AnySearch

• 1. 概要 (323 символов)

  AnySearch 是一款由中国团队研发、专为 AI Agent 设计的搜索基础设施产品，2026 年 5 月正式上线，一个月内吸引超过十万名开发者接入，并登顶 Product Hunt 周榜——成为过去一年来首个从 AI Agent 和大模型产品中突围的搜索类产品。它的核心逻辑很简单：传统搜索引擎是为人类设计的，返回的是网页链接和摘要，需要人类自己点击、筛选、判断；但 AI Agent 需要的不是「一堆可以看的网页」，而是「可以直接用于推理的结构化信息」。AnySearch 围绕这一目标，从数据层、算法层到输出层全面重构了搜索流程，推出一套覆盖二十余个垂直领域的联邦多源数据体系、智能意图路由能力和标准 Markdown 结构化输出，实测可将 Token 消耗降低 60% 至 70%。

• 2. 产品背景 (577 символов)

  AnySearch 的开发团队是一群来自中国的 AI 开发者和工程师，他们观察到一个核心矛盾：大模型越来越聪明，但 AI Agent 的落地效果并没有同步提升。问题出在信息入口——不管是 ChatGPT 的内置搜索、Coze 的搜索引擎插件，还是 Dify 等开源框架自接的搜索 API，底层都依赖传统搜索引擎。传统搜索的设计逻辑围绕「人」展开：用户输入关键词，返回一堆链接和摘要，由人自己判断该点哪个、信哪个。但 Agent 没有这个能力，或者说，让 Agent 做筛选的成本太高——每一条结果都要抓取全文、解析 HTML、过滤广告，消耗大量 Token 还可能引入错误。   AnySearch 于 2026 年 5 月 11 日正式上线。首月便吸引了超过十万名开发者接入使用，GitHub Star 数突破四千，用户覆盖亚太、北美、欧洲等多个地区。产品最早以搜索 Skill 的形式在 GitHub、ClawHub 等开发者社区传播，上线一周便在 Skills.sh 获得了极高关注度。2026 年 7 月 6 日在 Product Hunt 发布后，以 538 票登顶当日第一，并拿下周榜冠军。   值得注意的是，AnySearch 没有选择继续做「面向人的搜索」，而是彻底跳出了 C 端搜索的产品逻辑，从诞生之初就定位为面向 AI Agent 的底层搜索支撑。这一差异化定位恰好切中了智能体时代的基础设施空白，也是它能在激烈竞争中获得开发者认可的核心原因。

• 3. 产品功能与使用体验 (1219 символов)

  AnySearch 的能力体系围绕「服务 Agent 推理」的核心目标设计，从五个维度形成完整覆盖带。   联邦多源数据架构：二十余个垂直领域全覆盖   AnySearch 采用「通用索引补长尾 + 高价值垂类自建深度索引」的联邦多源架构。通用网页索引负责覆盖长尾、泛领域的日常信息需求，保障基础的信息广度；另一层是高价值垂直领域自建深度索引，覆盖金融、法律、医药、网络安全、产业研究、代码开发、企业商业信息等二十余类专业赛道。在 v2.1.0 版本中，团队完成了自建数据源体系与融合搜索算法的重构，进一步将垂直领域搜索设置为默认检索路径，通用网页搜索仅作为例外补充方案，专业场景的信息丰富度和准确性都得到了提升。   智能意图路由：一次查询精准匹配多源数据   AnySearch 不是对所有查询执行全域检索。当一条查询进入系统后，它会先做查询理解与意图识别，判断当前查询的任务类型——比如一条包含企业股权结构、涉诉记录、专利布局的综合查询，系统识别为企业研究类任务，拆解成三个细分维度后，分别路由至对应的垂直数据源，多路并行执行检索。开发者无需手动指定查询所属领域，也不用分别对接多套数据接口，单次请求即可完成多源数据的整合。   前置筛选算法：不让 Agent 自己筛垃圾   这是 AnySearch 与绝大多数搜索产品最核心的区别。传统 AI 搜索的逻辑是「搜出 20 条结果，全部丢给大模型，让模型自己判断哪条有用」。AnySearch 把筛选工作从模型侧前移到了搜索侧，用三种算法完成前置处理：同源衰减机制，主动降低同一网站重复内容的权重，避免单来源内容占据过多结果位；信息密度仲裁机制，在内容相关性相近的情况下，优先保留信息量更丰富、数据维度更完整的页面；混合排序机制，同时兼顾内容的语义相关性与发布时效性，在保证匹配度的前提下优先推送更新的信息，避免过时内容干扰智能体决策。   标准化结构化输出：直接给 Markdown，不要 HTML   所有搜索结果都以标准化的 Markdown 格式交付。在返回结果之前，系统已经自动完成了页面清洗、噪声剔除、信息提取、格式规整的全部工作，去掉了网页广告、冗余 HTML 标签、无关页面碎片等无效内容，只保留核心有效信息。每条结果附带权威信源标注，方便后续的信息溯源和校验。实测数据显示，同样 5 条搜索结果，AnySearch 返回的内容量大约是原始 HTML 的三分之一到四分之一，Token 消耗直接节省 60% 到 70%。   三种接入方式：Skill / MCP / REST API   AnySearch 原生支持三种接入方式，覆盖从原型验证到生产部署的不同阶段需求。Skill 插件形式支持可视化配置与一键安装，适合使用成品 Agent 工具的用户，零代码完成接入。MCP 协议接入原生支持模型上下文协议，适配 Cursor、Claude Desktop、OpenClaw 等主流 Agent 客户端，配置成本低。REST API 接口兼容各类编程语言与 Agent 开发框架，支持深度定制化开发，适合自研 Agent 的团队。

