360集團副總裁梁志輝：AI時代的下一個超級入口是超級搜索

6月21日，AGI Playground于北京舉行，360集團副總裁、納米AI負(fù)責(zé)人梁志輝發(fā)表主題為《AI時代的下一個超級入口——超級搜索》的演講。

360集團副總裁、納米AI負(fù)責(zé)人梁志輝

梁志輝分享稱：“傳統(tǒng)搜索存在諸多用戶痛點。在使用傳統(tǒng)搜索時，用戶必須輸入關(guān)鍵詞進行檢索。一旦關(guān)鍵詞數(shù)量超過20個，搜索結(jié)果的答案質(zhì)量便會顯著下降。在傳統(tǒng)搜索引擎的用戶需求中，超過40%是尋找網(wǎng)址或資源，而超過60%則是求解各類問題。隨著大模型的出現(xiàn)，用戶搜索習(xí)慣發(fā)生顯著變化，從小心翼翼的輸入關(guān)鍵字，到隨心所欲地提問題，以提問方式進行搜索的需求占比高達90%，10%的需求涉及創(chuàng)作、改寫等其他類型。”

隨著用戶搜索習(xí)慣從關(guān)鍵詞檢索轉(zhuǎn)向意圖搜索，傳統(tǒng)搜索模式已難以滿足需求。360憑借AI領(lǐng)域的前瞻性布局，率先用AI改造傳統(tǒng)搜索。早在行業(yè)起步時，360就介入 AI 搜索賽道，在實踐迭代中，共經(jīng)歷了三個階段：

在1.0的AI搜索階段，國內(nèi)外搜索引擎普遍采取的策略是：借助AI對用戶問題進行提前總結(jié)，并將總結(jié)結(jié)果置于搜索結(jié)果首位。然而，這種模式存在明顯局限性：其本質(zhì)仍是基于 “記憶 + 檢索”的邏輯，僅對用戶高頻問題進行預(yù)設(shè)總結(jié)，“關(guān)鍵字”越長，效果越差。結(jié)果越多，問題越多，導(dǎo)致答案準(zhǔn)確性不足，用戶體驗與傳統(tǒng)搜索相比并無顯著提升。

進入2.0階段，行業(yè)開始探索大模型與搜索的深度融合，通過大模型進行意圖識別，實現(xiàn)多意圖全網(wǎng)搜索，以促進信息對稱。但隨該階段的搜索體驗與前代相比差異仍不顯著。

基于模型調(diào)用成本降低、用戶提問復(fù)雜度提升的行業(yè)趨勢，360 將搜索升級至3.0階段。相較于前代僅處理單一問題的模式，AI搜索3.0搭載 “任務(wù)引擎”，具備自主任務(wù)規(guī)劃能力：當(dāng)系統(tǒng)接收指令后，可自動判別需求類型屬于簡單需求還是復(fù)雜任務(wù)，并通過 “分步規(guī)劃 — 分步執(zhí)行 — 分步理解” 的邏輯，實現(xiàn)專家級結(jié)果交付。

近日，納米AI升級為超級搜索智能體，面對復(fù)雜問題時，納米AI超級搜索智能體可以實現(xiàn)從單詞搜索躍升為循環(huán)推理，可以對提問者的復(fù)雜意圖進行邊搜索、邊思考、邊驗證。

從用戶場景看，如果你要組織一群人出去玩，每個人都有不同的偏好，如何規(guī)劃行程讓所有人都滿意？

比如提問AI：我要帶5個朋友去野外攀巖，大部分都是初學(xué)者，幫我推薦幾個國內(nèi)野攀圣地，最好當(dāng)?shù)孛朗潮容^出名。其中1人喜歡音樂節(jié)，近期附近城市有音樂節(jié)的優(yōu)先。

