AI 搜索 Agent 產品 Genspark 近期被 Anthropic 官方點名了。

「Less structure, more intelligence.」是 AI 搜索 Agent 產品 Genspark 一直以來堅持的基本原則。Genspark 團隊認為，過度結構化的工作流程會限制創造力和深度，賦予專業 Agent 更多自主權，自由選擇并靈活運用多種工具來處理問題，反而能釋放出更強的能力。

而 Genspark 靈活、能夠動態協調的專業 Agent 的背后，是基于 Anthropic 的 Claude 模型的能力。

Anthropic 官網近期發布了一篇關于 Genspark 的案例研究文章，詳細介紹了 Genspark 如何突破傳統固定搜索工作流程的局限、選擇 Claude 實現自適應智能以及 Claude 如何驅動其動態協調的「Super Agent」等內容。

以下為文章全文內容。

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01

使用 Claude 取得的關鍵成果

• 超級 Agents（Super Agent）推出 45 天內，年經常性收入（ARR）達 3600 萬美元。

• 為超 500 萬用戶提供動態、自適應的 AI 工作流程服務。

• 質量得分經 LLMs 評委驗證。

• 通過自動化幻燈片創建和多步驟推理，為用戶節省數小時研究時間。

02

突破固定搜索工作流程的局限

傳統 AI 搜索產品對每個查詢都遵循固定流程：分析關鍵詞、檢索網絡結果、總結答案。這種模式適用于簡單問題，但在用戶需要復雜研究、詳細對比或多步驟分析時便力不從心。

Genspark 最初也采用類似方法構建搜索引擎，雖然新增了專業數據源和驗證 Agents 等改進功能，并達到 500 萬用戶規模，但它們仍然遇到一個根本的瓶頸。Genspark 聯合創始人兼 CTO Kay Zhu 表示：「我們意識到，我們仍受限于傳統設計——固定的預定義工作流程。要實現真正的自適應、富上下文的問題解決，我們必須徹底突破。」

團隊認識到，無論問題復雜程度或上下文如何，強迫每個查詢都通過相同的靜態步驟序列處理，這種核心限制僅僅靠漸進式改進無法突破。

03

選擇 Claude 實現自適應智能

為打造超級 Agents，Genspark 需要一個能夠處理復雜推理并協調多個專業系統協同工作的 AI 模型。經過對多種方案的測試，他們選擇 Claude 作為新架構的基礎。

Claude 的規劃和推理能力使其成為協調 Genspark「Agents 混合」方法的理想選擇。在這種方法中，不同的 AI 模型相互驗證輸出，以減少錯誤和幻覺。Zhu 表示：「對于 Super Agents，我們利用 Claude 的規劃和推理能力來驅動整個 Agents 流程。」

Genspark 發現，Claude 在它們的產品的關鍵特定任務中表現出色。以 AI 幻燈片功能為例，Claude 的編碼能力對于生成交互式演示文稿至關重要。Zhu 稱：「創建幻燈片時，Claude 承擔了大部分繁重工作，我們還發現它具有出色的視覺設計感。」技術能力與設計敏感性的結合，使 Claude 在多個功能中不可或缺。

04

由 Claude 驅動的動態協調

Genspark 的 Super Agents 打破了傳統搜索引擎的僵化工作流程，不再對每個查詢遵循相同的預定步驟，而是根據每個問題的實際需求調整方法。Claude 充當主協調器，分析請求、規劃步驟、選擇合適工具，并根據新信息調整策略。

這種自適應系統依賴三項核心創新：

• 動態協調：Claude 協調 8 個專業 AI 模型，通過交叉驗證確保質量。

• 工具與子 Agents 庫：涵蓋從創建演示文稿、執行 Python 代碼到撥打電話等各種功能的專用工具和子 Agents。

• 精選高質量數據集：驗證 Agents 持續審計數據集以保持準確性。

結果是一個智能系統，可根據任務調整工作強度：簡單問題不需要復雜流程即可快速直接解答；復雜研究項目可嘗試多種方法，從各種來源收集信息并完善結果，直到全面準確。根據用戶需求， Super Agents 可提供從簡單答案到完整演示文稿、交互式網頁或協調電話會議等多種服務，所有這些都由 Claude 無縫協調。

05

改變用戶的創作和研究方式

對 Genspark 用戶而言，其影響主要體現在節省時間和增強能力上。過去需要數小時手動研究、復制信息和格式化的任務，現在僅需幾分鐘。一個交叉檢查 Agents 的案例顯示，5 分鐘的自動化工作相當于 3 小時的手動勞動。Zhu 表示：「我們使人們能夠進行復雜研究，從網絡收集信息并將其整理成美觀的幻燈片。」

用戶現在可以處理手動難以完成的復雜研究項目。AI 幻燈片功能可自動從多個來源收集信息、分析相關性，并將所有內容整理成可供分享和協作的專業演示文稿。這改變了用戶處理復雜信息任務的方式，使他們能夠專注于更高層次的分析和決策，而非手動數據收集。

商業影響同樣顯著。市場的快速采用和收入的大幅增長，驗證了 Genspark 的判斷——自適應 AI 是人們未來處理信息的方式。用戶一致表示，速度、準確性和創造力的結合，以他們未曾想象的方式改變了研究工作流程。

06

構建自適應 AI 的未來

Genspark 從固定搜索到自適應智能的歷程，揭示了 AI 發展的一個基本真理：賦予 Agents 靈活性而非限制時，最強大的系統才會出現。他們從成功的搜索產品向更強大的 Super Agents 平臺的轉變，驗證了一個反直覺的原則。

團隊解釋道：「我們發現了一個重要原則：控制越少，工具越多。過度結構化的工作流程會限制創造力和深度，而允許多個專業 Agents 處理問題的不同方面，并賦予它們選擇和切換工具的自由，則能釋放更強的能力。」

這一理念如今驅動著 Genspark 的路線圖，他們正為下一輪功能發布做準備。每項新功能都代表著其 AI 以創新方式解決問題的又一種途徑。對 Genspark 而言，這標志著一個新時代的開端——AI 成為真正的思考伙伴，它不僅執行命令，還能與人類創造力協作，共同應對我們還沒能想象到的問題。