将一个典型的AI时代问题——如查询腾讯近期股价、产品动态及人员变动——输入搜索框。谷歌的传统搜索结果呈现为一系列网页链接，用户需自行筛选整理；而接入元宝搜索的WorkBuddy则直接整合多方资料，生成结构化答案。
▲谷歌搜索结果
▲接入元宝搜索的WorkBuddy
这种差异折射出搜索范式的转变：从返回链接转向直接整合信息。这一变化旨在解决大模型落地的两大痛点——幻觉与知识滞后。随着Agent成为焦点，检索信息的准确性与时效性直接影响任务执行。RAG（检索增强生成）虽能缓解此问题，但自建成本高。现成搜索API的价值在于降低门槛。
10月20日，腾讯升级元宝搜索，并通过腾讯云向个人开发者和企业提供API服务。该服务基于千亿级索引规模，经WorkBuddy、ima等内部应用验证，旨在将腾讯积累的搜索基础设施转化为行业通用服务。
实测：结构化数据与Agent协同效率
开发者为Agent增加搜索能力通常面临自建链路的高维护成本或依赖第三方服务的稳定性考量。此次升级后，元宝搜索提供Skill、MCP和API三种接入方式，并推出限时免费额度：每月基础2000次，10-11月凭邀请码最高可达6000次。
▲元宝搜索的免费额度
通过API实测，接入流程简便：获取API Key后，通过curl命令即可发起请求。进一步将接口封装为Skill接入DeepSeek Harness，使Agent能自主调用搜索。
curl -sS -X POST https://api.wsa.cloud.tencent.com/SearchPro \-H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \-H "Authorization: Bearer 秘钥" \-d '{"Query":"今日AI新闻"}'
▲终端的原始返回结果
▲元宝搜索接入DeepSeek Harness的Skiil文件
在新闻检索测试中，元宝搜索17秒内返回结果。除传统网页链接外，其核心优势在于提供垂类信源的结构化数据。例如查询“北京今日天气”或“腾讯股价”，直接返回VR卡片或股价卡片，Agent无需抓取解析即可直接使用，显著提升了多步任务执行效率。
复杂场景表现：政策、学术与企业调研
在政策查询测试中，Agent约42秒整理出包含时间、发布主体及关键内容的表格，并归纳政策主线，信源主要来自工信部等权威机构。在学术研究场景（如RSI主题），系统结合arXiv API，约2.5分钟生成综述资料。在开发者资源整理中，系统快速梳理出结构清晰的Python学习清单。
在高复杂度企业调研任务中，系统生成了近300行的详细报告，涵盖产品动态、人员变化及财务数据，并对信源进行分级提示。测试表明，API单次调用平均耗时约0.42秒，响应迅速。
能力外溢：从内部验证到开放服务
对外发布前，元宝搜索已在腾讯内部多个核心业务中广泛应用。WorkBuddy利用其支撑办公调研，ima结合互联网信息与用户知识库，腾讯视频及金融科技则用于专业内容检索。
▲WorkBuddy企业版中的元宝搜索技能
数据显示，元宝搜索日均调用量达数亿次，支撑50多个核心业务。接入后，WorkBuddy任务平均搜索调用次数从8次降至5次，搜索满意度提升10%-20%，最快接口响应时间优化至300ms以内。团队得以从信源维护中解放，聚焦于智能体任务规划。
面向外部开发者，腾讯通过Skill、MCP和API将搜索能力标准化，兼顾不同模型与Agent框架的兼容性，降低接入门槛，使开发者能专注于应用逻辑而非基础设施搭建。
技术路径：独立API与模型内置之争
当前AI搜索主要有两种路径：一是OpenAI、谷歌采用的模型内置搜索，将检索与生成紧密整合；二是腾讯元宝搜索代表的独立服务API，赋予开发者更多模型选择与流程控制空间。对于独立API而言，竞争核心在于信源质量、响应速度、成本及对Agent多步任务的稳定支撑。
元宝搜索已构建千亿级索引，覆盖13个垂直行业，接入157个权威信源。技术上，采用自研磁盘向量索引与倒排索引融合，召回率提升至93%以上，机器数量大幅降低。通过大模型重构排序链路与Gist Token压缩技术，平衡结果质量与推理成本。在信源治理上，从站点、账号、页面三层级评估，并识别拦截AI生成的低质内容。
腾讯元宝搜索研发负责人马晋提出，目标是让搜索能力成为AI行业的“水电煤”。通过提供开箱即用的云服务，帮助开发者和企业以更低成本补全AI应用的实时信息获取能力。
结语：争夺Agent时代的基础设施入口
若大模型决定AI能力上限，搜索、数据获取等基础设施则决定其落地深度。随着Agent向复杂任务执行演进，云厂商的竞争正延伸至开发者生态与服务底座。腾讯开放元宝搜索，意在模型之外，进一步抢占Agent时代的基础服务入口，为开发者提供可靠的信息来源与稳定的服务支撑。
