2026 年的 AI 圈，一個(gè)看似反直覺的現(xiàn)象正在發(fā)生：當(dāng)大模型能力不斷躍升、參數(shù)規(guī)模持續(xù)膨脹時(shí)，開發(fā)者和資本的目光反而開始回流到一個(gè)“古早”的環(huán)節(jié)——搜索

最近，一款定位為“AI 搜索基礎(chǔ)設(shè)施”的產(chǎn)品 AnySearch 引發(fā)海外 AI 圈關(guān)注，上線僅一周便沖上 Skills.sh 熱榜 TOP1 并同步登陸 GitHub、ClawHub、skills.sh 等多個(gè)主流開發(fā)者生態(tài)平臺(tái)。更值得關(guān)注的是，這次引爆討論的不是普通 C 端用戶，而是正在一線構(gòu)建 AI Agent 的開發(fā)者群體。在 Reddit 和 X 上，圍繞“Agent 到底需要什么樣的搜索”的討論持續(xù)發(fā)酵，有開發(fā)者甚至表示：“檢索信息和選擇來源的重要性，已經(jīng)和模型能力不相上下?！?/p>

從資本市場(chǎng)到技術(shù)社區(qū)，一場(chǎng)圍繞搜索基礎(chǔ)設(shè)施的重新定義正在展開。

痛點(diǎn)：Agent只能搜到20%的互聯(lián)網(wǎng)

過去半年，以 Cursor、Claude Code、Codex 為代表的 AI 編程工具，將開發(fā)者的工作方式徹底“Agent 化”——代碼生成、Bug 修復(fù)、架構(gòu)設(shè)計(jì)、安全審計(jì)，這些半年前還需要人類全程指導(dǎo)的任務(wù)，現(xiàn)在 Agent 已能獨(dú)立完成絕大部分。但當(dāng) Agent 需要調(diào)取生產(chǎn)環(huán)境中的最新代碼實(shí)現(xiàn)、查詢實(shí)時(shí)金融數(shù)據(jù)、或驗(yàn)證一條安全威脅情報(bào)時(shí)，傳統(tǒng)搜索 API 的局限性暴露無遺：它們返回的是面向人類的網(wǎng)頁列表，而非面向 AI 的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。

更深層的問題在于，互聯(lián)網(wǎng)上約 80% 的高價(jià)值信息——行業(yè)數(shù)據(jù)庫、實(shí)時(shí)金融終端、代碼倉庫、學(xué)術(shù)平臺(tái)、企業(yè)工商系統(tǒng)，并不在傳統(tǒng)搜索引擎的可達(dá)范圍內(nèi)。它們深藏于登錄后的專業(yè)系統(tǒng)、動(dòng)態(tài)加載頁面和私有數(shù)據(jù)庫中，形成了所謂“深網(wǎng)”。這意味著，當(dāng) AI Agent 依賴傳統(tǒng)搜索獲取信息時(shí)，它實(shí)際上只看到了互聯(lián)網(wǎng)的一小部分。

解法：為Agent建一個(gè)能穿透深網(wǎng)的搜索層

AnySearch 正是在這一背景下切入。它的產(chǎn)品定位非常清晰——不做“又一個(gè) AI 搜索產(chǎn)品”，而是做 AI 時(shí)代的搜索基礎(chǔ)設(shè)施。其核心思路可以概括為三個(gè)層面：

第一，自建索引與多源聚合，突破表層互聯(lián)網(wǎng)的局限。AnySearch 的核心判斷是：Agent 需要的不只是網(wǎng)頁，而是來自專業(yè)、垂直數(shù)據(jù)源的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。通過自建索引體系和多源聚合，AnySearch 能夠穿透金融、法律、學(xué)術(shù)、安全、代碼、環(huán)境、能源等專業(yè)領(lǐng)域的垂直數(shù)據(jù)源，讓 Agent 獲取到傳統(tǒng)搜索引擎“看都看不到”的信息。