• 4. 定价与商业模式 (309 символов)

  AnySearch 面向个人开发者提供永久免费版本，注册用户每日可获得一千次免费搜索调用额度，智能意图路由、垂直领域搜索、结构化 Markdown 输出等核心功能均可正常使用，不存在功能阉割。无需 API 密钥也可使用基础功能，仅调用频率有限制。面向团队与企业用户，提供不同规格的付费方案，用户可以根据业务规模和调用量级灵活选择。   这一分层定价策略的逻辑清晰：个人做原型验证和小型项目，免费额度完全够用；生产级部署则按量付费。从商业模式看，AnySearch 的收入来源是 API 调用收费——这和面向人类的搜索靠广告变现完全不同。API 收费模式天然驱动它提供更精准的结果、更少的噪声、更低的 Token 消耗，因为用户的利益就是它的利益。

• 5. 用户评价 (388 символов)

  产品在 Product Hunt 发布后，开发者社区的反应非常活跃。评论区的讨论集中在几个方面：去重机制的实际效果、多源并行搜索的延迟与成本、输出结构的灵活度。有用户指出，「当两个可信来源真正矛盾时，去重不应该把它们揉成一个答案」，AnySearch 团队回应称会保留来源分歧，以「三者一致、一方异议」的结构化方式呈现。还有量化交易领域用户反馈，使用通用搜索工具为智能体提供市场资讯时，过时消息会导致判断偏差；切换到 AnySearch 后，依靠来源去重机制与时序优先排序，智能体获取到了时效性更强的可靠资讯。   掘金上有开发者做了详细实测，三个场景的结论是：英文 AI 资讯检索 878ms 返回 5 条相关结果；中文热点搜索对主流科技媒体的覆盖精准；Token 效率方面，同样 5 条结果比把网页全文丢进上下文节省 60% 至 70%。该开发者认为 AnySearch「不是在优化搜索，而是在重新定义搜索的用户」。

• 6. 行业评价 (443 символов)

  极客公园的深度分析文章将 AnySearch 称为「AI 时代的搜索基础设施」，认为它从定位、能力到接入的全链路设计都围绕 Agent 的真实需求展开，适配了传统搜索覆盖不足的专业场景需求。中国经济时报的报道指出，AnySearch 登顶 Product Hunt 折射出开发者关注点的变化——AI 竞争正在从模型能力延伸到搜索、数据等基础设施环节。多家科技媒体（量子位、机器之心、腾讯新闻）均做了专题报道，认为 AnySearch「补齐了 AI Agent 的搜索短板」。   在竞品格局方面，AnySearch 的主要对标产品包括 Exa、Tavily、Brave Search 和 Parallel。根据官方公布的基准测试数据，在由 Frames、FreshQA、WebwalkerQA 组成的 300 道问题测试中，全程使用同一款 LLM 的条件下，AnySearch 以 76.4% 的综合准确率领先 Parallel 和 Brave Search，延迟表现也处于最优水平。不过需要指出的是，这些数据是厂商自测的，尚未有充分的第三方独立评测验证。

