
二十多年來,網際網路的索引、組織和檢索一直遵循著一致的模式:「十個藍色連結」(10 blue links)。使用者輸入查詢,Google 解析意圖,掃描索引,並提供相關目的地的列表。如今,那個基礎時代即將畫上句點。Google 正在從根本上重建搜尋,從被動的資訊檢索轉向由先進 AI 驅動的代理式、以行動為導向的體驗。
這次轉變標誌著網路技術史上最重要的轉折之一。在 Creati.ai,我們觀察到了生成式 AI(Generative AI)的快速發展,但 Google 最近對代理式(agentic)功能的整合,象徵著從「搜尋」到「解決」的轉變。目標不再僅僅是找到可能包含答案的網站;目標是直接在搜尋介面內提供答案、規劃行程或完成交易。
「代理式 AI(Agentic AI)」的概念將當今的搜尋引擎與過去的聊天機器人區分開來。雖然早期 AI 在搜尋中的應用僅限於摘要或基本的問答,但代理式系統具備推理、將複雜目標拆解為子任務,以及導航多個軟體環境來執行這些任務的能力。
Google 正在利用其 Gemini 模型作為協調者。透過理解使用者意圖的細微差別,這些系統現在可以解讀多步驟的請求。例如,計畫旅行的使用者不再需要分別查詢「前往東京的航班」、「澀谷的飯店」和「附近的餐廳」。代理式介面可以整合這些需求,交叉比對空位,並提供一份連貫且可執行的計畫。
這次演變不僅僅是增量更新;這是一次架構上的全面檢修。它要求 Google 超越其作為開放網路流量引導者的角色,將自己定位為管理使用者數位旅程的智慧助理。
為了理解這次轉型的規模,必須比較傳統的搜尋機制與新興的代理式模型。下表突顯了這些系統在運作方式及其為終端使用者提供的價值上的核心差異。
| 特性 | 傳統搜尋 | 代理式 AI 搜尋 |
|---|---|---|
| 主要機制 | 關鍵字匹配與頁面排名 | 情境推理與多步驟邏輯 |
| 使用者角色 | 研究者(點擊與篩選) | 委託者(設定目標) |
| 輸出格式 | 外部連結列表 | 整合答案或可執行工作流 |
| 系統能力 | 檢索靜態資料 | 執行動態任務 |
| 對生態系統的依賴 | 高(將流量引導至網站) | 可變(整合資料,可能減少點擊) |
Google 向代理式體驗的轉移,得益於其 Gemini 模型的高度整合。這種轉變依賴於「多模態推理」(multimodal reasoning)——即搜尋引擎同時處理文字、圖像、影片和音訊以理解查詢上下文的能力。
在幕後,Google 正在優化其基礎設施以降低延遲,確保「思考」過程不會拖慢使用者體驗的速度。這涉及在推理能力上的大量計算投資。當使用者輸入觸發代理流程的查詢時,系統會在後台執行幾個操作:
這種技術轉折至關重要。如果體驗感覺像是一個遲鈍的聊天機器人,使用者將會回歸到傳統的搜尋方式。對 Google 而言,挑戰在於讓 AI 感覺「隱形」——使其成為一層無縫的智慧,而非笨拙的介面。
向代理式搜尋的轉移對數位出版和電子商務產業產生了衝擊。多年來,SEO(搜尋引擎最佳化,Search Engine Optimization)的策略是圍繞著在三個藍色連結中排名而編寫的。隨著 Google 專注於提供直接答案和執行任務,流量的性質必然會改變。
如果搜尋引擎提供答案或完成任務,點擊進入來源網站的使用者可能會減少。這產生了潛在的「價值擷取」張力。雖然 Google 提升了使用者滿意度,但它也冒著餓死那些為其訓練模型提供資料的出版商和創作者的風險。
未來能見度的關鍵可能會從傳統的關鍵字堆砌轉向「代理優化」(Agent Optimization)。內容創作者將需要確保其資料結構化、可驗證,並且能輕易地被 AI 代理存取。具備「代理就緒」(agent-ready)意味著提供 API 或結構化資料,使 AI 系統能夠可靠地解釋並對您的內容採取行動。
雖然代理式網際網路的願景很引人注目,但並非沒有重大障礙。Google 在多個方面面臨壓力:
展望未來幾年,代理式工作流程的整合可能會從旅遊和購物擴展到更深層、更複雜的領域,例如研究、個人化教育和專業生產力。
「搜尋」的時代正在演變成「執行」的時代。對 Google 以及整個 AI 產業而言,挑戰仍然是確保這種新範式能同時賦能使用者和更廣泛的 數位生態系統。隨著我們在 Creati.ai 繼續觀察這些發展,有一件事是肯定的:我們與人類知識總和互動的方式已經永遠改變了。