Suchparadigmenrevolution: Konsens zwischen Nano-AI und Googles "Super-Suchintelligenz-Agent"

Im Jahr 2025 ist die "Agentifizierung" nicht länger reine Theorie, sondern ein realer, hereingebrochener Wirbelsturm.

Die KI-Anwendungen in allen Branchen verwandeln sich in Agenten, die sowohl "Intentionen verstehen" als auch "Aufgaben ausführen" können. Darunter sollte der Suchmaschine, als der mächtigste Traffic- und der am besten bekannte Anwendungsbereich der Internetzeit, auch der erste Anwendungsfall sein, der die "Agentifizierung" abschließt.

Während die herkömmlichen Suchmaschinen noch Informationen filtern, kann der Suchagent bereits durch die aktive Erkennung der Suchabsicht des Nutzers riesige Datenmengen in professionelle Ergebnisse integrieren: Eine Reiseempfehlung, ein Marktanalysebericht, eine Kaufentscheidung. Die Suche ist nicht länger nur ein Informationsvermittler, sondern greifbare Produktivität.

Die Umgestaltung und Neuordnung des traditionellen Stichwort-Suchmodells durch den Agenten hat auch die "Super-Suche" von der Theorie in die Realität gebracht.

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Was ist die "Super-Suche" in der Ära der KI-Suche 3.0?

Die Suchmaschinen waren bisher immer altmodisch, und andere konnten nichts dagegen tun. In der Ära der Large Language Models (LLMs) ist das Potenzial der KI-Suche offensichtlich. Für die etablierten Giganten besteht ein echtes Risiko, wenn sie unverändert bleiben, denn die aufstrebenden Konkurrenten haben umfassende Pläne und bringen starke Veränderungen mit sich. Sie versuchen, die Suchmaschinen in der neuen Ära neu zu gestalten und die Macht zu übernehmen.

Man kann drei deutliche Produktphasen bei der KI-Suche unterscheiden. In der Phase der KI-Suche 1.0 blieb die Webseiten-Rangfolge bestehen, und es wurde eine KI-Übersicht hinzugefügt. Bing, Google und Baidu folgten zunächst dieser "Mode". Das Large Language Model ist wie ein intelligentes "Filter" für die traditionelle Suche. Es fasst die Kernaussagen zusammen, realisiert eine bessere Informationsaggregation und setzt die verstreuten Wissensstücke zusammen. Im Wesentlichen handelt es sich aber immer noch um Zusammenfassung und Aggregation.

Als die Technologie in die Phase der KI-Suche 2.0 eintrat, wandelte sich die Suchmaschine tatsächlich in eine "Antwortmaschine" um. Die Suche zielte auf die Antwort, und die Antwort wurde zur obersten Priorität. Die Webseiten, die von der KI-Suche 2.0 gefunden wurden, traten in den "Versteckzustand" und wurden zu Informationsmarkierungen für bestimmte Informationsblöcke der Antwort. In dieser Phase gab es viele KI-native Suchmaschinen, und Perplexity war eine der besten. Ihr Unternehmenswert stieg rapide. Hier geht es darum, wer die besseren Antworten in der KI-Übersicht liefert, mit höherer Qualität und weniger Halluzinationen. Dies erfordert viele feine und umfangreiche Anstrengungen und ist nicht einfach.

In dieser Phase war der Nutzer aber nicht in der Lage, einen deutlichen Unterschied zwischen der KI-Suche und dem direkten Gespräch mit einem Large Language Model zu spüren. Dies liegt daran, dass die KI-Suche 2.0 im Wesentlichen immer noch auf die Verbesserung der Kognition abzielt, und die Fähigkeit zur Beurteilung der Nutzerabsicht und zur Zerlegung von Anweisungen ist relativ schwach.

Wenn die Nutzer aber die KI in breiteren und tieferen Szenarien nutzen und die Grenzen der "Frage-Antwort"-Interaktion überschreiten, brauchen sie eher eine Aufgabe-Maschine, die mit einfacher Eingabe automatisch Ergebnisse liefert, als eine Antwortmaschine.

