如果把大语言模型（LLM）比作人的“大脑”，那么AI Agent就像是整个“神经系统”。它负责接收大脑发出的指令，并协调身体完成具体任务。

　　比如Google和OpenAI就先后押注了研究型智能体Deep Research（深度研究），而马斯克的AI公司Grok则选择了加码搜索路线，在上个月推出了Deep Search(深度搜索），主打一个AI全流程服务进阶。

　　回看国内市场，就在刚刚，夸克AI超级框升级，上新「深度搜索」，即将发布「深度搜索Pro」产品，一举集成了硅谷AI主流智能体的所有功能手机clash开启udp转发。其不仅能自主思考、智能检索、精准回答，还具备多模态处理能力，可以帮助用户解决多样复杂问题。

　　作为阿里巴巴的AI旗舰应用，今年以来夸克可以说是开启了加速模式。今年3月开始，夸克先后发布「AI超级框」和「AI相机（拍照问夸克）」，以超级Agent的产品架构，旨在成为2亿用户的“AI全能助手”。

　　我们现在把时间拉回到2025年初，DeepSeek之所以在短时间内火遍全球，其中一个原因就是在它的对话框中，出现了「深度思考」的选项。

　　用户发现，选择深度思考模式所获得的AI回复，质量要显著高于其他的大语言模型产品。随后几个月里，深度思考已经成为国内AI类产品的标配 。

　　在深度思考模式下，由于大模型并不联网，想要一次性就准确并且完整地检索到回答用户问题需要的参考信息难度比较大，很容易出现检索数据缺漏，或者检索结果质量深度不够的问题，比较适合快搜索以及简单问答场景。

　　那么接下来的问题是，如何帮助用户更快更低成本地找到自己需要的信息、形成自己需要的思路和结构，这也意味着对AI提出了从深度思考到深度搜索的更高能力要求。

　　AI时代，用户对于去伪存真的个性化需求变得更加明确。搜索的本质是在信息的洪流中打捞对用户有价值的知识点，并且尽可能降低获取信息的时间成本。

　　深度搜索能够在检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，RAG）基础上引入多步迭代机制，通过「思考→搜索→验证→再思考」的循环流程持续地检索，直到满足某一业务设定的条件才终止，最终最大限度的获得更好的结果。

　　而有更进一步需求的用户，还会期待深度研究功能，这也是OpenAI深度研究智能体在早期就开始获得大量付费用户的原因。

　　猎豹移动董事长兼CEO傅盛此前在接受媒体采访时就表示，“用OpenAI的Deep Research（深度研究）功能给公司各业务线写了十几份报告。生成一个报告，大概8分-10分钟。它的缜密度、逻辑性超越绝大部分人。”

　　自2024年底以来，目前人工智能共识的技术进化路线就是「深度思考-深度搜索-深度研究」。这在硅谷AI公司中已经体现得十分明显。

　　回到国内来看，夸克则是其中的典型代表，从超级框开始，再到深度搜索功能推出以及未来即将上线的深度研究，可谓已经搭建起了一个完整的进化框架。

　　夸克的深度搜索，是给深度思考加上了「推理逻辑清晰 + 信源专业可溯 + 动态调整验证」的高搜商，让AI更懂搜索，答案更准确、更可用。

　　比如夸克在接受到你的问题之后，会深度分析你的真实需求，判断你的搜索意图，然后智能拆解搜索任务，像你一样先思考再搜索。

　　在强大的阿里自研大模型加持下，其能够根据搜索需求，以及在搜索过程中的推理验证，动态调整搜索内容与次数。

　　但即便到了今天，还是很多人对于AI的应用存有疑虑。AI Agent真的能够解决我们的现实生活问题吗？

　　比如刚刚过去的五一假期，云南成为了最热门的亲子旅游地之一。但有的人带娃玩同样能够解放父母，有的人却在旅程中成为“特种兵”，我们发现，用和不用AI，差异真的很大。

　　云南的一位导游大海就已经感受到AI的力量。他这个假期接触到了来自上海的一家五口来云南旅游，但60的老人和9岁的孩子，对于旅游的需求完全不一样，而妈妈还想要去网红景点打卡。

