腾讯把「元宝搜索」开放了，你的AI以后能少说错话

昨天下午，腾讯云宣布元宝搜索正式对外开放。

看到标题我愣了一下：腾讯又要做搜索？

搜索算是腾讯的老伤疤了。2010年谷歌退出中国，外界普遍觉得腾讯能捡个大便宜，腾讯也确实挖来几位谷歌高管，两年往搜索里砸了约20亿元，最后没做起来。2013年搜搜并进了搜狗，2021年腾讯干脆把搜狗整个买了下来。这么多年，百度的位置一直没动过。

不过这次的元宝搜索没有搜索框，压根不是给人用的。它卖给开发者，让大模型和Agent去调：发一个检索词过去，拿回一段JSON，里面是排好序的结果、摘要和相关性得分，模型拿到就能用。

官方数据是千亿级索引，日均调用几亿次，腾讯内部已经有WorkBuddy、ima、腾讯视频、腾讯金融科技等50多个业务在用。腾讯管它叫给AI用的"搜索水电煤"。

腾讯这回卖的搜索，客户是AI Agent。

01Agent不看广告

过去二十多年，搜索引擎基本只有一种赚钱方式：用户免费搜，广告主买排名，用户点一下就有钱进账。

前提是看结果的是人。Agent不点广告，也不在意结果页长什么样，拿到信息就接着干活，广告在它这儿没用。

所以元宝搜索按调用次数收钱，付钱的是开发者和企业。

微软去年8月关掉了公共的Bing Search API，让开发者改用Azure里给Agent准备的联网能力，走的也是这个方向。

调用量是另一个原因。腾讯给的说法是，Agent的一次提问通常会拆成3到5个子问题，中间还可能调10多个外部服务。一个人一天也许搜十几次，Agent干一个活就要搜好几轮。WorkBuddy、TRAE、Qoder这类工具用的人越多，搜索调用涨得越快。

02元宝搜索做了哪些事

我是做产品出身的，更好奇的是：用户换成Agent以后，搜索这个产品要改哪些地方。

腾讯的判断是，大模型有三个短板靠自己补不上：会编造，不知道训练截止之后的事，不懂行业黑话，只能靠搜索来补。他们对搜索提了四个要求：准确、权威、时效、高速。

准确，说的是听懂问题。"苹果"是水果还是手机，"北京机场"是首都还是大兴，元宝搜索用大模型去理解口语、错别字和指代不清的说法。像"明天北京飞上海的航班"这种问题，它会把城市名转成航班接口要的机场代码。

权威这块我觉得最要紧。人看到一个网站，大概能判断靠不靠谱、是不是软文，Agent判断不了，很容易把垃圾内容当事实讲出来。腾讯的原话是，低质内容会喂出幻觉。

他们的办法是在入库时就把关：先用大模型解析网页、保留原始结构，再按站点、账号、页面三层打质量分。另外接了13个行业的157个头部信源，自家的有腾讯医典、腾讯地图，外部的有京东、美团、携程、申万宏源、飞常准。A股、港股、美股、日股、韩股的财报收录覆盖率在99%以上。

时效和权威是绑在一起的。财报、赛程这种东西，晚一小时就是错的，所以新闻、行情做到了分钟级更新。排序时还会看问题类型：问热点，时效的权重高；问知识、政策，权威的权重高。旗舰版会直接给每条结果标一个权威度等级。以前的搜索引擎没必要给这个字段，人自己会判断，模型不行。

速度的压力来自 Agent 的工作流。 人的搜索是一次性的，但 Agent 的一次提问通常会拆成 3 到 5 个子问题。哪一步慢了，整个任务都得等，用户体验就会极度卡顿。为了压低延迟，元宝搜索在底层索引架构上做了大量融合优化，把平均检索耗时压到了 8 毫秒。

还有 PM 最关心的商业化成本（ROI）。 排序模型读全文最准，但全文又长又贵（Token 消耗大）。元宝搜索用了一个很巧的产品策略——Gist Token 压缩：提前把每篇长文档压成 100 个 token 存起来，排序时直接拿来用。整套推理框架优化下来，单位推理成本降了 90%。成本降下来了，对外售卖的 API 定价才能有竞争力。

03没有点击数据以后

这次分享里，对做产品的人最有启发的，是搜索引擎怎么判断自己搜得好不好。

以前靠点击。用户点了哪条、停了多久、有没有回来重搜，搜索引擎靠这些数据调了二十年。Agent不点击，读完结果就直接写答案。

元宝搜索的做法叫Agent Co-design，腾讯叫它"智能体协同进化"。搜索这边把权威等级、发布时间、满意度这些信号交给Agent，帮它挑引用；Agent那边把引用了哪些文档、思考过程、最终答案好不好回传给搜索，排序模型再照着调。优化的目标，从"人会不会点"换成了"模型会不会引用、答案有没有变好"。

