或者生成真假难辨的片段答案。
这固然是生成式AI时代初开的“基操”，但也显而易见，信息鉴别和链接跳转，对用户而言，仍然占用了大量的时间与精力——甚至在某些时候，鉴别信息的成本超出了在平台间使用“跳岛战术”的成本。
而当互联网的一只脚迈入生成式AI时代，简单的信息归纳和整合，已然不符合越来越挑剔的用户需求，无论是用户一侧，还是厂商一侧，都在呼唤更AGI化，能力更“全栈”的AI搜索应用。
有基于此，新发布的纳米AI超级搜索智能体，某种意义上宣告了“跳岛”时代的结束——从纳米开始，搜索引擎不再是一个“无情的信息检索工具”，而是一个会自主拆解问题，制定策略的“实时生产力平台”。AI搜索，至此进入了另一个发展阶段。
01 “3.0”阶段的AI搜索，应该是什么样子？作为与互联网相伴而生的“基建型”产品，进入AI时代的搜索引擎，在不到4年的时间里，已经经历了三个不断迭代的发展阶段。
哪怕是在大模型时代初期的“1.0”阶段，用户在浩如烟海的互联网，信息检索仍然逃不开“手动检索”——输入合适的关键词，筛选有效信息，并在人工处理后，形成为能直接使用的结果。
2023年以后，信息聚合的步骤被大模型所取代，在此过程中，浏览器和搜索引擎只负责根据关键词呈现搜索结果，用户需要通过不同关键词的排列组合精准定位搜索目标，这对于检索能力的要求自然较高。
根据《Nature》的研究，大多数用户的单次有效信息检索平均耗时12分钟，其中60%时间消耗于链接跳转与信息真伪验证。
360集团副总裁、纳米AI负责人梁志辉也曾在AGI Playground大会上分享过传统搜索的局限性——在此过程中，超过40%的用户需求仅为网址或资源定位，而60%的问题求解需求被压缩进关键词匹配的框架中，复杂意图无法表达。
在Kimi、Perplexity等高性能大模型推出之后，接入互联网的AI搜索随之进入2.0时代。
这个阶段的显著特征是，大模型解析问题直接生成大部分可用的摘要答案，信息整合效率显著提升。SimilarWeb数据显示，全球AI问答产品月活用户已经超过5亿，也印证了AI搜索市场规模的不断增长。
但在这个阶段，AI搜索的网页结果进入了“隐藏状态”，用户需要自行进入链接，检查引用网页的真实性。即便如此，用户仍然需要掌握Prompt工程技能才能精准提问，就模糊意图的解析能力而言，这个阶段的AI搜索引擎，仍然较为薄弱。
以“策划亲子登山活动”的任务目标为例，这个阶段的AI搜索在识别到用户意图之后，大多数情形下，已经能做到提供景点列表和出行方式推荐，但仍然无法将其拆分为装备清单、路线规划、保险购买等子任务。一些特定领域的内容，仍需跳转到对应的内容平台自行检索
至于答案本身的准确程度，仍然大量依赖于用户自行验证。但大量不具备Prompt或者验证习惯的用户，并没有识别答案幻觉成分的能力。
斯坦福大学2024年发布的《AI可信度研究报告》显示，63%的职场新人首次使用AI时，因未识别幻觉导致工作失误，且错误内容的平均传播率比人工失误高40%。换言之，起码在AI搜索领域，仍然需要通过产品迭代解决答案幻觉和子任务层面的问题。
但当AI搜索进入2025年，以纳米AI为代表的搜索智能体，推动AI搜索进入了3.0时代。相较此前“教你做事”的AI+搜索引擎，超级搜索智能体已经可以做到从意图输入、自动执行到结果交付的闭环，“帮你做事”已经大部分变成了可能。
具体而言，3.0时代的智能体搜索，已经从标准上与传统意义的搜索引擎“泾渭分明”：
其一，智能体已经能做到内置任务规划，用户不必再手动拆解任务单个搜索，做到“搜索即执行”。
其二，在底层大模型层面，打破了不同模型的“次元壁”，通过产品层接入不同模型的长板能力优势互补，显著提高输出内容的专业度和准确度。
其三，通过自研的MCP工具，实现多模态、跨网站数据的深度抓取，以往的“信息孤岛”被逐步瓦解，在信息维度层面的认知再度提高。同时也能做到多模态输出。
其四，结合用户此前的搜索习惯和记忆数据，让AI不再“失忆”，实现更具深度的个性化搜索体验。
截至目前，谷歌新发布的AI Mode，已经大部分实现了上述能力，而在国内，自纳米AI超级搜索推出以后，超级搜索智能体的产品空白，至此也被填补完成。