• 7. 争议与风险 (292 символов)

  AnySearch 面世时间尚短（仅两个多月），一些潜在问题值得关注。首先，23 个垂直领域听起来覆盖面很广，但每个领域的数据源数量和质量参差不齐。代码、金融、学术这几个领域可能做得比较深，但旅行、电商、游戏等领域的深度还有待验证。其次，基准测试数据是厂商自测的，独立第三方评测还不多，76.4% 的准确率在更复杂的真实场景中能否保持仍需观察。中文搜索的覆盖度在热点事件上表现不错，但面对更细分的长尾话题，中文数据源的深度够不够用，还要打一个问号。再者，AnySearch 解决的是「已有信息的优化呈现」，如果某个信息在互联网上根本不存在，它也变不出来——模型的幻觉问题，根源不只是搜索质量。

• 8. 适用人群与使用建议 (274 символов)

  AnySearch 适合以下几类用户：正在用 Cursor、Claude Code、OpenClaw 等工具做 AI 开发的个人开发者，可以快速为本地智能体补充专业搜索能力，无需自行搭建搜索与内容清洗管线；使用 Dify、FastGPT 等开源框架搭建 Agent 产品的团队，可以用 AnySearch 作为统一的搜索能力入口，替代多套分散的数据接口；以及需要做量化交易、企业尽调、行业研究等专业场景的用户。不太适合的场景包括：纯日常网页问答需求（用 Brave 或 Serper 更轻量）、不需要实时外部信息的闭域 Agent、以及对数据源范围有严格限制需要完全自控的企业场景。

• 9. 总结 (258 символов)

  AnySearch 不是 Google 的替代品，也不是 Perplexity 的竞品——它在做一件不同的事。它为 AI Agent 建了一套好用的信息索引系统，让 Agent 能在几十秒内完成传统方式需要多次调用、大量清洗才能完成的信息获取工作。在模型能力越来越同质化的今天，信息输入的质量正在成为 Agent 体验的木桶最短的那块板。AnySearch 指向的方向是对的——不是给 Agent 更多信息，而是给 Agent 更准的信息。这家中国团队用两个月时间走到 Product Hunt 第一，靠的不是营销，而是切中了一个真实且正在快速增长的需求。

Подробного отчёта пока нет

• 

  AngelaRodriguez_998

  —

  Компания интегрировала AnySearch в исследовательский модуль агента службы поддержки клиентов для динамического отслеживания конкурентных продуктов. Эффект неплохой. Он автоматически ежедневно собирает последние новости финансирования, обновления продуктов и отзывы пользователей о конкурирующих продуктах, а также генерирует структурированный брифинг. Команда может понять динамику рынка предыдущего дня за пять минут утра. Раньше эта работа требовала от одного человека потратить два часа на просмотр основных технологических СМИ, продуктовых сообществ и инвестиционных платформ. Теперь Агент автоматически выполняет его в фоновом режиме. Стратегия нулевого хранения AnySearch также соответствует требованиям компании к соответствию данным, поэтому нет необходимости беспокоиться о том, что содержимое запроса будет использоваться для обучения или хранения модели. Единственная проблема заключается в том, что иногда охват конкретных вертикальных полей недостаточно глубок. Например, данные индекса для сегмента логистических технологий относительно невелики.

---

• 

  Abigail_Brown_Max4

  —

  Подключив AnySearch к Cursor в качестве сервера MCP, весь процесс разработки переходит на новый уровень. Часто при написании кода вам необходимо проверять документы, изменения API и лучшие практики сообщества. Раньше вам приходилось искать вручную полдня. Теперь позвольте Агенту проверить это прямо в Курсоре, и весь возвращаемый структурированный контент будет очищен, так что вам больше не придется беспокоиться о рекламе и SEO-мусоре. Что меня больше всего удивило, так это возможность поиска по коду. Когда я попросил его проверить реализацию ограничителя тока Go, он напрямую вернул исходный код производственного уровня и анализ цепочки вызовов на GitHub, что было намного эффективнее, чем поиск на GitHub самостоятельно. А поскольку выходные данные помечены источниками, вы можете использовать их с уверенностью.