這類復(fù)雜的需求，過去經(jīng)常無從下手。不知道如何組織語言才能清晰描述問題。用戶要先搜中國野攀圣地，再搜初學(xué)者適合的野攀地點，野攀+美食，野攀+音樂節(jié)，所有關(guān)鍵詞的排列組合都試一遍，越搜信息越多，越搜信息越亂，依然找不到想要答案。

如今交給納米AI超級搜索，不需要再琢磨關(guān)鍵詞。一句話說出需求，再長再復(fù)雜的問題， 納米通過“智能反問”、 拆解復(fù)雜語義，抽絲剝繭理清問題，精準(zhǔn)識別搜索需求。

隨后把復(fù)雜的任務(wù)分解成多個子任務(wù)，每個子任務(wù)沿著“任務(wù)樹” 再次拆分成多個子任務(wù)，每個子任務(wù)再進行多輪拆解；

隨著每個子任務(wù)被執(zhí)行完畢，納米AI超級搜索最終交付了一份有關(guān)國內(nèi)野攀圣地推薦的精美動態(tài)網(wǎng)頁，同時還提供PDF和word文檔便于修改調(diào)整；推薦的幾個地點包含攀巖難度分析、特色美食推薦、音樂節(jié)的信息，還提供了專業(yè)向?qū)Х?wù)相關(guān)信息，滿足用戶最初的復(fù)雜提問需求。

為了實現(xiàn)專家級交付結(jié)果，梁志輝分享，過程中面對了三個非常大的挑戰(zhàn)：

一是如何充分發(fā)揮大模型能力分解復(fù)雜問題；二是如何調(diào)度多個智能體組隊解決復(fù)雜任務(wù)；三是在超長執(zhí)行鏈情況下，如何保證高的交付成功率。

首先，通過對眾多模型的組合運用，上述挑戰(zhàn)得以應(yīng)對。大模型在可類比為CPU，但僅有基礎(chǔ)能力只能執(zhí)行簡單任務(wù)。為拓展應(yīng)用場景，納米AI團隊專門研發(fā)了 AI 專用瀏覽器、AI 專用搜索以及 AI 專用代碼生成工具。旨在以此為基礎(chǔ)，打造一個開放式的純國產(chǎn)模型智能底座，使國內(nèi)外自媒體應(yīng)用都實現(xiàn)人人可用。目前，納米AI超級搜索智能體已接入眾多國產(chǎn)模型，背后有 80 多個大小模型協(xié)同運作。這些模型經(jīng)過分類，各司其職：部分模型如 deepseek r1、千問 3 等負(fù)責(zé)高級推理；具備 function call 能力的模型如豆包、千問 plus 等用于功能調(diào)用；還有團隊自主訓(xùn)練的專業(yè)小模型，例如用于快速搜索、快速翻譯的專用模型，它們共同構(gòu)成實現(xiàn)超預(yù)期交付結(jié)果的關(guān)鍵智能協(xié)作體系。

在模型調(diào)度方面，通過構(gòu)建特定的政策框架，納米AI能夠穩(wěn)定地解決模型調(diào)度問題，實現(xiàn)對復(fù)雜文檔的高效處理。例如，可對 500 個復(fù)雜文檔進行分析并最終給出答案，這對模型的推理能力與執(zhí)行能力提出了極高要求。為保障交付成功率，團隊圍繞超級智能體搭建了一整套 AI 專用底層能力。

此外，無論是手機端還是 PC 端產(chǎn)品，均開放了智能體創(chuàng)建功能。用戶只需掌握 prompt 編寫，即可調(diào)用平臺內(nèi)置的 100 多個國內(nèi)外優(yōu)質(zhì) MCP。對于部分付費 MCP，用戶無需進行海外注冊，平臺已完成內(nèi)置集成。這一設(shè)計極大降低了使用門檻，即便使用手機版納米 AI，也能基于自身需求構(gòu)建專屬智能體。

梁志輝希望，納米AI超級搜索智能體推動超級個體時代來臨。人人皆可打破能力壁壘，借助AI從信息接收者躍升為價值創(chuàng)造者。