02 从问答到交付的“AI搜索范式革命”在此前举行的产品发布会上，360集团创始人周鸿祎指出，之所以选择用智能体重塑和改造搜索，是因为智能体已成为AI“下半场”的主角——“虽然目前大模型的能力越来越强，但仅有大模型还不够。大模型相当于大脑，能思考、能生成，但是没有手和脚，不会用工具，不能直接干活，落地执行遇到障碍。”
而在目前主流的“工作流”智能体层面，也仍然逃不掉人工编排和设计任务流程。对于一些专业程度较高的任务来说，使用智能体完成工作，仍然有不小的难度。
这就是纳米AI迭代至“超级智能体”所要解决的问题。
跟一般的大模型或者智能体不同，纳米AI更强调“搜商”，即搜索思维。譬如传统搜索引擎的终点是信息呈现，而纳米AI的起点是用户目标的终极达成。无论是为初创团队设计股权激励方案，还是策划一场跨国学术会议，它都能将开放式需求转化为可落地的解决方案。
这种能力源于其Multi-Agent架构的深度应用：每个子任务如同被分配给专业团队的独立工单，法律条款查询、模板生成、税务计算等环节在分布式计算中同步推进，系统实时监控进度并动态纠偏。
更关键的是，纳米AI通过接入实时API实现了结果的动态进化——当航班价格波动、学术数据库更新或政策法规调整时，交付文档会自动触发二次验证与修正，确保用户始终掌握最新数据。
这种纠偏带来的实际体验提升，在实际场景中尤为显著。譬如在618期间，美妆商家想要重新设计商品主图，以此提振点击率和销量。在纳米AI超级搜索里，只需输入这样一句话，无需多余提示词，纳米AI即可完成从搜索到结果呈现的一系列工作。
在前期规划层面，纳米AI即会按照搜索结果的有用程度进行重新排序，并进行对应的结果分析，并生成总结和对应分析报告。
但这也只是第一步，智能体在层层拆解复杂任务的同时，通过深度搜索能力，打破平台间的“信息围墙”，实现跨平台搜索，方便用户决策。
同时在输出结果层面，用户可以自主选择生成图片或者文字方案。在最终的输出结果上，也按照对应的方案各生成了效果图，基本达到了可直接商用的状态。
由此可见，搭载超级智能体的纳米AI搜索，已经很大程度上脱离了传统意义上的“工具属性”——借助内置的80余个大模型构成“能力矩阵”，无论是金融模型计算股权激励的期权定价，还是法律模型审核条款合规性，多模态模型则将枯燥数据转化为可视化图表。
这种交付内容的“维度进化”，也标志着搜索的核心价值正从信息罗列走向智能交付，从被动应答用户输入的关键词，跃迁为主动理解并终结用户的原始目标。它不再只是一个信息的索引库，而是整合认知、决策与执行的解决方案引擎。
03 中国智能体的“国际突围”截至目前，国际AI行业的竞争已经聚焦于智能体赛道，OpenAI的GPT-5 Agent、Google的Project Astra等巨头动作频频。
在“互联网女皇”Mary Meeker 发布的《趋势——人工智能》专题报告中，也着重提到了三个关键词：竞争白热化、开源浪潮、中国势力崛起。
在月度用户活跃量这一核心指标中，中国有两家公司进入全球市场前5。在中国市场，字节豆包、DeepSeek分列前二之外，Kimi、纳米AI紧跟其后，腾讯元宝和百度文心一言则位于第五、第六的位置。
而纳米AI，则是中国首个对标国际顶尖水平的AI Agent产品。
这一变化绝非偶然。它不仅验证了中国顶尖团队的研发实力已达国际一线，更从实际落地的维度宣告，在代表AGI认知与执行前沿的智能体技术代际上，中国已摆脱单一的跟随模式，在核心能力构建上实现了与全球顶尖同频共振，长期以来的“技术鸿沟”正被技术代际的同步所打破。
纳米AI将“搜商”贯穿任务执行始终的Agent范式，并不完全是技术性能的追赶，而是一种面向未来产业需求的差异化竞争力。其远期市场潜力与创新空间上限，正随着产业AI化的深入而不断抬升，并最终成为AI行业的“AGI”叙事中，一个重要的“中国支点”——
它不仅能为国内千行百业的智能化升级提供核心引擎，更在国际舞台积极参与，并逐渐争夺AGI技术范式的定义权，与规则制定进程。最终推动着中国智能体，从局部赶超走向全方位的“国际突围”。
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