---

• 

  Keith_Vasquez168606

  —

  Я установил MCP AnySearch в Claude Desktop и после настройки использовал его для своего исследовательского агента. Раньше для проведения углубленного конкурентного анализа отрасли требовалось вручную собирать результаты из нескольких источников данных, что занимало очень много времени. Теперь я отправляю предложение агенту, и он автоматически помогает мне собрать общедоступную информацию, сообщения СМИ, отзывы пользователей и мнения отрасли, а возвращаемый контент не содержит большого количества шумовой информации, как раньше. Токены также были сэкономлены. Раньше тысячи токенов сжигались только во время поиска для каждого опроса. Теперь я чувствую, что контекстное окно стало чище. Просто документ конфигурации недостаточно подробно объясняет некоторые дополнительные параметры. Надеюсь, его можно будет дополнить.

---

• 

  beautifulfish102

  —

  Установив его в течение дня, я действительно почувствовал, что AnySearch — это такая инфраструктура, к которой «вы не сможете вернуться, как только воспользуетесь ею». Раньше агенту приходилось выполнять семь или восемь раундов поиска, чтобы провести опрос, но теперь это можно сделать за один или два раза, что действительно без проблем.

---

• 

  MsFredrikThorsø_88

  —

  После замены AnySearch на количественный агент он стал намного стабильнее. Раньше я всегда с помощью универсального поиска находил устаревшую информацию, и модель вводилась в заблуждение. Комбинация гомологичного затухания и временного приоритета слишком важна для финансовых сценариев.

---

• 

  George.HendersonX

  —

  Я подключил AnySearch к своему автоматизированному рабочему процессу на полмесяца, и самое большое ощущение — эффективность получения информации значительно улучшилась. Раньше при использовании традиционного API поиска каждый раз возвращались HTML-фрагменты, и Агенту приходилось писать собственную логику парсинга. После переключения на AnySearch вы можете напрямую получить структурированные данные Markdown, устраняя необходимость в этапах очистки. Реальное тестирование задачи исследования трека изначально требовало от 8 до 10 поисков и потребляло более 3000 токенов. Теперь требуется всего 2–3 вызова, а потребление токенов упало до менее 1000. А поскольку дублирование выполнено качественно, качество получаемой Агентом информации более стабильное, а контекст не будет перегружен повторяющимся контентом. 1000 звонков в день в бесплатной версии более чем достаточно для личного развития, а повышение производительности очевидно.

---

• 

  James.Hughes_Max45

  —

  Бесплатная квота — тысяча раз в день, чего вполне достаточно для личного развития. И основные функции не выхолощены, в отличие от некоторых продуктов, бесплатную версию которых нельзя использовать ни для чего.

---

• 

  KimberlyRuiz_Plus

  —

  Я попробовал AnySearch, когда проводил корпоративную комплексную проверку, и мог одновременно проверять промышленные и коммерческие вопросы, судебные иски и патенты. Раньше мне приходилось ходить в Кичачу, Сеть судебных документов и Патентное ведомство, чтобы осмотреться. Этот опыт настолько удобен.

---

• 

  SeanWright_99

  —

  Объективно говоря, глубина вертикальных источников данных AnySearch неравномерна. Финансы и программирование хорошие, но путешествия и игры средние. В конце концов, он существует в сети всего два месяца, так что это понятно.

---

• 

  Nicholas_Nguyen_202350

  —

  Команда подключила AnySearch к внутреннему отраслевому исследовательскому агенту, заменив многочисленные интерфейсы, которые изначально подключались к Qichacha, Judgment Document Network и Tianyancha. Преимущества унифицированного управления очевидны — вам нужно только поддерживать набор ключей API и логику аутентификации, и вам не нужно беспокоиться о текущих стратегиях ограничения и различиях в форматах каждого источника данных. Качество результатов, о которых сообщает исследовательская группа, также улучшилось, поскольку AnySearch нормализует данные из разных источников, а предоставляемая информационная структура будет единообразной и легкой для сравнения. Недостатком является то, что настройка недостаточно гибкая. Если команде необходимо вернуть исходный формат определенного источника данных, ей все равно придется напрямую подключиться к исходному API. Но для большинства сценариев отраслевых исследований AnySearch достаточен как единый уровень поиска.

