“深度搜索”远不止搜索，更像人人都能用的Agent

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”。

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。

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。

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。

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。

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。

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”。

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。

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。