很多翻譯限制了有關技術的想象。
比如 DeepSearch，被叫做深度搜索，聽起來就是“深的搜尋引擎”，似乎和百度都沒有多大區別，一點也不性感。
但我今年最驚喜、最高頻使用的AI能力，還真就是 DeepSearch。海外同類功能大多需要付費，而且次數非常受限。
看到昨天夸克全量免費上線了“深度搜索”，我只覺得，這是一個被名字暫時封印的“全能Agent”。
一、DeepSearch和AI搜尋啥區別？
區分 DeepSearch 和之前AI搜尋的一個差別是：是否會進行多輪搜尋，並且能夠在探索過程中不斷產生新的搜尋請求。
我拿這個問題問了夸克，總結了“深度搜索”的三個核心特徵：
1. 多輪搜尋與動態調整
2. 過程中的推理和決策
3. 與使用者多次互動並最佳化
很多時候，我們腦海裡有一個問題，但其實問題包括了很多條件和要素，能拆出很多個小的模組——這就對應了深度搜索的“多輪搜尋”和“推理決策”。
“多輪搜尋”會把問題的多個要素拆開來分別搜尋、不同維度進行梳理；“推理決策”則是按照一定策略和推理，把多次的搜尋結果最佳化成更好的答案。
用在夸克上，就是“先思考，再搜尋”。
比如說，“給50歲媽媽的母親節禮物方案”，所謂用心，不過就是多花心思、多思考再行動，而不是簡單搜個禮物買的動作。
深度思考模式下，夸克的回答顯然多了一點用心和真心。
把媽媽可能的訴求先做拆分，分別搜尋相關問題。可以說考慮很周到，建議很全面。
不是平白無故隨意推薦的，而是針對中年女性的特點，主動去當“媽媽的小棉襖”。
所以夸克深度搜索的直觀體現是“多輪、遞進式搜尋”，能在資訊檢索過程中主動提出新的查詢。
再進一步，就是形成類似人類研究者的探索鏈條，而不是僅僅返回一次性的答案。
二、DeepSearch和DeepThink啥區別？
有朋友說之前夸克不是已經上了深度思考嗎，思維過程展示的明明白白，考慮的也特別細緻全面，又有啥區別呢？
深度思考即DeepThink，更多強調CoT思維鏈，也就是把思維路徑、解題步驟給呈現出來，更透明、可追溯是它的優勢。
在需要推理和理性判斷的時候，深度思考會更有邏輯，更嚴謹。腦筋急轉彎或者高數題、程式碼題，都可以表現不錯。
但 DeepSearch 的側重顯然不同。
第一層是 RAG+CoT，保證搜尋結果準確的前提下，更主動、更貼心。
第二層是 Agent。在搜尋、篩選、閱讀、評估、匹配後，精讀數百個頁面中的核心資訊，根據情況呼叫不同的Agent，使搜尋結果的內容更加深入和全面。
比如應用場景的對比，可以看下面這個表：
夸克DeepSearch生成的表格👆
總結一下，有以下幾個維度的不同：
夸克DeepSearch生成的表格👆
傳統搜尋是“找相同詞”，AI搜尋開始有了資訊的整合和生成，再到DeepThink開啟了“高情商”回答，終於到了DeepSearch，“高搜商”和“高情商”實現了貫通。
三、DeepSearch和Agent是什麼關係
很多Agent產品其實很早就擁有了DeepSearch的能力。
比如 Devin，雖然表面上是個通用程式設計 Agent 產品，但很早就有人拿來做研究、寫報告，測試其複雜資訊處理和綜合問題解答的能力。
再後來，Manus作為Agent一炮而紅，但其核心能力也並沒有超出DeepSearch的範疇。
可以說，夸克的“深度搜索”，就是普通人可以免費日常使用的一個Agent，不搞噱頭，但是足夠好用可靠。
從技術架構來說，DeepSearch也是Agent的實現路徑之一，可視為Agent的輕量化實現，強調資訊整合能力
舉個例子，最近外賣行業三足鼎立，京東餓了麼美團三家大打價格戰，我想了解一下外賣行業市場的現狀，那麼我可以直接問「深度搜索」：
結果呈現的邏輯、主動思維和深度分析的過程，和傳統搜尋完全是兩個物種，我更願意稱之為Agent。
再給大家看個例子。
這次用的夸克App，想買一款100元內的能提升小貓食慾的罐頭。
非常細分具體的一個問題，在搜尋引擎上直接搜，會發現基本都是廣告，但更多更符合小貓的健康特點，呈現形式也非常有條理。
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再比如，我想給爸媽設計一個三亞旅行計劃，要符合中年人的偏好和特點。
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相比AI搜尋直接生成的答案，更接近Agent的點在於，在制定規劃前就進行了很多動態的分析。
答案結尾還給出了影片的呈現，很直觀，很最開始的動態分析做了呼應，更符合爸媽的愛好。
同時，這種動態的分析還有另一個好處：能根據問題難度靈活配置搜尋資源。
這一點在通義App也有體現，算力和思考量可以手動或者自動分配。比如問 1+1 等於幾，可能使用者更想要一個簡單直給的答案。
