摘要：你打开浏览器，输入关键词，不停的搜索查询资料，一路狂点标签，复制、剪贴、翻译、修改、排版…最要命的是——资料找到了，PPT 还得自己做。
“ 真正省心的搜索，不是告诉你“怎么做”，而是悄悄把活儿做完。”
回忆一下你最近一次“深夜赶稿”的场景：
你打开浏览器，输入关键词，不停的搜索查询资料，一路狂点标签，复制、剪贴、翻译、修改、排版…最要命的是——资料找到了，PPT 还得自己做。
好在我们进入了AI时代，AI搜索极大的方便了我们获取信息和答案...
但依旧存在一个问题：那就是它给你的仍然只是“原材料”，而我们获取信息和答案的最终目的其实是为了完成某个特定的任务！
也就是我需要的是一个能直接交差的成品！
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AI 搜索，为啥一定得停在“答案”？
从“Search”到“Research”：AI 搜索进化三部曲
AI 搜索 1.0：信息聚合与传统搜索相比，通过引入大模型能力，首次实现了对搜索结果的自动汇总与总结，不再需要一个个去点击网页进行查找你想要的内容，但其本质仍局限于 “信息聚合”。例如：New Bing、早期ChatGPT Search代表的AI搜索等，把网页快照利用大模型总结混在一起。优点是省去“一个个打开”的烦恼，缺点是只能“一锅炖”，答案比较粗糙，甚至偶尔还会出错，只能用来进行常规的搜索。AI 搜索 2.0：答案引擎以Perplexity为代表，它也是会先逛一圈网络，搜集和整理信息，来回答你的问题，但是它会进行一定的思考，来过滤搜索结果通过对话式交互、引用来源，提供 真实、可信、可验证 的“有出处”的答案。你可在回答中直接看到引用的网页和来源，增强信任。当人局限在答案本身。AI 搜索 3.0：任务引擎而我们真正想要的是这样的：你只管告诉它目标，“三天后我要演讲”，它会反问你的演讲主题、受众、时长、风格，把“怎么查”“去哪里查”全包了。为了一个课件，它可能拆成几十个子任务：查论文 → 找图片 → 生成 PPT → 写讲稿。边查边想，查完还自我复核。最后给你的不只是链接，而是一份能直接拿去演讲的文件夹，里面 PPT、讲稿、封面图都齐活儿。这可能才是AI搜索的终极形态！与其说它是搜索，不如说是“能干活的小助理”。
所以搜索的终点不应该 Ctrl +C、Ctrl +V的来回切换窗口复制信息，而是把成品直接扔到桌面。
昨天纳米AI推出的超级搜索智能体， 给我们展示了一种全新的可能...
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为什么可以直接交付效果
有点像内部有一个干活的“小团队”：
一个人负责打听——自动翻遍网页、论文、短视频，管你是 PDF 还是弹幕；一个人负责思考——边查边画流程图，不断自问“够了吗”“对吗”；最后一个人负责交付——把图表、排版、格式一次性弄好，整包甩给你。当然它不止三个智能体，其实是有很多个，还有各种内置工具，可以根据任务情况自动来选择调用哪些，一起完成一个复杂任务。
实际工作步骤就三步：
听懂目标你只需简单描述下你要的结果（当然越详细越好），它会自动理解你的意图，或者要你补充一些细节资料和其他需求，尽可能的知道你到底想要什么结果。自动拆活儿有一个总指挥，大任务拆小任务，能并行就并行，干完一步自检一次，有时候还会边干边思考。直接交付结果文档、表格、PPT、Markdown、图像、代码片段、甚至是视频…甚至能调用浏览器自动点按钮、跑脚本。直接交付你想要的最终结果而不是答案。03
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总结一下
通过上面的演示我们看到，AI搜索不再止步“答案”，一个搜索框曾经是信息时代的起点，未来可能成为效率终点。
生成的图表偶尔不能很好的插入到文档或者页面当中深度任务跑得久，偶尔像“假死”——其实后台正忙着比对数据源。生成的文件有点大，地铁里下载让人心疼流量。但一想到彻夜搬砖的旧日子，这些小瑕疵就不算什么了。
如果你正被资料、PPT、报表折磨，不妨像那天凌晨的我一样，试着把需求“甩”进去。
下次屏幕亮起，也许不是催命讯息，而是**“文件已准备好”**的提示灯。
温馨提醒：受制于网络资料的繁杂和信息的真伪难辨，生成的内容还是需要我们仔细核对下，不能盲目相信结果，但是就算这样其实在很大程度上还是能辅助我们节省很多时间和开拓我们的思路。
主要是它可以同时跑很多任务，可以同时让它一起干好几个人的活。
目前是免费可以生成10个任务，你们可以体验看看
来源：晚晚的星河日记一点号