Agentic Search发展，开启Agent原生搜索时代

发布时间：2026-08-11 08:00:00

一、由智能体驱动的Agentic Search快速发展，重构AI搜索新范式

2025下半年至2026年以来，由自主智能体驱动的Agentic Search技术与产品持续发展，成为热点方向。阿里云实现Agentic Search架构创新，进一步加码Agent原生搜索； Google 于I/O大会发布Search agents搜索智能体，提供后台持续运行的主动式助手能力；‌AnySearch上线，为AI Agent升级搜索基础设施。在多方布局之下，Agentic Search加速发展，重构AI搜索新范式。

Agentic Search相较于RAG搜索具备多步推理规划、工具调用、决策执行等差异化能力，使搜索由“给出问题答案”迈向“智能解决问题”。 Agentic Search新范式

二、AI能力全面突破，为Agentic Search发展提供日趋成熟的技术环境

AI模型在底层架构、长上下文记忆、自主推理、多模态等层面进一步实现技术突破，持续为智能体检索搭建起可规模化商用的完整技术环境，推动信息获取范式从静态单次检索向自主迭代式智能检索全面演进。

AI模型能力持续增强：新一代多模态模型在解析视觉界面、执行复杂推理、多步任务规划‌等方面实现突破，为Agentic Search提供能力支撑。例如，Claude Opus4.8视觉理解和图像分析表现得到进一步强化；Gemini 3.1 Pro模型已具备‌屏幕截图理解‌能力。
工具协议支持：MCP（Model Context Protocol）等标准化接口支持端到端的复杂任务闭环。该协议专为AI Agent设计，作为标准化上下文交互接口，使AI Agent能够无缝调用日历、邮件、CRM、ERP等企业系统，并能将分散在不同软件、平台或服务中的独立操作串联成连贯工作流，实现跨应用智能编排，以支持Agentic Search中复杂跨系统的任务执行。
模型推理成本显著下降：得益于技术优化、硬件升级和厂商竞争，模型推理成本进一步下降，使得Agentic Search执行单次任务在经济上变得可行。
终端上下文能力提升：支持AI智能体在移动终端环境中‌实时感知、理解并维持项目全局状态‌，使Agentic Search具备长期记忆与跨步骤执行能力。‌‌

AI多方面能力的突破，使得Agentic Search具备了三大核心能力：

任务理解：正确理解用户以自然语言提出的任务，以逻辑推理能力将指令拆解为可执行步骤；
页面操作：模拟人类点击、滚动、填表等操作行为，自主完成必要操作；
跨应用协同：依托模型的自主规划、协同调度等能力，调用多个工具完成端到端流程，形成标准化跨应用协同范式，深度融合信息检索与业务工作流。

三、多方布局Agentic Search，抢占下一代搜索技术及生成式分发高地

2026年以来，Agentic Search在全球范围加速成为搜索服务的底座。海内外头部模型厂商、搜索引擎巨头、垂直AI企业等玩家加码投入，形成全球多方同步布局的热潮。

1. Google：发布Search Agents布局智能体搜索，根本性重构搜索业务

2026年5月19日，Google于I/O大会正式发布Search agent搜索智能体，并同步宣布搜索框系列改版动作，标志其搜索业务从“被动问答型的检索服务”转向“自主执行型的智能代理服务”。Search Agents作为嵌入原生搜索框的分层智能体系统，首批落地三大模块：

Information Agents（信息监测智能体）：后台持续运行的监控代理，支持用户一次性输入多约束需求，智能体可持久后台监测，全网扫描新闻、电商、本地商家、实时数据，满足条件自动推送综合摘要信息。该能力于2026年夏季优先对Google AI Pro/Ultra订阅用户开放。
Agentic Coding/Generative UI（编程代理/生成式UI）：面向知识工作者和开发者的生产力代理。可将复杂需求自动拆解为多轮分步检索，直接生成交互式迷你应用，交付结果从文章链接、内容进化为可直接使用的工具。
Agent Booking（预订代理智能体）：面向本地生活服务的交易代理，通过智能体自动实时比价、筛选库存、跳转预订完成下单，形成“需求理解-信息监测汇总-交易履约”的全链路交易闭环，覆盖零售、酒店、本地生活、票务等场景。

Google推出Search Agents重构搜索交互逻辑，形成持久监测+自主多轮检索+端到端交易一体化智能体体系，实现搜索即服务、搜索即交易、搜索即工具，以应对原生AI产品分流、激活搜索增长、搭建AI订阅生态。预计中长期将有效拓宽商业化边界、稳固搜索龙头地位；同时定义下一代搜索产品标准，倒逼行业转型。

