Agent專用搜索登頂Product Hunt，Token更省搜得更準(zhǔn)

聞樂 發(fā)自 凹非寺
量子位 | 公眾號(hào) QbitAI

本期Product Hunt周榜Top 1出自中國團(tuán)隊(duì)，AnySearch

一款AI搜索產(chǎn)品。

過去一年，PH榜一的位置被Agent、AI IDE、大模型輪番占據(jù)，幾乎沒見過搜索類產(chǎn)品的影子。

就是因?yàn)樵谌蜷_發(fā)者眼里，普通AI搜索已經(jīng)很難突圍了。

AnySearch這一登頂，挺新鮮。

看了下成績單，在一項(xiàng)由Frames、FreshQA、WebwalkerQA組成300道問題的基準(zhǔn)測(cè)試中，全程采用同一款LLM的條件下，AnySearch以76.4%的綜合準(zhǔn)確率領(lǐng)先Parallel、Brave Search；

同時(shí)，延遲方面AnySearch也是三家最優(yōu)。

要說作為一個(gè)搜索產(chǎn)品，AnySearch還真有點(diǎn)特別，它不是給人用的，而是給Agent用的。

AnySearch不僅能搜到公開網(wǎng)頁信息，還能覆蓋高質(zhì)量的垂直領(lǐng)域數(shù)據(jù)，專門給Agent提供更實(shí)時(shí)、準(zhǔn)確、可追溯的結(jié)構(gòu)化信息輸入。

已經(jīng)有用戶現(xiàn)身說法，他原本用普通搜索給量化Agent扒美股資訊。

結(jié)果搜索到的內(nèi)容過時(shí)消息一大堆，導(dǎo)致AI被誤導(dǎo)判斷失誤。

更換了AnySearch之后，依靠來源去重、優(yōu)先推送最新資訊，Agent拿到了靠譜情報(bào)，整套交易系統(tǒng)穩(wěn)了不少。

（本文案例僅為用戶個(gè)人體驗(yàn)分享，不構(gòu)成任何投資建議。市場(chǎng)有風(fēng)險(xiǎn)，投資需謹(jǐn)慎。）

視頻地址：https://mp.weixin.qq.com/s/xv3ukK9_KjdGCtov95uTYA

專為Agent打造的搜索，有意思，那必須得給我的Agent安排一下了～

你的Agent，搜商夠用嗎？

在實(shí)測(cè)之前，咱先說說為啥AnySearch看上去比較“新奇”。

現(xiàn)在不少AI搜索產(chǎn)品，還是把網(wǎng)頁鏈接、標(biāo)題和摘要丟給Agent。

這套方式對(duì)人沒啥問題，掃一眼標(biāo)題，就知道該不該點(diǎn)進(jìn)去。

但Agent讀取全文的成本太高了，網(wǎng)頁里充斥的廣告、SEO垃圾信息，極易造成上下文冗余。

最好的方法其實(shí)是讓Agent能夠直接用篩選后的有效信息解決問題。

所以對(duì)于AnySearch，咱的期待就是它能不能像官方宣稱的一樣，通過20多個(gè)垂類源和多源交叉過濾機(jī)制，給Agent交付更實(shí)時(shí)、準(zhǔn)確的結(jié)構(gòu)化內(nèi)容。

開整！

AnySearch的接法很簡(jiǎn)單，通過API、MCP或Skill都可以，我這里就直接裝的skill。

第一個(gè)任務(wù)，我想讓AI幫我找到真實(shí)的生產(chǎn)級(jí)代碼：

我在做一個(gè)項(xiàng)目，需要用Go實(shí)現(xiàn)一個(gè)API限流器，我不想看教程，給我真實(shí)開源項(xiàng)目里的生產(chǎn)級(jí)代碼。

在使用AnySearch之前，我先用AI跑了一遍，結(jié)果不出所料，人家甩給我?guī)讉€(gè)經(jīng)典鏈接，摘了幾段核心代碼就算敷衍我了……

再看看AnySearch實(shí)力如何。

這次我得到的是結(jié)構(gòu)化代碼，調(diào)用鏈更完整，可以直接借鑒實(shí)現(xiàn)。

然后我又選了一個(gè)非常典型的搜索場(chǎng)景，對(duì)一家公司做盡調(diào)，摸清底細(xì)。

這次我選擇了Exa和AnySearch分別執(zhí)行相同的搜索指令，將搜索結(jié)果傳遞給Agent生成報(bào)告。

兩份報(bào)告開篇的基礎(chǔ)工商注冊(cè)信息維度覆蓋度相近，基礎(chǔ)公開資料完整度差距不大。

然后我又仔細(xì)看完了兩份調(diào)查，有一個(gè)最明顯的發(fā)現(xiàn)是，海外搜索引擎還是對(duì)國內(nèi)事件了解不夠。

在報(bào)告的風(fēng)險(xiǎn)部分，AnySearch能夠精準(zhǔn)抓取平臺(tái)公示的企業(yè)合規(guī)相關(guān)記錄；

