阿里云发布企业智能体产品AgenticSearch 2.0
AI 总结
据阿里云AI搜索产品负责人撰写的报道，阿里云在云栖大会发布AgenticSearch 2.0。此次更新涵盖智能体编排、长期记忆、多模态与企业检索、联网搜索增强、可观测性、治理及IM交付。厂商测试称，在所述评测配置中，LoCoMo得分为96.69%，LongMemEval-V2准确率为81.37%，输入Token节省68.18%。该报道未提供独立验证来确认此次发布或相关性能数据。
深度见解
该产品面向企业智能体部署中的六类问题，包括知识分散、复杂内容难以理解、经验难以保留、效果评估、可靠执行和治理。其架构将搜索与上下文、记忆、任务执行及管控整合到统一底座中，并提供可选的托管智能体运行时。
作者：阿里云计算平台AI搜索产品负责人 汤祯捷
范式转移：从"被动响应"到"主动执行"
传统企业搜索的目标是找到一份文档，然后把阅读、比对、推理、结论的全部工作交还给人。AgenticSearch 的目标是全自动化完成一项任务、得出一个可行性结论，或生成一份可交付的成果。
这背后是一次架构层面的革命：以自主智能体（Agent）为核心驱动，以信息检索与整合为坚实基础，将碎片化的多源联网信息与企业知识库，从"被动检索的静态资产"升级为"具备自主推理与执行能力的知识认知引擎"。
AgenticSearch 的产品设计，直接回答了企业 Agent 从试用走向持续生产使用时必然遇到的六类问题：
| # | 核心问题 | 用户面临的直接困难 | 对应能力 |
|---|---|---|---|
| 1 | 多源知识找不全 | 数据分散在文档、数据库与既有搜索系统；单路召回遗漏答案；内部资料缺少最新外部信息 | 融合知识库、联网搜索增强、统一 Search / Context API |
| 2 | 复杂内容看不懂 | 图片、图表与版面信息难以检索；同一对象名称不同、指标口径或版本冲突 | 多模态检索、轻量语义层与 Agentic Wiki、Evidence 定位 |
| 3 | 操作经验留不住 | 反复交代背景与偏好；已纠正的错误再次出现；成功做法无法复用 | Agentic Memory、Skills、知识治理、改进门禁 |
| 4 | 评估效果难判断 | 不知道答案是否可信、改动是否有效，也不知道慢在哪、钱花在哪 | 对照评测体系、Agent 可观测性、Evidence / 引用体系 |
| 5 | 任务不可靠 | 长任务因断连、重启或工具超时丢进度；重复重试产生副作用；结果难以送达 | 可靠运行（Checkpoint / Runs API）、IM 异步交付、故障诊断 |
| 6 | 企业使用缺少管控 | 内容越权、Agent 动作越权、撤权不生效；多租户资源竞争与成本失控 | 内容权限、角色动作权限、多租引擎、用量预算 |
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