搜尋已死｜觀察家

主動開啟瀏覽器、在搜尋框裡斟酌關鍵詞的動作，註定會像翻查紙質黃頁一樣，成為數字考古學的一部分。

文｜何伊凡

編輯｜鍾雲華

圖片來源｜AI生成

你有多久沒有透過搜尋引擎來查詢資訊了？當AI Agent（智慧體）悄然接管資訊世界的入口，傳統搜尋引擎正經歷一場靜默的葬禮。

1986年，被稱為“AI之父”之一的麻省理工學院計算機學家馬文・明斯基在其著作《心智社會》中首次提出Agent的概念，近四十年後，2025年終於迎來了Agent大爆發。隨著多模態（文字、語音、影像、影片）能力的突破，深度推理的進化，以及協議層的革新（如透過MCP協議，可以統一工具呼叫介面，解決碎片化問題；透過A2A協議，可以實現多Agent協作，支援複雜任務排程），Agent從工具升級為“協同智慧體”，人類與資訊的互動正規化已被再次改寫。

從PC時代到移動網際網路時代，搜尋引擎始終穩居科技公司的核心戰場，這來自三重基石的強力支撐。

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首先，它處於流量閘口的位置。在PC網際網路時代，早期網路資訊無序膨脹，到1999年網頁數達8億，雅虎人工目錄崩潰，它所代表的目錄式分類逐漸失效，使用者陷入“資訊沼澤”，搜尋引擎演算法成為唯一能高效組織資訊的解藥。到移動網際網路時代，APP資料孤島化，資訊割裂程度加劇，搜尋更是成為超級APP的隱形中樞，2022年，微信“搜一搜”月活已達7億，2023年，抖音月活躍搜尋使用者滲透率（月活躍搜尋使用者/抖音總體月活使用者）比例始終保持在92%以上。誰掌握資訊觸達效率，誰就控制數字世界的權力鑰匙。

再者，它扮演著商業價值的終極探測器。使用者鍵入關鍵詞，就是暴露自己明確的需求，然後平臺就可以對使用者的商業意圖進行分類。搜尋是使用者在網際網路時代尋找資訊的最直接方式，使用者已對它形成了生理級依賴，我們一直無意中遵循最小行動成本法則：如果想買感冒藥，直接在搜尋框中鍵入“感冒”比開啟某購藥平臺的電子櫥窗逐一查詢要方便得多。因此我們看到整個網際網路時代，企業都熟知SEM（搜尋引擎營銷）和SEO最佳化（搜尋引擎最佳化），這些動作都是圍繞使用者在搜尋引擎上的行為。使用者主動搜尋的轉化率是被動推薦流的數倍——假設有使用者多次搜尋“離婚協議書模板”，向該使用者提供法律諮詢服務的機率自然更高。

第三，它是平臺公司的資料鍊金爐。平臺公司都有自己的資料反哺模式，谷歌每秒能處理4萬次搜尋，形成全球最大即時需求圖譜，百度每天響應來自全球各地的搜尋請求也超過60億次，由此構成中文領域知識基座。搜尋引擎可以透過使用者輸入的關鍵詞、點選行為、停留時間等維度資料，構建使用者需求的數字指紋。如果有使用者搜尋“癌症早期症狀”，平臺不僅會記錄關鍵詞本身，還能分析其裝置型別、地域分佈，以及醫院推薦之類的關聯搜尋，更好翻譯使用者意圖。在移動網際網路時代，搜尋引擎更是突破了單一搜索框限制，整合線下場景資料，可以進一步獲取地理位置、消費記錄等資料，形成“線上搜尋+線下行為”的完整資料鏈。這些海量資料形成了壁壘，使新進入者難以在短期內構建類似資料集，從而鞏固平臺的入口地位。

這三大支柱支撐了搜尋引擎長達二十餘年的鐵王座。然而，技術潮水的湧動永不停止。AI Agent並非在修補搜尋引擎的裂痕，而是重構了資訊互動的地基。搜尋引擎的“死亡”，並非功能瞬間消失，而是其三大核心價值被Agent以更高維度、更自然的方式解構與替代。