迭代也跟着快了。以前人工标注、手工调参，一个月评估一次；现在机器造样本、大模型教小模型、模型给模型打分，周期从月缩到周，再到天。线上出了问题，AI会沿着检索、生成、排序自己找原因、热修复，以前排查要几个小时，现在几分钟。

参数别人能追，这一套评估和迭代流程得从头搭，我觉得这部分更难抄。

04在腾讯内部先跑了一年

元宝搜索在腾讯内部已经跑了一年，每天扛几亿次调用。腾讯有句话我挺认同：选大模型是短期的事，搜索要做好得磨很多年。

它也不算新产品。腾讯云的"联网搜索API"早就有了，这次升级后挂上"元宝"的名字正式开放。挂这个名字挺聪明，企业买AI能力最怕演示好看、上线拉胯，"元宝在用的搜索"比什么宣传都直接。

内部在用的产品一长串，元宝、WorkBuddy、ima、QQ浏览器、QQ音乐、搜狗输入法、腾讯视频、腾讯医典、腾讯游戏、腾讯客服都在里面。公开了效果的有这么几个。

WorkBuddy接入后意图理解更准，完成任务需要的工具调用和模型轮次更少，团队也不用再自己维护信源和抓取链路。

ima做了公网信息加私域知识库的混合问答，有效信源召回量提升了大约10%。

腾讯视频的AI搜索补上了全网信源，信息覆盖度扩了20%，次留和人均搜索次数都在涨。腾讯金融科技只用一周，就搭出了一套金融搜索。

50多个业务的需求差别很大，等于先替外部客户踩了一遍坑。亚马逊当年也是先在自家电商里把基础设施用顺了，才有了AWS。

05商业化算账：别只看单价，要看任务 ROI

很多人挑搜索API，先看千次单价。放在Agent上这么比不太准，因为钱是按任务花的。

结果不准，Agent就得换关键词再搜、多抓几个网页、多跑几轮推理，每一轮都花钱，用户也在干等。WorkBuddy说的"工具调用和模型轮次更少"，省下来的就是这部分。

具体怎样，还得拿自己的问题去测。元宝搜索每月有2000次免费额度，使用评论区的福利激活码，可以提升到6000次/月。付费刊例价从极速版的14元/千次到旗舰版的26元/千次，旗舰版多了权威度等级，只对企业开放。

接入有三种方式。Skill是一句提示词，适合WorkBuddy这种Agent工作台，官方说10分钟能跑通第一个联网Agent；MCP是一段JSON，TRAE、Qoder这类AI编程工具配一下就能用；API是一个请求，适合在自研产品里深度集成。

06做AI产品的 PM，以后拼什么？

以前做 AI 产品，PM 得求着研发去搞爬虫、做索引、调排序，天天跟反爬机制斗智斗勇。现在接个元宝搜索的 API 就行了。

脏活累活大厂包了，难的部分就全挪到了产品设计上： 哪些场景该触发搜索？一个复杂意图怎么拆解成多个检索词？哪类信源在你的业务里更可信？引用来源怎么在 UI 上展示，用户才会产生信任感？

以后 AI 产品体验的差距，不再是底层大模型智商的差距，而是 PM 在这些业务逻辑和信任阶梯设计上的差距。

做内容的人可能要想得更多一点。我做了十几年产品经理社区，看完元宝搜索的排序特征，第一个念头是：以后读我们内容的，会有越来越多的模型。

它看的东西挺具体：质量上抓作弊、低质、文不对题；权威上看作者领域、互动、站点PR；另外还看页面结构和更新时间。腾讯举了个光明网的例子，模型会读这个账号的发文量、认证主体和域名，判断出"权威等级：高"，还写出理由。判断信源靠不靠谱，现在已经是模型在做了。

所以站点和账号长期攒下的信誉，会比偶尔一篇爆款更值钱。结构清楚、信息密度高的内容更容易被读懂；注水的内容压成100个token，可能剩不下什么有用的。

腾讯讲权威信源时还明确说了，不要虚假捏造，更不要AIGC生成的内容。拿AI批量洗稿、堆数量的号，在AI搜索里大概率最先被筛掉。

以前大家抢首页排名，以后要争的是进入AI愿意引用的那批信源。

07怪哥做个总结

人类搜索的仗打在搜索框上：用户习惯、浏览器默认引擎、手机上的入口。

Agent没有使用习惯，只看开发者在配置文件里写了谁。这回腾讯手里有自家内容、157个权威信源、50多个业务一年的磨合。它也不只想给Agent送资料，在金融、医疗、出行、电商这些领域，还想把信息一路连到决策和下单。

能不能成，要看开发者在自己的场景里用下来准不准。在做Agent产品的朋友，可以趁10月、11月的免费额度，拿业务里最难搜的20个问题试一试。