而Exa輸出的報(bào)告完全缺失這一類本土公示信息，關(guān)鍵風(fēng)險(xiǎn)維度直接空白。

經(jīng)過這輪對(duì)比，我有點(diǎn)理解為啥AnySeaarch能拿PH榜Top 1了。

AnySearch不僅是能給到結(jié)構(gòu)化信息，而且搜到的內(nèi)容更全更新

接下來我又讓AnySearch做了一份全球能源市場(chǎng)報(bào)告，涵蓋美國天然氣庫存變化、歐洲各國日前電價(jià)走勢(shì)、澳洲電網(wǎng)碳排放強(qiáng)度。

最后我拿到的報(bào)告很詳細(xì)，分區(qū)域庫存明細(xì)、14國電價(jià)走勢(shì)復(fù)盤、碳排放因子全拉齊了。

關(guān)鍵是，搜到的這些數(shù)據(jù)都是實(shí)時(shí)的。

美國天然氣庫存用的是EIA 7月9日剛發(fā)布的最新一期，歐洲電價(jià)甚至追到了7月12日的日前交割價(jià)。

測(cè)也測(cè)完了，那就來聊聊大家好奇的另一個(gè)問題：

AnySearch到底做了什么，才把搜索質(zhì)量拉開這么大？

讓AI看到網(wǎng)頁之外的世界

它重新設(shè)計(jì)了一套適配Agent工作的搜索方式。

對(duì)Agent來說，如果源頭拿到的素材本身就不靠譜，后面的推理能力再強(qiáng)，也是在錯(cuò)誤的信息基礎(chǔ)上白費(fèi)力。

問題在于，Agent要面對(duì)的數(shù)據(jù)，本來就不在同一個(gè)地方。

一句提問背后，可能對(duì)應(yīng)代碼倉庫、企業(yè)數(shù)據(jù)庫、法律文書、學(xué)術(shù)平臺(tái)、金融數(shù)據(jù)等完全不同的數(shù)據(jù)世界。

跟Exa搜索思路不同，Exa是在網(wǎng)頁世界里做搜索，AnySearch則直接連接了網(wǎng)頁之外的垂直數(shù)據(jù)源。

AnySearch搭建了覆蓋通用搜索和20多個(gè)垂直領(lǐng)域的數(shù)據(jù)體系，包括代碼、法律、學(xué)術(shù)、金融、安全、企業(yè)商業(yè)等多個(gè)方向。

△一個(gè)查詢從進(jìn)入AnySearch到交付給Agent

經(jīng)過的處理管線

所以搜索的第一步，AnySearch會(huì)先進(jìn)行一次智能意圖識(shí)別，根據(jù)問題自動(dòng)選擇最合適的數(shù)據(jù)路徑。

問公司背景，去翻工商數(shù)據(jù)庫、投訴平臺(tái)、專利庫；問能源行情，去拉實(shí)時(shí)電價(jià)和庫存數(shù)據(jù)。問代碼實(shí)現(xiàn)，就去GitHub倉庫里翻源碼。

如果一個(gè)問題可能涉及多個(gè)領(lǐng)域，它又會(huì)同時(shí)發(fā)起多條搜索路徑并行查詢，誰先返回高質(zhì)量結(jié)果，就優(yōu)先進(jìn)入后續(xù)流程，不會(huì)讓Agent白等。

不過，選對(duì)渠道只是開端。

互聯(lián)網(wǎng)最大的特點(diǎn)，從來不是信息太少，而是信息太多。

普通搜索引擎里經(jīng)常出現(xiàn)同一個(gè)網(wǎng)站霸占大量版面，大量文章互相洗稿轉(zhuǎn)載的情況。

對(duì)于人來說，這可能只是多翻幾頁的事兒；

但對(duì)于Agent而言，每一條搜索結(jié)果都會(huì)進(jìn)入上下文，除了重復(fù)內(nèi)容外，如果搜索結(jié)果不準(zhǔn)，也會(huì)引發(fā)Agent自動(dòng)多輪搜索，最終導(dǎo)致Token浪費(fèi)。

并且，重復(fù)內(nèi)容越多，真正有價(jià)值的信息反而會(huì)被稀釋。

Tavily、Exa雖然也做了去重處理，但它們更多是把一堆結(jié)果全部返回給Agent，再靠模型燒Token自行篩選。

AnySearch專門針對(duì)AI讀取方式，重新做了一套排序算法，將信息篩選前置。

同源衰減算法，會(huì)主動(dòng)降低同一網(wǎng)站重復(fù)內(nèi)容的權(quán)重，避免整個(gè)搜索結(jié)果都來自一個(gè)站點(diǎn)；

信息密度仲裁算法，會(huì)在相關(guān)性相近時(shí)，優(yōu)先保留信息量更豐富、覆蓋更全面的內(nèi)容；

與此同時(shí)，混合排序算法還會(huì)同時(shí)考慮語義相關(guān)性和內(nèi)容時(shí)效性，讓真正最新、最相關(guān)的信息排到更靠前的位置，不會(huì)被營銷推廣內(nèi)容擠占前排位置。