第二，面向Agent調(diào)用的結(jié)構(gòu)化輸出設(shè)計(jì)。AnySearch 會(huì)智能識(shí)別查詢意圖，自動(dòng)將請(qǐng)求路由到最合適的數(shù)據(jù)源，并返回結(jié)構(gòu)化 Markdown 結(jié)果。Agent 不需要處理網(wǎng)頁 HTML、過濾廣告噪音——它拿到手的就是可以直接用于推理和執(zhí)行的干凈數(shù)據(jù)。這種設(shè)計(jì)從根本上改變了搜索的使用范式：搜索不再是“找到網(wǎng)頁”，而是“接入現(xiàn)實(shí)”。

第三，統(tǒng)一接口實(shí)現(xiàn)極簡部署。AnySearch 原生支持 Skill、MCP 和 API 三種接入方式，開發(fā)者無需管理數(shù)十種不同的數(shù)據(jù)接口，一個(gè)統(tǒng)一 API 即可覆蓋多個(gè)專業(yè)領(lǐng)域。產(chǎn)品面向所有個(gè)人開發(fā)者免費(fèi)使用，接入流程被設(shè)計(jì)為“復(fù)制命令-幾秒鐘部署完成”的極簡體驗(yàn)。

實(shí)測(cè)：一條指令替代四五個(gè)平臺(tái)的來回切換

真實(shí)使用場(chǎng)景比技術(shù)描述更有說服力。在公開測(cè)評(píng)中，有用戶向接入 AnySearch 的 Agent 發(fā)出了一條極其復(fù)雜的指令：“查 OpenAI：最新估值與融資節(jié)奏、近三個(gè)月定價(jià)變動(dòng)、iOS App Store 用戶評(píng)分與差評(píng)焦點(diǎn)、技術(shù)社區(qū)口碑。特別是旗下的 Codex。”

Agent 返回的結(jié)果令人印象深刻：融資金額精確到每家出資方，App Store 差評(píng)按頻次排序呈現(xiàn)，Reddit 上 Claude Code 與 Codex 的盲測(cè)勝率直接以結(jié)構(gòu)化表格列出。測(cè)評(píng)者事后復(fù)盤，如果要手動(dòng)完成這一系列信息搜集，需要在 四五個(gè)平臺(tái)之間反復(fù)跳轉(zhuǎn)，而 AnySearch 一個(gè)接口在數(shù)秒內(nèi)完成全部檢索、清洗和整理，輸出內(nèi)容可直接用于決策或報(bào)告。

在 Frames、FreshQA 和 WebWalkerQA 三個(gè)數(shù)據(jù)集的基準(zhǔn)測(cè)試中，AnySearch 在準(zhǔn)確性和響應(yīng)延遲兩個(gè)維度均優(yōu)于依賴公開網(wǎng)頁數(shù)據(jù)的同類產(chǎn)品。這些指標(biāo)意味著，Agent 不僅能在更短時(shí)間內(nèi)獲得更準(zhǔn)確的信息，還能在真實(shí)場(chǎng)景中輸出更高質(zhì)量的分析和決策。有用戶做了橫向?qū)Ρ刃?shí)驗(yàn)，用不同 AI 搜索工具查詢同一個(gè)問題，AnySearch 輸出的結(jié)果在數(shù)據(jù)完整性和分析深度上均明顯勝出。

未來：AI搜索正從工具進(jìn)化為基礎(chǔ)設(shè)施

AnySearch 的走紅并非孤立事件。它折射出一個(gè)正在加速的行業(yè)趨勢(shì)：隨著 AI Agent 承擔(dān)的任務(wù)越來越復(fù)雜，“能不能搜到準(zhǔn)確信息”正在成為“AI 能否理解真實(shí)世界”的關(guān)鍵因素，也是制約 Agent 能力上限的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，底層搜索產(chǎn)品開始從插件工具變?yōu)?AI 時(shí)代的一項(xiàng)新型基礎(chǔ)設(shè)施。

對(duì)于正在構(gòu)建 Agent 或 AI 工作流的開發(fā)者來說，現(xiàn)在可能是重新審視“搜索層”的最佳時(shí)機(jī)。畢竟，如果信息輸入就是錯(cuò)的，再強(qiáng)的推理能力也無濟(jì)于事。信息獲取能力，正在成為 AI 時(shí)代的新型競(jìng)爭力。