　　我们一家人将要在端午假期前往云南昆明，其中包括60岁的老人和9岁的孩子。此外妈妈想要去小红书网红咖啡打卡。请在此基础上制定端午的云南昆明的亲子旅游行程。

　　首先，它准确识别了用户需求：需兼顾老年群体的舒适度、儿童娱乐性及网红咖啡打卡需求，需整合交通动线优化、适老适童景点筛选、网红地标定位及端午节期间特殊活动安排。

　　确实，过去几个月以来随着AI产品的使用频次不断上升，很多人都开始发现一个问题，就是AI总是在一本正经的胡说八道，问一些日常问题还好，但一旦到专业领域，往往结果就会漏洞百出。

　　随着深度搜索功能的上线，这也意味着国产AI在专业性和可信赖度上再进一步。我们用夸克给出的行程建议又去咨询了一下云南当地导游，结果收获了如下回复。

　　据了解，这一次夸克还同时上线了深度搜索PRO功能，其具备更专业的分析与推理能力，能将需要几天完成的复杂问题与任务压缩至分钟级，交付结构化与系统性的专业级结果。

　　而且信源数据权威，不仅答案可溯源，而且在专业领域也表现出色。比如在医疗健康领域，深度搜索PRO在回答时会参考三甲医生观点与专业资料，结果来自学科专家领衔编审、严格执行三审三校。

　　也就是说，在深度搜索场景下，大模型的幻觉率得到了极大降低，而可溯源，更权威的信源也意味着AI正在变得“简单可依赖”。

　　哪怕是在2024年底，很多人也对AI的应用存有疑虑。彼时市场上对于AI已经开始出现泡沫是否要破裂的声音。

　　但今年的AI agent应用速度的加快，也让这种声音开始彻底消失。因为大家确实发现，AI变得可用、好用了。

　　在生活场景之外，工作场景中AI的应用频次其实上升的速度更快。甚至从你是否决定接受某一个工作offer开始，AI就能够帮你提出建议。

　　其实说回来，上个月爆火的Manus之所以热度难以持续，就是很多人开始发现，它似乎并不能真正意义上解决用户的真正痛点。

　　比如真正的游戏架构开发师，其实并不需要使用Manus的帮助，而技术小白直接去玩成品游戏就行了，没有必要自己花费几个小时去生成一款贪吃蛇。

　　明势创投的投资人夏令认为，如果参考 OpenAI 提出的 AI 能力 L1-L5 分级，目前其实已经明确来到了 L2 阶段：

　　DeepSeek R1 和 OpenAI 的 o 系列可以看作是 L2 级别的模型和产品。L2 的出现，对 L1 级别的产品是降维打击。之前积累的 DAU、工程优化等在 L2 面前可能不堪一击。而有硅谷投资人认为，人工智能有望在 2025 年内就可以发展到 L3 阶段。

　　当前已经到了L2到L3的关键跃迁时刻。但到底L3的产品形态是怎么样的，目前从硅谷到国内都在尝试，还没有形成共识。

　　Manus当然是一种，具身智能同样被认为是AI Agent的一个重要方向。不过，从硅谷的动作来看，小步快跑依然还是主要思路。毕竟基于L1、L2界面延伸的Agent用户粘性最强。比如此前提到的Google和OpenAI选了押注深度研究，而马斯克的Grok选择了深度搜索方向。

　　根据2025年最新数据，目前全球月活用户（MAU）超过1亿的AI应用前三名分别是ChatGPT、DeepSeek以及夸克。

　　在搜索场景能力建设方面，夸克通过「深度搜索」功能持续深化智能化升级，依托阿里自研推理大模型和多Agent协同机制，能够精准拆解复杂需求并调用专属Agent完成任务。