---

• 

  Ralph_Jimenez_2024

  —

  Потратив полдня на тестирование, самое интуитивное ощущение — дедупликация сделана хорошо. Для одного и того же объекта не будет двух или трех повторяющихся результатов. Каждый из них представлен под разным углом, что избавляет меня от необходимости позволять агенту проверять его самостоятельно.

---

• 

  James_Butler369

  —

  MCP AnySearch установлен в Cursor. После настройки Агент проверяет данные и возвращает их непосредственно в Markdown. Нет необходимости писать скрипт разбора самостоятельно. Этот опыт действительно хорош.

---

• 

  侠客966

  —

  Меня беспокоит: если AnySearch однажды выйдет из строя или изменит свою политику, мой агент станет слепым. Всегда существует риск чрезмерной зависимости от одного поставщика услуг, и его рекомендуется использовать в качестве дополнительного входа, а не полной замены.

---

• 

  Dylan.HughesIII

  —

  После сравнения Exa и AnySearch для комплексной проверки в Китае, AnySearch может собрать информацию о раскрытии требований внутреннего соответствия, в то время как Exa совершенно пуста. Преимущество локализации имеет решающее значение для тех, кто ведет бизнес внутри страны.

---

• 

  范敏

  —

  Анонимный режим великолепен, вам не нужно сначала регистрироваться, чтобы опробовать его. Отсутствие отслеживания и телеметрии являются плюсом для сценариев разработки, чувствительных к конфиденциальности.

---

• 

  JObe_n

  —

  Для меня, как менеджера по продукту, который не умеет писать код, самое практичное в AnySearch — повышение эффективности исследований. Раньше, исследуя новое направление, мне приходилось переключаться между Google, Zhihu, 36Kr и отраслевыми платформами отчетности, и сбор предварительной информации занимал много времени. Теперь позвольте агенту подключиться к AnySearch, ввести тему исследования и получить структурированный обзор рынка, включая списки конкурирующих продуктов, динамику финансирования, отзывы пользователей и тенденции отрасли. Хотя он не может полностью заменить углубленный ручной анализ, но в качестве инструмента первичной проверки информации, повышение эффективности вполне реально. Мы надеемся на более дружественный визуальный интерфейс в будущем, чтобы снизить порог для нетехнических пользователей.

---

• 

  opmlqpu

  —

  Честно говоря, порог доступа все еще немного высок, а документация носит более технический характер, поэтому пользователи, не являющиеся разработчиками, могут запутаться после ее прочтения. Было бы здорово, если бы был учебник для начинающих.

---

• 

  n3kbcd6k

  —

  Был протестирован сценарий: при поиске последних новостей агента ИИ за июль 2026 г. 5 результатов были возвращены за 878 мс, причем первые 4 результата были горячими точками за последние 24 часа. Такая скорость действительно возможна.

---

• 

  DeborahWard_99

  —

  Вопросы, задаваемые разработчиками в области комментариев PH, весьма острые, например, как бороться с источниками конфликтов и будут ли накапливаться задержки. Команда AnySearch ответила вполне откровенно и не избежала вопросов.

---

• 

  LaurenRobinsonZ

  —

  Я использовал AnySearch для проведения отраслевого исследования трансграничных платежей. От изменений нормативной политики, долей рынка основных игроков, горячих точек жалоб пользователей до выбора технической архитектуры — один запрос позволил получить всю информацию. Возвращенные структурированные данные содержат аннотации источника и могут напрямую цитироваться в отчетах. Раньше для того, чтобы провести то же исследование с помощью обычного поиска, требовался целый день, чтобы собрать и систематизировать исходные материалы, но теперь первый черновик можно создать за одно утро. Для тех, кто занимается отраслевыми исследованиями, это не только вопрос экономии времени, но, что более важно, разнообразие и структурирование источников информации значительно улучшают качество выходных отчетов. Однако рекомендуется не полностью полагаться на него для принятия окончательного решения, а провести перекрестную проверку ключевых данных.

