夸克AI搜索是夸克App的核心能力，也是很多人第一次认真接触"AI搜索"的入口。它把过去"敲几个关键词、翻一页页链接"的老习惯，换成了"把问题说清楚、直接读答案"的新方式：先理解你到底想问什么，再去全网检索资料、归纳整理，最后给出一段结构化、能看出处的回答。本页从原理讲到用法，帮你弄懂AI搜索到底怎么用、什么时候该用深度思考、什么时候该用深度搜索，以及怎样核实它给出的答案。
核心要点
- AI搜索与传统搜索的根本差别：传统搜索"给链接"，AI搜索"给答案"。
- 夸克AI搜索的工作链条：理解意图→全网检索→归纳整理→标注来源。
- 深度思考偏"想得深"，深度搜索偏"找得全"，两者可以配合使用。
- 提问越具体、越带约束条件，答案越可用；不会问，就学会用一句追问补全。
- 官网、百科、天气、快递等常见需求，会以"搜索直达"卡片前置显示。
- 任何AI答案都应回看来源，重要信息务必交叉核对后再使用。
一、什么是 AI 搜索：从"给链接"到"给答案"
要弄懂夸克AI搜索，先得弄懂"AI搜索"这一说法本身。搜索这件事我们其实早已熟悉：在搜索框里敲几个关键词，回车，得到一整页链接，然后自己点进去、自己比对、自己总结。这种方式可以叫作传统搜索，它的核心产物是一份按相关性排好队的链接清单——搜索引擎负责"把网页找出来"，而"读懂内容、挑出答案"这一步，是留给用户的。
AI搜索换了一套逻辑。你不再需要先想好精准关键词，也不必逐条点开网页，而是可以像跟一个懂行的人说话那样，把问题整句问出来。系统会先尝试理解这句话背后的真实意图，再去检索资料、阅读内容，把散落在不同页面的信息归纳成一段连贯的回答，常用分点、小标题甚至表格来呈现。它的核心产物是答案本身，链接则退居为"依据"。
| 对比维度 | 传统搜索（给链接） | AI搜索（给答案） |
|---|---|---|
| 输入方式 | 关键词组合 | 整句自然语言提问 |
| 返回结果 | 链接列表 | 归纳好的结构化答案 |
| 系统主要工作 | 排序与匹配 | 理解、检索、归纳、标注来源 |
| 用户负担 | 逐个点开、自行总结 | 直接读答案，按需追问 |
| 能否追问 | 基本不能，往往要重新搜索 | 可以多轮对话补充条件 |
这里藏着两个常被提到的技术概念。一个是大语言模型：它像一个读过海量文字、又很会组织语言的"理解与写作高手"，能把零散的材料写成通顺、有条理的段落，也能听懂你话里的意思。另一个是检索增强（常写作 RAG）：如果只靠模型"凭记忆"回答，容易过时或出错，所以要在回答前先让系统去"查资料"，再把查到的内容作为依据交给模型来组织语言，答案就更贴近当下，也更容易核查。用一句话概括，AI搜索是"会查资料的理解者"，而不是"会背书的复读机"。
夸克本身就是以AI搜索为核心业务的产品，主打无广告、结构化和可溯源：答案尽量分成要点、排成表格，重要事实标注来源，方便你回头验证。理解了这层定位，后面的用法就顺理成章了。
二、夸克 AI 搜索是怎么工作的：一条完整链条
不妨把AI搜索想象成一位"研究助理"接活。你丢给它一句话，它要经过好几步，才能把这活干好。夸克AI搜索的流程，大致可以拆成四段。
第一步：意图理解——先弄懂你到底想问什么
人说话常常"话里有话"。你说"这个能不能报"，省略的可能是身份、时间、地区；你说"哪个更划算"，省略的可能是预算和用途。系统的第一件事，就是把这些隐含条件尽量还原出来。它会判断你的问题属于哪一类——是查事实、要比较、求步骤，还是做判断；也会识别口语、错别字和模糊表达，尽量不"答非所问"。这一步做得好不好，直接决定了后面检索的方向对不对。
第二步：全网检索——把材料找回来
