在信息爆炸的时代，我们面对的最大困境是噪音太多。答案无穷无尽，但真正有价值的回答却依然难以找到。

AI 搜索的兴起，似乎理清了杂乱无章的线索，为每个问题捋出一条清晰的信息脉络。大厂也纷纷入局，陆续推出主打产品。而另一边，初创公司却在寻找一条更细致，更灵活的出路，新一代 AI 搜索引擎 Miku 就是其中之一，率先尝试将 AI 搜索与知识库相结合。

Miku 认为，大模型能够学习大量文本数据，理解不同事物背后和含义和关联，因此相比传统搜索只能基于关键词反馈几十页链接，AI 搜索能够直接提供最终答案，为用户节约大量时间。不仅如此，Miku 采用了自研的 Agent 引擎，能够将搜索结果自动整理成个性化知识库，帮助用户将碎片化的信息转化为清晰的结构化知识，形成独属于自己的知识网络图谱。

Miku 联合创始人范国斌是一位 00 后连续创业者。在他看来，新一代AI搜索的定位是充当用户的信息官，而要返回精准答案的前提，就是大模型必须能够充分理解用户上下文信息、精准识别用户意图。在同类语言大模型的横向评测中，阶跃星辰“Step-2 模型的上下文理解能力突出，在颗粒度方面的理解和捕捉比较细致，不会丢失关键信息”，因而成为了 Miku 的选择。

什么样的 AI 搜索才算是一位好的信息官？未来的 AI 搜索到底能做到多精准？初创团队如何在搜索赛道中找到自己的破局点？带着这些疑问，我们采访了繁星计划的合作伙伴国斌。

【本期嘉宾】

范国斌，00后连续创业者，AI搜索MIku开发负责人，累计开发多个AI原生应用项目。深入了解Agent和RAG技术，在基于llm应用开发方面积累了丰富的实战经验。

【本期主播】

Bianca，即刻@KK_77

孙然，即刻@Megan_Ran

【节目策划制作】

雅琦，阶跃星辰开放平台运营，即刻@Yaqi_DIY

泡泡鱼，后期剪辑

【时间轴】

01:36 什么是 AI 搜索？

02:27 相比传统搜索，AI搜索带来了哪些提效效果？

03:47 有哪些场景是AI搜索还不能替代传统搜索的？

04:42 现在做AI搜索的开发者很多，你认为大家在方向上有哪些差异吗？行业格局是什么样？

07:06 大厂纷纷入局，初创团队如何寻找破局点？

09:39 Miku是一款怎样的产品？

00:00 Miku的定位是你的首个信息官，那么一个好的信息官应该是什么样

12:24 怎么理解Miku是一个Agent-based 的AI搜索？

13:38 Agent-manager怎么更好的理解用户意图？

15:40 从AI搜索过渡到Agent是一个什么样的过程？

17:01 AI搜索中，用户与搜索引擎的互动方式发生了哪些变化？

20:15 用户在哪些场景下经常用到AI搜索？

21:30 怎么让搜索结果变得精准的？挑选信源的标准是什么？

22:52 针对用户搜索的不同场景，设计了哪些有亮点的产品功能？

24:00 对目前市面上大模型效果的感受和评价？

24:55 为什么选择和阶跃的模型合作？

28:10 产品侧上最核心的数据指标是什么？

30:07 通过什么方式获取用户？

31:15 最想拓展哪一类用户群体？

33:27 国内国外市场的业务打法和发展阶段有何不同？

34:00 探索海外商业化的可能性

36:10 第一阶段商业化的目标

36:51 很多优质的内容是被锁在单一的私域生态里面的，搜索引擎是无法触达跟抓取，这个问题 AI 搜索可以突破吗？

38:06 未来的盈利模式会是什么样？

39:29 Miku的下一步发展规划

40:52 Miku发展过程中的关键性里程碑事件

43:12 Miku搜索里面最有创新的一个产品功能是什么？

45:12 做 AI 应用现在最重要的是什么？怎么找到这个 AI 应用PMF？

46:44 今年最喜欢的一款AI原生应用

51:02 未来一年AI搜索给出的结果会发生什么样的变化？

54:37 如果大家都在垂类领域深耕，你们所采取的更有效的手段是什么？

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