該花力氣時不吝投入，不該浪費時也懂得節制，最終體現的是「搜商與效率齊高」。
我又嘗試了更復雜的任務：【高考報志願】。
現在是5月，已經進入了高考季，下個月家長們每天焦頭爛額的，大概就是孩子志願填報的難題了。
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因為資訊不對稱、資料分散，需要搜尋並且對比判斷的內容極多，決策要求和個性化匹配也要求極高。
夸克“高搜商”、“高情商”兩大優勢，在高考報志願上非常突出。
接下來的6月，我對高考相關的AI搜尋非常樂觀。如果說23年、24年的“AI報志願”還處在噱頭階段，今年的夸克已經讓我看到了“取代張雪峰”的可能。
如果是面向高二的學生，如何做學業規劃，我又做了追問。
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在學習計劃、方法、目標等方面的通盤考慮，以及多模態的呈現形式，自主思考，智慧判斷，可以說遠超一般的學業規劃師。
而且因為夸克龐大的資料和使用者真實的動作互動，“比真人更懂你”不再是想象。
再來看個非常需要“同理心”的例子，比如不一定適合跟別人講的感情問題。
牽扯到使用者隱私、小秘密，有些個人問題難以啟齒或者難以解決，這個時候，夸克可以說是更優解了。
比如這個問題：“女友發現我見了前女友”。
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除了小秘密和個人問題，還有很多高要求的場景，追求嚴謹性和資訊源的可靠性。
這就在“邏輯清晰、步驟合理”的基礎上要求更高了。
夸克在「信源可溯性」方面也表現出色，尤其是在健康、學術等對資訊準確性要求極高的場景中。下面展示了兩個示例。
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可以看到，夸克不僅會引用國內外權威資料庫的循證醫學資料，還能結合上下文做出具備因果推理能力的判斷。
這背後是其自建的億級醫學知識庫，其中包含中文醫學資料庫全集和千萬級國內外論文，由數百位頂尖醫學專家主導內容建設（院士、全國主委 / 副主委、全國常委 / 省級主委以上專家佔比 65%+）。
並且，夸克還與近百家醫療機構和協會合作，嚴格執行「三審三校」，確保答案的科學性和安全性。
相較之下，很多 AI 應用在專業領域的「信源可溯性」方面還有所欠缺。此外，還會表現出明顯的高幻覺問題，對搜尋信源的展示隨機，並且經常不展示搜尋結果來源。
而且我發現，夸克的識圖又升級了。拍照查熱量、識圖看藥方、試卷做分析等等都可以。
在“AI超級框”裡，“一鍵改圖”變得更加全能而且效果驚豔。
在編輯創作方面，使用者可以用對話的方式實現“去路人、換穿搭和改表情”等特色功能，輕鬆拯救廢片。
在圖片創作功能上，使用者能以圖生圖，將一幅普通風景照轉變為動漫、油畫等風格的藝術照，把優質內容進行二次創作。
而所有的這些條件和場景，共同讓我看到了夸克作為【超級Agent+超級剛需】的更多可能。
四、DeepSearch，通往AGI之路
DeepSearch透過邏輯推理、動態規劃、多模態整合三大核心能力，構建了接近AGI的“思考-決策-執行”閉環。
儘管仍存在長期記憶不足、多模態融合不完善等挑戰，但其技術架構已為AGI的實現提供了關鍵路徑。
未來，隨著端到端訓練和自主學習技術的突破，DeepSearch或將成為AGI落地的重要正規化。
在網際網路發展的漫長歲月裡，搜尋引擎一直扮演著"數字圖書館導覽員"的角色——它幫助我們鎖定關鍵詞，跳轉到目標頁面，卻從不對展示的內容負責。
但隨著生成式AI技術的爆發式發展，越來越多的使用者開始期待一個全新的智慧形態：這不再只是一個簡單的查詢工具，而應該是一位擁有獨立思考能力、深度理解能力，並能主動解決問題的AI管家。
夸克此次的升級突破，正是對這一時代呼喚的強勢回應。
它不僅重塑了搜尋的形態——從機械的"資訊查詢"進化為智慧的"問題終結"，更透過"智慧深搜"和影像識別等技術的全面進化，讓AI真正走進了普羅大眾的生活場景。
現在，你可以讓它規劃一份避開所有旅行陷阱的完美假期，也可以一鍵生成專業級的行業分析報告，甚至隨手拍張照片，它就能精準識別、智慧分析，直擊你的核心需求。
這種從資訊輸入到成果輸出的完整閉環，標誌著AI搜尋已經走下技術神壇，更意味著普通網民獲取資訊的方式正在經歷革命性的升級。而夸克，正用其"搜尋黑科技"為使用者開啟智慧決策的新世界。
可以說，在AI定義的新搜尋時代，理解力就是核心競爭力。而夸克，已經在這場賽跑中搶佔了高點。
面向未來，夸克將持續拓展其"AI智慧中樞"的能力邊界——從精準捕捉自然語言意圖，到智慧排程各類工具資源，最終實現"使用者驅動AI，AI排程萬物"的終極願景。
到那時，一個真正懂你所想、急你所需、與你並肩作戰的AI搜尋夥伴，必將驚豔登場。