把每天都会用的搜索做成一个 Agent 需要几步？
在传统搜索基础上加个大模型，让它自动总结？那叫ai搜索。把搜索得到的结果做成报告？那是Deep Research。
这些，都还不够。
这段时间陆续测试过通用、设计、创作、办公、旅行Agent们，真正能让我主动选择每天使用，依靠的还是它们自身的交付能力。
我不是来学习怎么做的，我要它主动做完。
纳米超级搜索，不是搜索加一点智能，而是干脆把搜索做成了一个 Agent。
这事挺难的。搜索场景实在太大了。
既能回答“今天北京天气怎么样”，又能理解“如果我爸今年退休，我需要帮他找个既安静又配套成熟的养老小区，有没有地方推荐”。
而且还得默认常驻在系统里，不要来回打开、切换、复制粘贴。因为我只想有一个入口，一个足够聪明的Agent，搞定生活的杂事、工作的难题、脑子里那些模模糊糊却说不清的问题。
所以这一次，我决定从最生活的那一面切入。
我们不谈“未来搜索会怎样”，我们就从衣食住行、吃喝玩乐这些最琐碎、最日常、最容易被传统搜索忽略的场景说起。
看看它是不是真有资格接管我的输入框。
01｜购物
整体使用下来，让我首先就要想要和大家一起分享的是，纳米AI超级搜索 Agent 对购物场景的处理，
就比方说，我设置了一个场景：
想给家里老人换个新手机，预算2000元以内。需求：屏幕大且清晰（6.5英寸以上，护眼模式好）、字体可调巨大、续航非常长（最好两天一充）、操作简单（减少广告推送），拍照效果过得去就行。请综合参数、品牌口碑、老年用户实际体验，推荐3款最合适的机型，并简述推荐理由和核心优势。
这比我平时无脑换 iphone 难多了，能选的品牌和机型少说几十种搭配，之前我用的是线上选择手机对比参数的网站，不过那个最多最多一次也就比3-5台。
回到这个场景里，我重点关注的几处要求是：2000元以内、大屏幕、续航长这三个要素。
然后来看看 Agent 给出的响应：
可以看到整个流程上，它调用了不同的MCP Servers完成了某书笔记搜索、买家反馈搜索、淘宝、京东的商品搜索、然后对比数据给我输出了结论、最后还能把商品加入购物车。
我是能够看到纳米AI超级搜索在电脑上搜索了哪些某书页面、提出了什么问题，甚至过滤了哪些信息，看了淘宝京东上哪些商品。
最后，它给到我一个它认为的潜力股手机，说明了选择这台手机的原因，明确了手机优势，也说明了电池容量可能成为短板，甚至建议出门随身携带充电宝。
有意思的是它给出的选购建议：
首推的荣耀 X60屏幕大、续航长且护眼，价格实惠，完全在预算内，配置能满足老人日常需求，性价比很高。次推的小米 Redmi Note 12 Turbo相比首推多花几百元，它性能强劲，运行流畅，但续航稍弱，适合对性能有要求且不介意充电频率的用户。潜力方案荣耀 90 GT性能出众，屏幕也不错，但价格接近预算上限，续航一般，适合预算充足且追求高性能的用户。如果老人对性能要求不高，追求极致性价比，荣耀 X60是首选；若想要性能好一些，可考虑小米 Redmi Note 12 Turbo；预算充足则可选择荣耀 90 GT。目前这些商品暂无特殊限时折扣或赠品。
按照我的需求选择了三款机型，清楚的说明了每个机型的优劣势，最后甚至帮我分析了在家里老人的什么样的需求下适合使用什么手机，讲道理这不比我家楼下某啥牌子都卖的电脑城手机店店员讲的靠谱多了。。。
这还没完，最后的最后，它还可以输出一个网页，整合了整个流程上的关键信息：
这个页面可以非常清晰看到它精选的某书笔记，对比的商品信息，还能直接点击进去查看原始笔记，亲自查看评论，完成信息溯源，
可以看到最终给我推荐的三款手机，在价格、屏幕尺寸和电池续航容量上，都做出了清晰的对比，非常直观， 甚至还给我精选了买家评论。因为是本地浏览器，每个商品都能直接跳转到原始购买页面。
这个流程体验下来，我是真的愿意在以后家里老人有购买需求的时候再把任务交给纳米AI超级搜索Agent，搜索对比完直接放到我购物车里，凑单的时候就不需要像无头苍蝇买一些用不到的东西了。
02｜高考
刚好最近又是高考季，马上要到了出分报志愿的时候，我还记得当时的我应该有且只有一本参考书，上面只写了学校、分数线、专业，基本上是两眼一抹黑。后面还是花钱请几个有经验的一起研究，几天没怎么休息好，反复琢磨过后再递上我的志愿填报单。
但现在报志愿也可以用AI了，甚至一定程度上比找专家还靠谱。
就比方说，我模拟一个场景：
广东考生选考物化生，估分590分，对医学和生物技术都感兴趣，想在大城市就读，请推荐冲刺、稳妥和保底三档各3所大学及其优势专业。
就我个人而言，专业、分数、城市都是基本上考完就能估到的，
所以，从这几个方面去限制搜索方向，让纳米AI搜索帮我推荐志愿院校，看看靠不靠谱：
可以看到，纳米AI超级搜索Agent分别对7个相关问题进行了搜索，并且能够直接看到每个节点都搜索了哪些网页，网页搜索数量也非常可观。