理解意图之后，系统会去检索匹配的优质信息源，而不是只盯着某一两个网站。它可能把一个问题拆成几个子问题，分别去查；也可能对同一件事从不同来源找佐证，避免只依据单个页面就下结论。夸克深度搜索发布时特别强调"先思考，再检索"——先把问题想清楚、该查什么弄明白，再出发去找，而不是"关键词一搜，抓到什么算什么"。
第三步：归纳整理——把材料写成一段能读懂的话
检索回来的原始材料往往是零散的：一份官方说明、一段百科介绍、几篇报道、若干数据。系统要做的，是把它们去重、对齐、按逻辑重排，再用清楚的语言写成答案。这一步最见"AI"的功夫——它能同时做到有结构（分点、小标题、表格）和有重点（先给结论，再讲理由），让人一眼就能抓住关键。
第四步：标注来源——让答案有处可查
最后，重要的事实会标注出处。别小看这一小步，它是"能核查"和"没法核查"的分水岭：有了来源，你才能点开原文看看是不是这么说的，也才能判断这条信息够不够权威。夸克把"结果可溯源"当作AI搜索的重要特性之一，正是为了让答案不只是一家之言。
这四步背后，是两条能力在配合：一条是模型，负责把话说明白；一条是检索，负责把材料找齐。夸克的深度搜索还提到会按需调用不同的 Agent。所谓 Agent（智能体），可以理解为一个"会自己动手的小助手"：它不只会回答，还能按预设的目标去执行一串动作，比如打开网页、比对数据、整理成表。多个 Agent 分工协作，就能处理更复杂的调研任务。据公开信息，夸克搜索负责人张帆曾表示会持续优化"高搜商"能力——通俗地说，就是让它更懂问题、更会找料、答案更靠谱。
几个常被提到的名词，一句话说清
- AI搜索
- 先理解问题、再去检索并归纳成答案的搜索方式，产物是"答案"而非"链接清单"。
- 大语言模型
- 读过海量文本、擅长理解与组织语言的模型，是"会读会写"的大脑。
- 推理大模型
- 更强调分步思考与逻辑推导的模型，用来处理需要"动脑筋"的问题。
- 检索增强（RAG）
- 回答前先去查资料、再基于资料作答，让答案更及时、也更容易核查。
- Agent（智能体）
- 能围绕一个目标自己动手、连续执行多步动作的小助手，例如查、比、整理。
- 搜索直达
- 把结果中最可能的答案前置成卡片、一步给出的呈现方式。
- 幻觉
- 模型生成了看似合理、实则不准确的内容，是AI答案需要核对的原因之一。
三、深度思考与深度搜索：两者有什么区别
夸克AI搜索里最容易混淆的，就是"深度思考"和"深度搜索"这一对名字。两者都带"深度"，但解决的其实是两类不同的问题：一个偏向"想"，一个偏向"找"。
深度思考模式更像"动脑筋"。它搭载阿里自研的推理大模型（通义/Qwen 系），面对需要推理、计算、分步论证的问题时，会先把思路一步一步展开，再给出结论。它适合那些"没有现成答案、必须靠推导"的问题，比如数学题、逻辑题，或者需要在多个因素之间做权衡的判断题。
深度搜索则更像"做调研"。它于 2025 年 5 月 8 日发布，主打"先思考，再检索"：先解析你的意图，再去全网匹配优质信息源，据公开介绍会"精读数百个页面"，按需调用不同 Agent，最后输出结构化、可溯源的答案。它适合那些需要综合多方资料、时效性较强、还希望看出处的问题。
| 能力 | 做了什么 | 适合什么问题 |
|---|---|---|
| 深度思考 | 以推理大模型把思路分步展开，做推理、计算与论证 | 数学、逻辑题，需要推导、权衡的判断题 |
| 深度搜索 | 先解析意图，再全网检索优质信息源，精读数百个页面，按需调用 Agent，输出结构化、可溯源的答案 | 需要综合多方资料、时效性强、要看出处的调研类问题 |
实际使用中，两者常常配合：复杂问题可以先深度搜索把材料找齐，再用深度思考把结论想透；也可以先用深度思考理清自己到底要问什么，再交给深度搜索去找。一句话记忆：想不透的问题用深度思考，找不全的问题用深度搜索。