首先，從“閘口”到“管道”。傳統搜尋引擎的互動方式是“使用者輸入關鍵詞，然後返回結果列表”。這要求使用者清晰知道自己要找什麼，並能提煉出合適關鍵詞。而Agent互動是對話式、任務導向，且能理解上下文。使用者無需費心構造關鍵詞，只需像與助手交談一樣表達需求，當你輸入“幫我規劃一個週末的京郊徒步路線，要避開人多的地方，預算500以內”，Agent會理解意圖、分解任務、呼叫工具、整合資訊，最後直接輸出解決方案或執行操作，甚至能直接完成預訂。搜尋行為被內化、隱形化了。

這瓦解了APP時代的資料孤島，構成了統一服務層，它不再侷限於搜尋公開網頁或特定APP內資訊，而是能直接呼叫、組合、串聯不同APP、服務、資料庫功能。Agent本身成為使用者獲取資訊和服務的新一層作業系統，搜尋引擎作為“閘口”的必要性被大幅削弱。價值分配不再由搜尋排名決定，而是由Agent對使用者需求的精準理解、任務分解能力和工具鏈整合效率決定。

第二，從“探測器”到“預言家”。搜尋引擎是優秀的“明確需求”探測器，然而，人類大量需求屬於潛在、模糊、未被清晰表達的。Agent憑藉強大的多模態理解與深度推理能力，能夠從使用者行為模式、對話內容，甚至上傳的圖片、影片中，主動洞察、預測甚至激發使用者潛在需求。例如，你分享一張貓的照片詢問是什麼品種，Agent不僅能識別，還能根據它的年齡、狀態和使用者位置，主動提供餵養建議、推薦相關寵物罐頭或附近的寵物醫院——一次簡單識別需求，能轉化為一個潛在的服務閉環。

當前搜尋引擎也有轉化路徑。如上例，路徑是“搜尋貓的照片、點選搜尋結果、瀏覽相關的落地頁、點選延展的寵物食品與醫院的資訊、使用者根據資訊決策是否要購買服務、跳轉到第三方”。Agent則能在對話流中直接完成轉化。使用者說“我想要查一下這隻貓是什麼品種，並瞭解它適合吃什麼貓糧”，Agent判斷出貓的相關資訊後，可立即呼叫電商API，展示符合要求的選項、價格、配送時間，使用者確認後直接下單支付。SEM/SEO最佳化的複雜戰場，已經讓Agent基於最優服務匹配的“決策—執行”一體化流程所取代，這是轉化路徑的極致壓縮與重構。

第三，從“鍊金爐”到“活水生態”。搜尋引擎雖能積累海量使用者行為資料，但這種集中式資料資產在新正規化下將面臨挑戰。Agent工作模式更傾向於按需、即時、最小化原則呼叫資料，它不需要預先儲存所有使用者資料構建巨型畫像，而是在執行具體任務時，透過MCP等協議，即時、安全地呼叫必要的工具和服務（這些工具可能分散在各個平臺），並在使用者授權下獲取完成任務所需的最小資料集（如呼叫地圖API獲取位置，呼叫日曆API獲取日程）。資料價值體現在被呼叫的那一刻，用於解決具體問題，而非囤積居奇。新創業者無需重建整個資料帝國，只需提供有價值的、能被Agent呼叫的服務介面（API）即可，這也為出現“一個人的獨角獸公司”創造了可能。

這意味著“工具智慧”將融合“通用智慧”，搜尋引擎的資料鍊金爐，主要服務於其自身的搜尋排名和廣告系統，而Agent的表現在於如何理解複雜任務、如何分解步驟、如何選擇最優工具鏈、如何整合結果。資料壁壘的重要性，被模型通用能力、工具生態豐富度、協議效率所稀釋。

多Agent協作會釋放網路效應，能處理極其複雜的任務。例如，規劃一次國際旅行可能涉及：行程規劃Agent、機票預訂Agent、酒店比價Agent、簽證諮詢Agent、當地導遊服務Agent等，它們透過協議自動協商、傳遞資訊、協同工作。這種分散式、自組織的協作網路，解決問題的能力遠超任何單一的中心化系統，也包括搜尋引擎。資料、智慧、服務在網路中動態流動與組合，形成一種更具擴充套件性的“活水”生態，徹底顛覆了依靠中心化資料鍊金爐構建的壁壘。

搜尋的需求永恆，但其形態已變。主動開啟瀏覽器、在搜尋框裡斟酌關鍵詞的動作，註定會像翻查紙質黃頁一樣，成為數字考古學的一部分。這場葬禮沒有喧囂的輓歌，只會隨著舊正規化悄悄退場，而新世界，將在對話與協作中悄然開啟。