經(jīng)過這一輪排序之后，留下來的才是真正值得交給模型處理的信息來源，不給模型增添額外負(fù)擔(dān)。

△圖片AI生成

但即便是搜索到了高質(zhì)量網(wǎng)頁，這些內(nèi)容依然不能直接交給模型。

于是AnySearch會(huì)完成最后一步內(nèi)容整理，把模型不需要理解的元素全部剝離。

自動(dòng)完成正文提取、頁面去噪、內(nèi)容清洗，再統(tǒng)一轉(zhuǎn)換成Markdown結(jié)構(gòu)化格式，把真正有價(jià)值的信息保留下來。

這時(shí)候Agent拿到的就是一份已經(jīng)整理好的、可以直接進(jìn)入推理階段的數(shù)據(jù)。

整套過程既減少了上下文長度，也降低了Token消耗，讓模型把更多算力放在思考問題本身。

到這里，搜索的問題已經(jīng)解決了。但對(duì)于開發(fā)者來說，一個(gè)真正能放進(jìn)工作流里的搜索系統(tǒng)，還得考慮工程層面的穩(wěn)定性。

所以AnySearch又做了Agent原生設(shè)計(jì)，接入方式支持貼合開發(fā)者習(xí)慣的API，MCP和Skill；

還加入了自動(dòng)容錯(cuò)、超時(shí)管控等工程能力，即使某一路數(shù)據(jù)源出現(xiàn)異常，也不會(huì)拖慢整個(gè)搜索流程，而是會(huì)自動(dòng)切換可用路徑，保證任務(wù)能夠繼續(xù)執(zhí)行。

從搜索入口、結(jié)果排序，到信息處理，再到最終交付給模型，AnySearch幾乎把整個(gè)信息獲取鏈路都重新按照Agent的工作方式設(shè)計(jì)了一遍。

搜索，正在成為Agent時(shí)代的基礎(chǔ)設(shè)施

過去很長時(shí)間，大家討論大模型時(shí)，焦點(diǎn)幾乎都是模型本體。

參數(shù)規(guī)模、推理能力、代碼水平……好像只要模型越來越聰明，Agent就會(huì)越來越好用。

但真正開始做Agent之后會(huì)發(fā)現(xiàn)，很多任務(wù)失敗，問題并不出在模型思考環(huán)節(jié)，而是第一步拿到的信息就已經(jīng)錯(cuò)了。

再頂尖的大模型，也沒法憑空生成實(shí)時(shí)資訊，更不可能把缺失的數(shù)據(jù)“推理”出來。

模型負(fù)責(zé)思考，搜索負(fù)責(zé)獲取事實(shí)。

在模型性能持續(xù)內(nèi)卷的當(dāng)下，信息獲取能力的短板反而會(huì)越來越突出。

前者決定Agent的能力上限，后者決定Agent的能力下限，而且模型越聰明，對(duì)信息質(zhì)量越敏感。

換句話說，Agent時(shí)代的搜索需要被重新定義

過去，搜索的目標(biāo)是幫助人找到網(wǎng)頁；

現(xiàn)在，它開始承擔(dān)另一項(xiàng)任務(wù)，為Agent持續(xù)提供能夠直接參與推理和執(zhí)行的高質(zhì)量信息。

AnySearch踩中的正是這個(gè)變化。

AnySearch的團(tuán)隊(duì)，沒有選擇繼續(xù)做一個(gè)面向人的搜索產(chǎn)品，而是圍繞Agent重建搜索方式。

放眼目前國內(nèi)外市場(chǎng)，無論是Exa、Parallel、Brave還是Tavily，都在探索AI搜索的不同方向；

但它們普遍的思路是依托全網(wǎng)網(wǎng)頁資源，在檢索完成之后依靠大模型完成結(jié)果過濾和內(nèi)容提煉。

AnySearch則實(shí)現(xiàn)范式升級(jí)，搜索前依靠意圖路由匹配垂直數(shù)據(jù)源，搜索階段完成前置篩選，最后輸出結(jié)構(gòu)化內(nèi)容，真正把搜索當(dāng)作Agent的基礎(chǔ)設(shè)施去打磨。

一個(gè)才上線兩個(gè)月的Agent搜索產(chǎn)品能夠沖上Product Hunt周榜第一，本身就說明AnySearch切中了行業(yè)剛需。

開發(fā)者的訴求十分明確：讓Agent穩(wěn)定獲取真實(shí)、實(shí)時(shí)、可用的信息，并持續(xù)完成真實(shí)世界里的任務(wù)。

所以，如果你的Agent“搜商”也還差點(diǎn)意思，那AnySearch真可以安排一下～

AnySearch支持匿名體驗(yàn)，不用注冊(cè)，Skill/MCP/API開箱即搜

不過這邊還是建議注冊(cè)一下——

因?yàn)樽?cè)之后每天能拿1000次免費(fèi)搜索調(diào)用額度（doge）。

項(xiàng)目地址：https://github.com/anysearch-ai