四、怎么用夸克 AI 搜索：开启与提问的实用技巧
夸克AI搜索的入口就是一个输入框：打开夸克App，在首页直接用搜索框输入问题即可。想把更强的能力用起来，可以按下面的步骤操作。
- 找到入口。打开夸克App首页，直接使用顶部搜索框；登录同一账号后，手机与电脑端可同步使用，体验保持一致。
- 把问题说清楚。用一整句话描述需求，而不是零散关键词。例如把"驾照 材料"改写成"外地户口在本地换驾照要准备哪些材料"。
- 补充约束条件。把时间、地点、身份、目的带上，例如"预算三千元以内""针对零基础的人""只要近一两年的信息"。
- 选择模式。普通问题直接搜；需要推导的问题打开"深度思考模式"；需要综合调研的问题使用"深度搜索"。
- 看懂答案结构。留意分点、小标题与表格，先抓结论，再看依据，别只读第一句就下判断。
- 用追问补全。答案不完整时，接着用一句话追问，例如"换成学生身份呢""再详细讲讲第二步"，不必重新组织关键词。
- 回看来源。对关键结论点开来源核对，涉及健康、金额、政策等更要谨慎，具体方法见下文。
除了步骤，提问方式也很关键。新手常犯的毛病是"问得太省"：一句话里既没给背景，也没说目的，系统只能给一个泛泛的答案。更聪明的做法是"背景 + 需求 + 限制"一起给足，让它有的放矢。此外，把大问题拆成小问题逐个问，往往比一口气问一大段更容易得到扎实的回答。
小技巧：把AI搜索当成"能对话的检索员"，而不是"许愿池"。它最擅长的是帮你把资料找齐、理顺、说清；你负责把需求说准，它负责把答案讲明白，来回一两轮追问，效果通常比一次问到底更好。
五、搜索直达与垂直类目：常见需求一步到位
并不是所有搜索都需要AI长篇作答。对很多"结果本来就确定"的查询，夸克会做搜索直达：把最可能的答案直接放到结果最上方，省去翻找的工夫。据官方信息，夸克的搜索直达覆盖官网、百科、天气、快递等 30 多个（一说 50 多个）垂直类目。
举几个常见的例子：搜某个机构名，官网入口可能直接排在最前；搜一个词条，百科卡片会先给出基本介绍；查天气，当日与未来趋势直接显示；查快递，物流进度一步可见。这种"结果前置"的思路，是把高频、结构化的需求做成卡片式直达，而不是每次都让它走一遍长长的AI回答。
它和AI搜索是互补关系：能直达的就用直达，问得复杂的就交给AI。日常使用中你并不需要刻意区分，夸克会根据问题的类型，自动选择更合适的呈现方式——该给卡片时给卡片，该给分析时给分析。
六、结果为什么要看来源：如何核实 AI 答案
AI搜索很方便，但"方便"不等于"可以照单全收"。大语言模型有一个天然的短板：它擅长把话说得通顺，却也可能把不确定的内容说得同样笃定。行业里把这种现象叫"幻觉"——模型生成了看似合理、实则不准确的信息。所以，看来源不是多余的一步，而是用好AI搜索的关键习惯。
核实三步：一看——结论旁边有没有标注来源；二点——点开来源，看看原文是不是真的这么说；三对——涉及健康、金额、政策等关键信息，再用另一个可靠来源交叉比对一次。做到这三点，AI答案的可用性会大幅提升。
还要注意三种情况。其一是时效：价格、政策、活动规则这类信息变动快，务必以最新、最权威的口径为准，必要时直接以官方App内的实际为准。其二是领域：健康、医疗类内容只能作为信息参考，不能替代医生诊断，具体应以医生意见为准。其三是用途：如果是写进正式材料、拿去做重要决定，最好回到原始权威来源再确认一遍，而不是直接引用AI的表述。
提醒：夸克为重要事实标注来源，是为了方便你核对，但"标注了来源"并不等于"绝对正确"——来源本身也要判断是否权威。养成"看结论、更看依据"的习惯，才算真正用好了AI搜索。
七、适合用夸克 AI 搜索的典型场景
