如何让你的 Agent 搜索，搜得更快更聪明？
如何让你的 Agent 搜索，搜得更快更聪明？即使到了人手 N 个 Agent 产品的时代，大部分人还在用 Agent 产品的默认搜索与策略。
来自主题: AI技术研报
6304 点击 2026-07-28 12:19
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即使到了人手 N 个 Agent 产品的时代，大部分人还在用 Agent 产品的默认搜索与策略。
让 Agent 上网查资料，已经不算新鲜事。
之前传的很广的千问办公，刚刚悄悄上线了网站：qwenwork.cn。免责声明：这个产品官方还没发布，最终产品形态以发布为准。和之前传闻不同的是，千问办公既不是取代了钉钉，也不是作为钉钉的子功能，而是作为独立的 Agent 办公产品，隶属 ATH 部门，并打通了钉钉生态
AI 客服在最近两年被认为是 Agent 商业化落地的为数不多的最佳场景之一，借助 RAG 技术，成本远低于人工客服，也让我们过上了被迫绞尽脑汁「转人工」的生活。
上周，龙虾之父Peter Steinberger 发了一条推文：我们还在讨论 Loop，还是已经转向 Graph 了？
刚读了一篇 AI4AI 论文《AI4AI at Scale》，来自 XYZ Agentic Team。还是第一次听到这个 Lab。他们用 AI4AI 的方式做出了两个很强的搜索 agent，也公开了方法。借这篇 paper 讲讲 AI4AI 到底怎么工作，下面尽量少堆术语。
2026 年春天，AI 中转站这门略显灰色的生意，突然迎来了一位最不缺流量的玩家。4 月，孙宇晨开始为 B.AI 站台，把「一个 Key 调用所有大模型」的生意，称作「AI Agent 的底层金融基础设施」。
现在的 Agent 将所有的工程线索和垃圾噪音都一股脑扔进 Chat Context 里，缺乏一层独立、结构化的 Engineering State 来做隔离与控制。为了打破这个瓶颈，Valkor 联合浙江大学智能计算与软件研究中心、伦敦大学学院（UCL）软件工程团队正式推出并开源了 loom。
我们想强调的是：智能体 “跑得久”，并不等于 “具备长程能力”。真正的关键，不在于占用更多时间与算力，而在于能否在更长、更复杂、更真实的推理依赖链上持续、有效地行动。长期以来，Autonomous Agent、Self-Evolving Agent 等概念常与长程智能体混用。
Agent 执行任务的时候，会反复踩坑、不断试错，最后积累一些正确的经验。但这些经验通常只能停留在当前会话，或者当前 Agent 的记忆里，很难传给其他 AI。一个 Agent 调用某个 API，花了半个小时查文档、改参数，连续失败好几次，最后终于找到正确方法。