最后也同样做出了一个方案网页，
按照我的需求，从冲刺、稳妥、和保底三个方面列出志愿学校方案，标注了预估分数线和院校特点，
还给出了同样专业在不同院校的录取分数对比表，和相应的各档志愿填报的建议。
不过已经离开高考这么多年，不太清楚现在的填报规则，有没有懂的朋友看看这个填报建议是不是靠谱。
从一个不了解目前高考填报的人角度来说是这份报告是有不少参考价值的，
尤其是在可以溯源这一方面，能让数据来源更靠谱，还能够给我们提供一些额外搜索思路，即使二次追加提问也会更有方向。
03｜前排吃瓜
如果想要最近发生的火爆事件，梳理个来龙去脉，也可以直接丢给纳米AI超级搜索Agent，比如我来问个最近超火的labubu：
labubu家族都有哪些成员，他们之间的关系是啥，并帮我分析为什么labubu舆论热度这么高
它会先出一个补充信息列表，收集我们想要的回答偏好，我真心觉得后面的Agent都做个需求表吧，OpenAI Deep Research追问我一大堆问题，我每次都是都要、都是、都看看，活得像个人机。
下一步就是迅速规划并精准定位搜索信息，整个list看着很清晰了然，并且能够提前预知整个任务是否符合我们的需求，决定它是否继续执行，
在搜索执行过程中，纳米AI超级搜索Agent还会反复判断整个规划list是否符合目前的搜索需求，然后给出新的搜索规划并向我们提示是否按照新规划执行，就像是一个会及时反馈问题的好下属，这个工作态度领导年末肯定给打个A。
最后我们来看搜索结果，输出了三种类型，简单清晰文字版、网页版、pdf版，基本上可以满足各种形式的需求了，
那么最后我们来认一下，你知道labubu是谁，他们之间的关系了吗。
One More Thing
搜索 Agent，不止活在网页里了
这次发布会还藏起来两个AI硬件，
一个是跟Rokid 联名的智能眼镜，另一个是录音硬件 AI Note
属于是把搜索 Agent 从屏幕里彻底拎到了现实生活中。
智能眼镜里的视觉搜索、实时问答、软件对话都都由纳米 AI 超级搜索智能体提供。
AI眼睛的选题我想做好久了，以后有机会做个大横评！
纳米 AI Note更夸张，看屏幕上的图都被骗到了，
实际上厚度只有3mm，整机的外形极简，甚至会忽略它是个 AI 设备。
在性能上，支持待机60天、连续录音30小时，声纹识别，TypeC充电（这一点我真的建议所有新发的硬件都能支持上，我不想随身带一堆充电线了）
发布会的整场纪要，就是直接用它做的。
这个的话后续同样会做一期深度体验的！
换句话说，这俩东西都不是独立的“智能硬件”，它们是纳米 AI 超级搜索智能体的一部分。Agent 不再是屏幕里的图标，而是可以随我走进咖啡店、会议室、地铁站、登机口的伙伴。
或许以后，搜索这件事，连“打开网页”都不需要了。
写在最后
搜索 Agent ≠ 通用 Agent，别搞混了。
“通用 Agent”，到底通用在哪？
是功能全，啥都能做？还是动不动就端出一堆 API 和工具接入就叫全能？
但越是功能全、思考久、走链路复杂的 Agent，就越“不是日常”。
我不会为了查一个展览攻略，去启动一个要跑 17 步流程、反复追问、最后生成两页文档的全能 Agent。我们早就不缺“能做事”的 Agent，我们缺的是“知道什么时候该做什么事”的 Agent。
所以搜索 Agent 和通用 Agent 的差异，其实本质在于“任务结构”。
- 通用 Agent 是“任务-路径-目标”的长流程模型，比如你让它“帮我制定一个适合三线城市高校的 AI课程”。它要分析教育结构、现有课程、AI趋势，最好还能配图、写脚本、输出网页。
- 搜索 Agent 是“目标-结果”的轻交互模型，强调的是即时、准确和反应。我不需要教它流程，只要告诉它：我下周去长沙出差，顺路能不能看看 AI产业的落地项目。它就能从新闻、地图、活动平台、项目公开数据中筛出几个靠谱的去处，还带定位和打车时间。
搜索 Agent 是 Agent 化的搜索，而不是简化版的通用 Agent。
把搜索从“用户输入关键词找答案”这个动作，
变成了“系统根据模糊意图自主构建问题-再执行任务”的过程。
“搜索感”还在，但结果已经不是链接，是结构化的执行结果，是“我需要的答案”。
所以纳米 AI 超级搜索 Agent 不是要通吃 Agent 市场，它反而定义在一个清晰的边界：
让 Agent 变得足够轻，轻到用户根本不觉得自己在用 Agent，
只是觉得搜索又快又准又像人了。
这，才是搜索 Agent 的定位。
不是替代通用 Agent，
而是用更低的学习成本、更高的响应密度，
接住那些每天都在发生的
普通人的需求。
@ 作者 / 卡尔@ 动手学AI知识库 / learnprompt.pro
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