搜索信息（Information Seeking）是人们自计算机诞生以来一直都孜孜不倦希望能够通过计算机来实现大规模化的任务。互联网技术的诞生催生了基于信息检索（Information Retrieval）的搜索引擎技术。在过去30年间，搜索引擎技术经过了基于”单词“（Lexical）的倒排索引，以及基于机器学习的”排序学习“（Learning to Rank）的蓬勃发展，到2010年间，已经是非常成熟的一个技术和研究领域。

最近两年飞速发展的大语言模型以及催生的“智能体”（Agent）技术则又一次把搜索引擎技术的创新推到了风口浪尖。我们如果要问搜索引擎，“秦始皇和凯撒的年龄相差多少岁”，这样的问题，对于传统的搜索引擎来说，这是不可想象的。但是，今天，用户已经习惯了Gemini、ChatGPT、DeepSeek这样的智能问答系统，使得这样的问题变得非常普遍。于是，传统的搜索引擎技术该如何转变呢？

来自百度搜索的工程师和研究人员近日公布了他们的蓝图（http://t.cn/A6DSIt1i）—— “向AI搜索迈进”。这一篇文章可以说是一个全新的搜索架构的探讨，不管是希望能够解决的用户问题，还是架构的灵活性上，这一篇文章都提出了很多另人深思的方向。

简单说来，AI搜索是一个用多个“智能体”驱动的复杂系统。有别于简单应用大语言模型的单一回合的问答系统。AI搜索架构提供了一个基于MCP的多模块灵活的系统。不管是从单一模块的任务以及到多模块互动、多模块优化，文章都给了非常多的细节。甚至如何让大模型能够在线上运行，文章也有不错的提示。

总体来说，文章很适合大家对于大模型对于传统的“搜广推”系统的影响有深厚兴趣的读者。