前面讲的原理和技巧，最终都要落到"什么时候用它"。从用户结构看，夸克以年轻人和学生群体为主——据百度百科，00 后用户占比超过一半；据百度百科，截至 2026 年 6 月，夸克月活跃用户约 1.59 亿。学习、工作与生活决策，正是三类最常见的使用场景。
学习场景
遇到不懂的概念，可以直接问"用通俗的话解释一下……"；写作文或做课题前，用深度搜索把相关资料找齐、理成提纲；读一篇外文或一段专业文字，让它帮忙把意思讲明白。对需要推导的题目，打开深度思考模式看它一步步怎么想，往往比只看最终答案更有收获。
工作场景
做行业了解时，用它快速摸清一个概念、一个行业的大致轮廓；准备方案时，让它帮忙把要点列成清单；核实数据时，让它给出处，再回原文确认。相比自己在多个页面之间来回跳转，这种"一句话要一份整理好的材料"的方式，能省下不少时间。
生活决策场景
出行前查路线与注意事项、买东西前做同价位对比、办事情前弄明白流程和所需材料——这些"要综合好几条信息才能下判断"的问题，正是AI搜索的用武之地。把条件说清楚，它就能把散落的答案整理成一份"决策参考"。
信息核实场景
当我们听到一个说法、看到一个数字，拿不准真假时，可以让它帮忙找来源、作比对。此时请务必走一遍上文讲的"核实三步"，把"听说"变成"查过"。
总的说来，夸克AI搜索的价值不在于"替你思考"，而在于把找资料、理信息这件耗时的事做快、做整齐，让你把精力留给真正的判断。会提问、会追问、会看来源，这三件事做到了，AI搜索才算真正用顺手。
常见问题
夸克AI搜索和普通搜索最大的区别是什么？
最大的区别在"给什么"。普通搜索返回的是一份链接清单，需要你自己点开、比对、总结；夸克AI搜索返回的是一段归纳好的结构化答案，先理解你的意图，再检索和整理，还会为重要事实标注来源。前者省的是"找网页"的力，后者省的是"读和总结"的力。
深度思考和深度搜索该怎么选？
记住一句口诀：想不透的问题用深度思考，找不全的问题用深度搜索。深度思考搭载推理大模型，擅长分步推理，适合数学、逻辑、需要权衡的判断题；深度搜索主打"先思考，再检索"，会去全网匹配优质信息源、精读页面再输出可溯源的答案，适合需要综合资料的调研类问题。两者也可以配合使用。
AI搜索会出错吗？怎么判断答案靠不靠谱？
会有出错的可能。大语言模型擅长把话说通顺，也可能把不确定的内容说得笃定，这种现象通常被称为"幻觉"。判断时可以做"核实三步"：看结论旁有没有来源，点开来源看原文是否如此，再用另一个可靠来源交叉比对。涉及健康、金额、政策等信息尤其要谨慎。
用夸克AI搜索需要付费吗？
夸克以AI搜索为核心业务，搜索本身是免费使用的基础功能；会员体系主要覆盖网盘、扫描王、文档、学习等产品。涉及具体权益与价格，不同渠道和活动期差异较大，请以夸克App内实际显示为准。
为什么有的问题直接给了卡片，有的却要长篇回答？
因为问题类型不同。对官网、百科、天气、快递这类结果相对确定的查询，夸克用"搜索直达"把答案前置成卡片，一步到位；对需要综合、比较、推理的复杂问题，才会调用AI能力，给出结构化、可溯源的长回答。二者是互补的，系统会自动选择更合适的形式。
提问有什么技巧能让答案更好？
核心是"背景 + 需求 + 限制"给足。用一整句话把时间、地点、身份、目的说清楚，比丢几个关键词有效得多；答案不完整时，接着用一句追问补全条件，不必重新组织关键词。把大问题拆成小问题逐个问，通常也更容易得到扎实的回答。
搜索结果里的"来源"到底该怎么用？
把来源当成"证据链"来用：先看结论有没有出处，再点开原文核对内容，最后对关键信息做二次比对。来源的存在意味着答案可以核查，但它不保证绝对正确——还要判断来源本身是否权威。以官方和权威机构的口径为准，遇到分歧时以最新、最权威的为准。