AI 的全称是“Artificial Intelligence”，即人工智能。
AI 搜索引擎与传统搜索引擎的不同主要体现在以下方面：
关于“AI 未来会取代人类”这种说法是不准确的。虽然 AI 在某些方面表现出强大的能力，但人类具有独特的创造力、情感、判断力和复杂问题解决能力等，AI 更多是辅助和增强人类的能力，而非完全取代。
近期出现的各类AI搜索引擎，类似perplexity.ai、metaso、360搜索、ThinkAny等等，都是在不断颠覆传统的搜索引擎。辅助高效的处理信息阅读完一份10万字的PDF研究报告需要多久？这份报告主要讲了什么内容？有没有我要关注的点？智能摘要是目前我用的超顺手的一个功能，能够辅助我快速的筛选信息，什么值得看，什么不容错过，真正的实现信息的降噪。信息表达更简便放在以往很难想象，如果要实现下面这俩张图，可能会设计一系列的思考、草稿、理清逻辑等等流程。现在用自然语言描述一句话就给你生成了这样美观可用的图片，极大的降低了不同角色的创作门槛和周期，是真的简便。那么新型的产品设计方式也就出现了，在我原来的工作流中，我作为一名产品经理，我会开始使用AI去重新构建我的工作流：使用AI进行搞定用户画像、使用AI进行竞品调研、使用AI设计产品测试用例、使用AI绘制产品功能流程图...真的太多了。虽然我也推荐了一些我自己的工作流上使用的产品，但是我比较建议的是：每个人都是独特的个体，应该先摸清楚自己的日常工作流是怎么样的，然后通过每一个工作节点线索，去找到适合你自己使用的工具。就好比，我现在初出茅庐，手上握着+1攻击力的武器，+1的防御装备，这不影响我去打怪升级这个事情，假如你找到了一件合适自己的武器，它可能是+1000攻击力，你换上就好了，是能够快速的在你原来的这套工作流里进行战力升级。关于Agent的未来，我只想说：曾被认为的异想天开的想法，都可能会是AI Agent的未来。AI Agent我们其实可以理解为一个技术浪潮中不断前进的新名词，而技术迭代会不断向前。
AI与人的协同关系生成式AI的人机协同分为3种产品设计模式：Embedding（嵌入式）、Copilot（副驾驶）、Agent（智能代理），在这3种模式下，人与AI的协作流程也是有所差异。Embedding模式：人类完成大多数工作。Copilot模式：人类和AI协同工作。Agents模式：AI完成大多数工作。Agentic Workflow驱动角色工作流变革使用Multiagent Collaboration的方法，让不同角色的Agent按照根据任务要求自主规划选择工具、流程进行协作完成一件任务。我作为一个产品经理角色，我的诉求很简单，需要完成某一个产品功能设计，这个时候通过Agents拆解成多个独立的任务，然后遵循不同的工作流，最后给我生成一份在大体上符合我期望的输出结果，我再修修改改就能够达到可用的阶段了。所以，我从原子能力层重新思考，面对这个快速变化的时代，我该如何去重塑我自己的工作流，以不变应万变呢？我抽象化拆解了大模型的一些底层能力，例如：翻译、识别、提取、格式化等等，其实所有的一些都会围绕几个词“输入”、“处理”、“输出”、“反馈”。“输入”、“处理”、“输出”、“反馈”构建了我最底层的信息处理逻辑，我把它比作四个齿轮，齿轮之间通过不同的衔接工具逐步推动运转，从需求作为输入、结果作为输出，围绕着信息加速，不断驱动我向前。重塑获取信息的方式搜索引擎作为互联网基础设施，同时也是互联网的入口，对于用户而言，从解决问题出发，搜索引擎和基于大模型的聊天机器人的目标从根本上是一致的。自2022年底ChatGPT发布，其通过问答形式被认为将对传统搜索引擎带来颠覆。
你去问一个九十年代后期出生的年轻人，如果没有搜索引擎应该如何找资料，估计他会一脸茫然，翻阅图书馆这种行为他们应该都没见过；你再去问一个二十一世纪出生的零零后，如果没有社交网络应该如何获取资讯和分享生活，估计也会看到一脸疑惑的表情，报纸这种媒体理应只存在于社交网络里，生活也应该存在于朋友圈、TikTok这样的社交网络中。。人类进入了信息时代之后，搜索引擎让数字信息通过网页权重（PageRank）相连，我们创造的知识依赖搜索引擎的奖励机制传播；随后在移动互联网上发展壮大的社交网络，让数字信息通过社交权重（SocialRank）相连，我们创造的知识依赖社交推荐的奖励机制传播；现在，正在发生的生成式AI革命，正在吞噬搜索与社交网络时代的全部数字信息，训练成新的神经网络权重（ModuleRank），我们创造的知识依赖大模型来传播，例如向ChatGPT或Google Bard提问，人类很快就要面对一个新的现实，这个时代知识不一定由我们来创造了。在未来的几十年里，我们可能会看到知识传播境况的转变，但这种知识将不需要人类，而是由机器，通过AI来拥有和管理。