豆包搜索开放服务，感觉Agent原生搜索的时代来了。

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文章摘要

大模型技术的快速发展并未让搜索消亡，反而使其在人工智能应用中变得更加关键。搜索的主要用户已经从人类转变为智能体，搜索功能被深度整合到产品后端，成为大模型系统中不可或缺的核心组件。大模型的知识受限于训练数据，容易产生信息过时或幻觉现象，无法自动获取训练后的外部世界动态。因此，搜索的作用在于将外部最新信息重新输入模型，帮助其确认关键事实并进行准确的总结与推理。

随着智能体成为重要的人工智能应用场景，搜索的重要性在长程任务中被进一步放大。在复杂的长程任务中，搜索承担着补充缺失信息和核查信息可靠性的重要职责，并贯穿于智能体执行的整个过程。智能体在执行任务时，需要不断发现信息缺口并持续搜索，任何错误或过时的信息都可能沿推理链条放大，最终影响任务结果。

针对智能体的原生搜索需求，字节跳动的豆包搜索展现出了显著优势。该服务能够跟随智能体的任务拆解过程不断深入查询，并直接返回可供使用的结构化数据，省去了繁琐的中间处理环节。豆包搜索具备较高的信源质量，能够对信息进行深度判断和分级，优先采用官网和专业机构的一手资料，从而有效避免智能体因采纳不可靠信息而得出错误结论。此外，配合持续演进的模型，开发者无需频繁迁移接口即可获得最新能力。

搜索已经成为智能体的信息基础设施，与多模态能力共同构成了智能体完成任务的两大核心能力。多模态能力使智能体能够理解眼前的视觉和文档信息，而搜索则赋予其感知和获取外部世界动态的能力。在智能体时代，模型的能力决定了其思考的深度，而搜索的质量则直接决定了其思考的依据，两者结合推动了人工智能应用向更复杂、更准确的方向发展。