Wenn jemand beispielsweise "Unternehmensbilanz optimieren" eingibt, erwartet er wahrscheinlich nicht nur ein Tutorial, sondern einen direkt einsetzbaren professionellen Bericht. Solche aufgabenorientierten Anforderungen sind in der Ära der KI-Suche 2.0 im Wesentlichen nicht lösbar.

Im Jahr 2025, in der Phase der KI-Suche 3.0, hat der Suchagent endlich die Spielregeln geändert und die "Aufgabe-Maschine", also die sogenannte Super-Suche, möglich gemacht.

Während die KI-Suche 2.0 möglicherweise noch die Antworten optimiert, hat die Super-Suche bereits einen geschlossenen Kreis von Intentionseingabe, automatischer Ausführung bis hin zur Ergebnislieferung aufgebaut. Sie beantwortet nicht mehr, wie die Welt ist, sondern hilft den Nutzern direkt, die Welt zu verändern.

Zu Beginn der massenhaften Anwendung von Agenten muss die Super-Suche mindestens die folgenden fünf Fähigkeiten erfüllen:

Erstens, die integrierte Planung von Agentenaufgaben, was auch der Schlüssel zur Lösung komplexer Anforderungen durch die KI-Suche ist. Dadurch kann der Nutzer die manuelle Aufgabezerlegung vermeiden und die "Suche ist Ausführung" realisieren.

Zweitens, die Unterstützung der Zusammenarbeit mehrerer Modelle. Durch die Komplementierung der Stärken verschiedener Modelle kann die Professionalität und Genauigkeit der ausgegebenen Inhalte verbessert werden.

Drittens, die "hochdimensionale" Informationskognition, einschließlich der Unterstützung von MCP-Tools, um eine tiefe Erfassung von Daten über verschiedene Websites und in verschiedenen Modalitäten zu ermöglichen. Dadurch können nicht nur die Informationsbarrieren zwischen Plattformen überwunden werden, sondern auch die Suchgrenzen erweitert werden.

Viertens, die Unterstützung der Ausgabe in verschiedenen Modalitäten, um vielfältigen Szenarien gerecht zu werden und die Effizienz des Informationsverständnisses zu verbessern.

Fünftens, die Fähigkeit, die vom Nutzer gesammelten Wissensdatenbanken und Gedächtnisdaten zu nutzen, um ein tieferes personalisiertes Sucherlebnis zu bieten.

Derzeit befinden sich die führenden KI-Suchmaschinen in China und im Ausland noch in der "Erschließungsphase", aber es besteht ein gemeinsames Vertrauen in die oberen Grenzen der Agentenfähigkeiten.

Unter ihnen sind die Nano AI Super-Suche und das neu veröffentlichte Google AI Mode relativ ausgewogen und decken alle fünf Fähigkeiten ab. Die dialogbasierte Suche von New Bing ist in der Grundausstattung stark, aber es gibt Defizite bei der tiefen Ausführung wie der Ausgabe in verschiedenen Modalitäten. Dasselbe gilt für Perplexity. Als Antwortmaschine ist es gut darin, Fragen zu analysieren, aber es hilft den Nutzern nicht direkt bei der Arbeit.

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Die Suchmaschine wird unweigerlich ein Super-Agent werden

Das Ziel der "Super-Suche" ist es, hochwertige Lösungen zu liefern, wenn die Suchschwelle für den Nutzer fast null ist. Die Suchmaschine wird auch von einem Traffic- und Werbeeingang in der Vergangenheit zu einem Produktivitätseingang für alle Branchen werden.

Beim genauen Hinsehen ist die Veröffentlichung des Google AI Mode auf der Google I/O Conference dieses Jahres tatsächlich ein Schritt in Richtung Suchagent.