---

• 

  Emma_FisherIII8

  —

  Действительно удивительно оказаться на вершине еженедельного списка PH. Поисковые продукты в прошлом году едва ли вошли в пятерку лучших. Прорыв AnySearch показывает, что потребность разработчиков в поиске по конкретному агенту вполне реальна.

---

• 

  Joshua_Anderson_Max

  —

  Я зарегистрировался и попробовал сегодня. Я проверил информацию, касающуюся высокоэффективного плана Zhipu AI, и нашел отчеты от ThePaper, 36Kr и NetEase Technology. Освещение китайских источников лучше, чем ожидалось.

---

• 

  邵霖哲

  —

  Единственное, что меня не устраивает, это то, что когда два источника действительно противоречат друг другу, я вообще-то хочу, чтобы Агент увидел, что у них есть разногласия, а не скатывались в один ответ. Команда заявила, что сохранит лейбл источника, а мы подождем и посмотрим.

---

• 

  飞鸟744

  —

  Проводя исследование по выбору технологий, я сравнил несколько поисковых продуктов с использованием искусственного интеллекта и обнаружил, что AnySearch действительно имеет различные преимущества в области поиска по вертикальным полям. Другие продукты представляют собой, по сути, обычный веб-поиск со слоем упаковки крупных моделей. AnySearch напрямую соединяет более 20 вертикальных источников данных нижнего слоя, при этом качество и структура возвращаемых данных явно различаются. Однако также было отмечено, что глубина поиска академических статей не так хороша, как у профессиональных академических поисковых систем, а некоторые новые индексы статей arXiv недостаточно своевременны. Для команд, которым необходимо проводить передовые академические исследования, может потребоваться добавить специальный интерфейс академического поиска. Этого достаточно для большинства сценариев развития и потребностей отраслевых исследований.

---

• 

  REvansII

  —

  Точность 76,4% в эталонном тесте выглядит неплохо, но, в конце концов, производитель тестирует его самостоятельно. Лучше дождаться независимых сторонних оценок, прежде чем делать какие-либо выводы.

---

• 

  Mason_Morris_7

  —

  Метод доступа к навыкам действительно удобен. Несколько строк команд предоставляют Claude Code возможности профессионального поиска. Его можно использовать без регистрации ключа API, что является хорошим моментом.

---

• 

  Elizabeth_Wood_2021

  —

  Раньше я использовал exa для исследования и сравнивал китайский поиск с любым поиском. Информацию о раскрытии внутреннего соответствия, полученную с помощью любого поиска, Exa вообще не смогла найти. Рекомендуется попробовать оба варианта при ведении домашнего бизнеса.

---

• 

  JeffreyWatson_X

  —

  Функция параллельного пакетного поиска является бонусом. Он может осуществлять поиск в пяти направлениях одновременно и возвращаться одновременно, что подходит для многомерного сбора технической информации.

---

• 

  DRuiz_2020

  —

  Проведение исследований по выбору продуктов в сфере международной электронной коммерции с использованием AnySearch для сравнения данных нескольких конкурирующих продуктов. Одновременно проверяйте изменения цен на продукты, ключевые слова с отрицательными отзывами пользователей и обновления политики цепочки поставок. AnySearch возвращает структурированную сравнительную информацию в одном запросе. Раньше вам нужно было переключиться как минимум на три или четыре платформы (обзоры Amazon, Google Trends, форумы поставщиков), чтобы использовать универсальный поиск, но теперь вы можете сделать это через один вход. Однако были обнаружены и некоторые ограничения: недостаточно глубокого охвата данных некоторых конкретных категорий, таких как данные нишевой электронной коммерции. Глубина индекса AnySearch не так хороша, как прямой запрос на вертикальной платформе. Но на этапе предварительного отбора это повышение эффективности уже является значительным.

---

• 

  DAllen_2024380

  —

  Честно говоря, я не знаю, как он обращается с контентом, защищенным Cloudflare. Наши самодельные гусеницы часто застревают на нем. Если вы что-нибудь знаете, пожалуйста, скажите мне.

Отзывов пока нет