2. 阿里云：系统性提出Agentic Search战略，构建企业知识记忆湖

2025年10月，阿里云于云栖大会发布Agentic Search架构创新，通过多智能体协同，融合多模态理解、多步推理、深度检索、任务规划、工具调用等能力，打造从“被动响应”到“主动执行”的AI搜索新范式。

2026年，阿里云基于Elasticsearch提出构建“面向Agent的企业知识记忆湖”的解决方案，实现多维度的战略升级。通过赋能企业构建基于沉淀知识资产的统一企业级知识湖，使企业Agent具备长期记忆与持续进化能力，最终实现覆盖全场景的企业级Agentic Search，适配Agent时代的企业知识应用需求。

打造Agent原生式搜索体验：提供全生命周期Skills、多模态数据处理Agent、原生支持的Agentic Search和Agent构架，为Agent重新设计搜索引擎。
高性能优势的FalconSeek引擎：自研面向AI智能体的高性能引擎，赋能企业级的大规模数据查询需求。据公布，Query覆盖率已经达到90%，为客户集群带来50%~300%的性能提升。
分钟级开发平台：阿里云推出基于Elasticsearch的Agent开发平台Agent Builder，赋能开发者低门槛构建专属Agent，提高使用数据的准确性和效率。
精准的上下文信息供给：以全能力的上下文引擎提升Agent智能程度，可实现混合检索、海量数据低成本检索、复杂多Agent工作流编排。

四、Agentic Search协同RAG加速替代传统搜索，GEO重塑信息分发与交易格局

1、Agentic Search与RAG并进，加速替代传统搜索引擎

根据中国互联网络信息中心（CNNIC）发布的第57次《中国互联网络发展状况统计报告》，截至2025年12月我国传统搜索引擎用户规模为7.82亿人，在网民整体中的占比为69.5%，使用率达近五年来的最低水平。与此同时，中国生成式AI用户规模已达6.02亿，普及率提升至42.8%，且在问题搜索维度对传统搜索引擎形成明显的挤出效应。搜索引擎与AI用户规模

根据Gartner于2024年发布的预测报告，到2026年传统搜索引擎的访问量将下降25%。预计随Agentic Search发展，将会形成复杂问题搜索和任务解决的新范式，未来RAG与Agentic Search作为基础底座与高阶延伸互相协同，分别应对高频单维标准化搜索需求、复杂跨源任务与决策需求，加速形成对传统搜索引擎的替代能力。可能的演进路径及发展趋势如下：

2026-2027年：RAG持续规模化渗透，或将在企业级知识管理、智能客服等场景率先完成对传统搜索的替代；同时，C端AI搜索、AI原生应用份额持续提升；Agentic Search在金融、咨询、科研等高价值行业实现商业化。
2028-2030年：企业级场景中，Agentic Search随Agent普及实现规模化应用，有望成为企业信息基础设施的标配。
2030年以后：检索能力或将下沉为底层基础设施，前端主要通过AI助理、智能体等入口提供服务。搜索不再是独立产品，而是成为Agent时代的通用能力组件。

2、GEO加速兴起，营销侧需适配Agent驱动的全新信息分发与交易格局

根据弗若斯特沙利文数据，超68%的中大型企业已将GEO（生成式引擎优化）纳入年度核心数字营销战略。随着Agent智能体逐渐成为新一代信息分发与交易底层入口，GEO作为适配RAG/Agentic Search的全新营销基础设施加速普及，投资者、广告主、内容方均需重构营销投放、内容资产、效果考核等维度逻辑。

从注意力经济到意图经济：在AI Agent模式下，流量分发逻辑发生根本性改变，营销模式从“尽可能吸引用户观看广告、提升曝光时长”转向“高效响应用户需求，实现转化赚取佣金”；同时，在Agent原生搜索模式下，消费决策链路将被重塑，"答案即转化"取代"排名即流量"。
从排名和点击率到引用率、首推率：传统营销效果衡量依赖排名位置、点击量、UV价值，而GEO的核心价值是让品牌"被AI模型记住并推荐"，因此衡量效果的核心指标变为AI引用率、AI首答率、品牌语义覆盖度、正面提及率等。
从竞价采买流量到长期语义资产建设：Agent驱动交易的场景下，广告主不再为无效曝光买单，投放合作转向按AI推荐成交分成、按智能体任务完成率计费；企业预算结构从短期竞价投放转向知识图谱搭建、权威内容沉淀等长期服务。同时，多模态、全域语料矩阵成为标配，广告主需要在图文、短视频、行业白皮书、权威媒体、垂直知识库等全域沉淀标准化内容。

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