Der Kernbruch durch das Google AI Mode liegt im zielorientierten Rahmen, der die Suchergebnisse von der Informationssuche zu der Lieferung von ausführbaren Lösungen macht. Das "Endziel" von Google ist es, die Suchmaschine in ein Aufgabenautomatisierungszentrum umzugestalten. Dies stimmt auch mit der Entwicklungsrichtung von Nano AI überein. Google ist sich bewusst, dass die Suchmaschine unweigerlich ein Super-Agent werden wird.

Die technischen Barrieren für den Suchagent sind jedoch sehr hoch und erfordern jahrelange eigene Suchinfrastrukturfähigkeiten. Selbst wenn die aufstrebende KI-native Suchmaschine Perplexity sich bereit fühlt, hat Google immer noch das Recht, die Zukunft der Suchmaschine zu bestimmen.

Das Gleiche gilt für China. In der Ära der KI sind viele neue Suchdienste entstanden. Obwohl die Schwelle für die Produktform nicht hoch ist, basieren die meisten Produkte ohne "Grundlagen" in der Suchtechnologie hauptsächlich auf der Anbindung und dem Aufruf von Drittanbieter-APIs. Sie können keine geschlossenen Kreise bei den Kernsuchfunktionen realisieren, und die Qualität der ausgegebenen Ergebnisse variiert stark.

Global betrachtet gibt es nur wenige Hersteller, die in den letzten zwanzig Jahren kontinuierlich an Suchmaschinen gearbeitet und Erfahrungen in Browsern und vollständigen Clients gesammelt haben. Die Konkurrenz ist also nicht so offen. Suchmaschinen wie Google, Bing und 360, die jahrelang in diesem Bereich tätig sind, sind wie Energiegiganten mit eigenen Minen. Sie verfügen über Technologie, Energie und Infrastruktur. Beispielsweise gibt es einen deutlichen Unterschied in der Effizienz zwischen der vollständigen Fähigkeit von der Webseitenerfassung, der Indexbereinigung bis zur Intentionenerkennung und der KI-Suche, die vollständig durch den Aufruf von Drittanbieter-APIs "zusammengesetzt" ist.

Entgegen der "Alltagswahrnehmung" ist die Nano AI Suche, die aus 360 hervorgegangen ist, früher in die Phase des Suchagents eingetreten: Anfang 2025 waren bereits viele Vorfunktionen der Super-Suche von Nano AI implementiert.

Im April 2025 belegte die Nano AI Suche die erste Stelle in der Liste der KI-Suchmaschinen auf chinesischen Websites und die zweite Stelle in der globalen Liste. Auch aus den monatlichen Zugangsdaten ist ersichtlich, dass die Nano AI Suche um Längen vor anderen chinesischen KI-Suchprodukten liegt.

Auf globaler Ebene zeichnet sich die Nano AI ebenfalls hervor. Im September letzten Jahres betrug die monatliche Zugangszahl 246 Millionen, und bis November hatte sie fast 310 Millionen erreicht, mehr als dreimal so viel wie die KI-Suche von Perplexity in der gleichen Periode. Somit ist die Nano AI eine der am häufigsten besuchten KI-nativen Suchmaschinen weltweit.

Während in der Vergangenheit in China keine Suchmaschine vollständig mit Google mithalten konnte, setzen nun sowohl Google als auch die Nano AI, die auf dem chinesischen Markt aufbaut, ihren Schwerpunkt auf Agenten. Im Vergleich zum Google AI Mode wagt die Nano AI sogar einen weiteren Schritt:

Erstens, die Überwindung der APP-Inseln, die bisher nicht durchsucht werden konnten. Durch Technologie werden die geteilten Kontinente wieder zusammengeführt, um eine "Gesamtbereichssuche" zu realisieren. Durch eine Reihe eigens entwickelter MCP-Tools, die jahrelangen Erfahrungen in der traditionellen Suchtechnologie und der Browsertechnologie sowie die multimodale Verständnis- und "hochdimensionale" Informationskognition des Large Language Models bietet die Nano AI eine Lösung, die die "Informationsbarrieren" früher überwindet und eine Lieferqualität aufweist.

Zweitens, Nano AI betont das "Suchdenken", also die Suchintelligenz, damit der Suchagent wie ein Mensch in der Überlegung und der dynamischen Korrektur die zirkuläre Inferenzkette verbessern kann und eine heuristische Suche durchführen kann, um eine adaptive intelligente Aufgabenplanung zu realisieren.

Die Entwicklung der Suchintelligenz lässt den Suchprozess wie eine inferenzbasierte LLM aktiv denken. Es gibt eine "Denkkette" bei der Suche, die die Effizienz und Qualität der Suche auf ein neues Niveau hebt. Der integrierte Super-Agent von Nano AI gibt der Suchanfrage eine bisher nie dagewesene "Freiheit". Unabhängig davon, ob Ihre Frage lang oder kurz, komplex oder einfach, unklar oder klar ist, kann der Agent die Absicht erkennen, die entsprechenden Schritte planen und schließlich komplexe Probleme lösen.

Nano AI ermutigt die Nutzer, "direkt das Ziel anzugeben". Die Suchanfrage des Nutzers kann kurz und frei sein. Bei unklaren oder mehrdeutigen Fragen wird Nano AI den Nutzer durch intelligente Gegenfragen dazu anregen, die Frage zu klären und die Suchanforderung zu bestätigen. Wenn die Suchanfrage des Nutzers sehr lang ist, wird Nano AI auch nach aktiver Überlegung die Semantik zerlegen, die Informationen zusammenfassen und die Anforderung des Nutzers präzise bestimmen.

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In Zukunft wird es auf die "Arbeitsfähigkeit" ankommen

Wenn die Suchmaschine nicht mehr von den Informationsergebnissen getrieben wird, sondern zu einem Nervenzentrum der digitalen Produktivität evolviert, geht es bei der Erschließung des "Neuen Kontinents" nicht mehr um die bloße Präsentation der Suchergebnisse, sondern um die Szenarien und Ökosysteme.

Die Eigenschaft der Super-Suche, dass "Suche ist Ausführung", hat bereits viele praktische Beispiele.

Beispielsweise zeichnet sich die Tieforganisationsfunktion von Nano AI im medizinischen Bereich besonders aus.

Der Nutzer gibt die Frage ein: "Ich habe gehört, dass die Früherkennung von Amyotropher Lateralsklerose (ALS) oft fehl diagnostiziert wird. Welche Merkmale hat die ALS in der Frühphase? Wegen welcher häufigen Probleme wird sie fehl diagnostiziert? Wie kann man sie unterscheiden und vorbeugen? Wie sollte man einen Patienten mit ALS pflegen?"

Nano AI zerlegt die Frage automatisch, ruft MCP-Tools auf und gibt schließlich einen PDF-Bericht und eine visualisierte Webseite aus.

Im Vergleich zu medizinischen Fragen mit zuverlässigen Quellen und Daten sind die Szenarien bei einigen offenen Fragen komplexer und erfordern eine höhere Fähigkeit der KI, menschliches Denken zu simulieren und innovative Ideen zu entwickeln. Beispielsweise hat Nano AI auch bei Fragen zur Stadttransformation, die keine festen Antworten haben, einen professionellen Tieforganisationsbericht geliefert und während der Suche gedacht und validiert.

Aus diesen Beispielen ist es leicht zu erkennen, dass das Large Language Model der "Gehirn" und die Agenten in den einzelnen Szenarien die "Arme und Beine" sind. Nano AI hat frühzeitig die "offene Route" gewählt. Ob es die Zusammenarbeit mehrerer Modelle mit über 80 integrierten Large Language Models, die multimodale Lieferung oder die Integration von über 100 MCP-Tools ist, das Ziel ist nicht, kommerzielle Barrieren aufzubauen, sondern den Nutzern bei der Arbeit zu helfen.

Die "Internet Queen" Mary Meeker betonte in ihrem Bericht "Trends - Künstliche Intelligenz" mit den Stichwörtern "heftige Konkurrenz, Open-Source-Welle, Aufstieg der chinesischen Macht" besonders den Aufstieg der ch