Baidu Search Achieves Recursive Self-Evolution, Baidu App Upgrades Four Major AI Features
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Baidu Search has achieved multi-Agent collaborative self-evolution through an online feedback loop of "retrieval—feedback—retraining," improving overall iteration efficiency by more than 80%. At the Baidu App product upgrade briefing on October 30, Baidu also upgraded its search AI API, priced as low as 4.9 yuan per thousand calls during the promotional period, lower than the DeepSeek search API; the API's content layer covers more than 80 languages and a high-quality index of hundreds of billions of entries, with data credibility improved by over 50%, and the Ernie Assistant saw a 20% performance improvement after integration.
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2026年,AI Agent的竞争深入到一个更贴近用户的问题,一个人究竟需要怎样的AI助手。
个性化,行动力,再加上长程性,这三件事逐渐成为公认的衡量指标,定义清楚之后,竞争回到一个更朴素的问题,一个人的上下文从哪里来,这些上下文能不能变成结果。
10月30日举行的百度App产品升级沟通会,可以用这条线索来理解,围绕需求理解,任务交付和持续服务,百度推动搜索参与更完整的用户事务。
在这个沟通会上,百度App升级了四大AI方向的功能。百度搜索实现递归自我进化,并全新升级搜索AI API,活动期间最低价仅需4.9元/千次,低于DeepSeek搜索API。
对百度来说,这条路径的商业逻辑很清楚,搜索长期承担连接需求和信息的角色,个性化Agent让这份积累有了新的去处,从提示解决办法延伸到参与解决问题的过程本身。
用户需求是第一站
还记得用户是如何使用互联网的么?绝大多数在2000年代前中期或更早接触互联网的人,其核心的早期体验几乎都离不开搜索或门户网站导航,本质上就是找到用户的“需求第一站”。
用户先向谁说明目标,谁就有机会参与后续的信息选择、工具调用和服务连接。
准备一趟旅行,用户需要查攻略、比较酒店、确认交通,再根据价格和天气调整安排。各类工具已经相当丰富,但寻找工具、传递信息、衔接步骤的工作,往往仍由用户承担。一项完整的需求,被拆散在不同的应用与页面中。
当AI能够理解目标、保留必要的任务背景,并调用相应工具,用户就有机会把更多协调工作交给AI助手。对使用者而言,其价值体现为更少的重复说明、更短的操作路径,以及更及时的后续帮助。
这也解释了为什么个性化如此重要。同样是旅行规划,带父母出行与独自旅行,需要考虑的条件不同;同样是整理材料,面向客户的报告与内部讨论稿,对信息和表达的要求也不同。将这些具体条件带入任务,才能让通用能力变成个人可用的服务。
从目前的行业趋势来看,个性化是所有Agent产品的第一块拼图。
Muse把记忆做成产品底座,让AI记住用户的长期偏好和历史,手机助手类产品依靠系统级权限,在跨应用操作里保留上下文,浏览器和桌面Agent借助登录态,直接使用用户已有的账号信息。
三条路径各不相同,要拿的东西却很接近,一段连续的,属于某个具体的人的记录。
人表达需求的方式有很多,搜索是其中最主动的一种。它几乎不需要教育成本,用户打开搜索框的时候通常已经知道自己要什么。他在什么位置,什么时候提问,之前查过什么,更在意价格还是时间,这些信息天然附着在同一次搜索上。
二十多年积累下来,百度手里有中文世界里最长的一份需求记录。
过去一次搜索交付十条链接,筛选比对和判断都由用户自己完成。现在交付的是整理过的答案,也可能是一份能直接使用的东西。搜索框里的问题和拿到的结果之间不再隔着十几次跳转,它承担的角色也就变了,承接的对象从问题变成任务。
进一步看,持续服务还可能改变用户选择应用的方式,观察这场竞争,需要考察产品从哪里接触用户,承接什么问题,又如何让帮助持续发生,这些因素共同决定了个人助手能否真正进入日常生活。
据悉,百度搜索已经实现了递归自我进化。通过在线反馈闭环实现多Agent协同自进化,百度搜索把每一次真实检索与用户反馈沉淀为训练信号,经“检索—反馈—再训练”闭环持续回流,驱动模型递归式自我进化,在无需人工干预的情况下不断迭代升级,整体迭代效率提升80%以上。
用户打开搜索,通常已经带着某种明确目的,查询一个地点,比较一类商品,了解一项政策,背后都对应着某个需要解决的问题,搜索天然处在需求表达和下一步行动之间。
百度App因此有一条比较直接的服务路径,以用户已经提出的问题作为起点,理解背后的约束条件,再往后推进任务。
搜索的积累首先体现在对意图的承接上,一组围绕相同主题展开的查询,可以反映需求逐步明确的过程。用户从“去哪里”问到“怎么去”,再问到“是否适合带老人”,实际上也在不断补充决策条件,在用户授权和可控的前提下,这些背景能够帮助后续服务减少重复沟通。
其次,搜索连接着持续变化的外部世界。个人事务经常受到新信息影响,目的地增加了活动,酒店调整了价格,原有安排需要重新评估,助手要持续提供帮助,就需要及时获取这些变化,并判断它们是否与当前任务有关。
这使检索、信息更新与来源判断能力,在Agent时代具有更直接的任务价值。模型负责理解和组织,搜索提供与现实世界保持联系的能力,两者结合,才能让建议持续贴近用户面对的实际情况。
百度App这次升级给了一个具体注脚。文心助手按三类方式承接任务,复杂问题靠多步检索和整理推进到底,高频需求直接交付可用成果,长程事项在用户确认之后持续跟进。
例如,旅行案例把行程规划,酒店降价提醒和目的地动态串在一条线上,关键调整依然由用户决定。
再比如升级后的AI镜头,支持多目标同步识别与动态追踪,画面里的多种植物、多件乐器可以一次认全,跳动的猴子、游动的鱼群,识别标签都能稳稳跟随,用户不再需要费力描述目标,点一下、圈一下就能精准提问,拍照之后还可无缝切入实时对话,顺着好奇心一层层追问。
这些能力做的事情很具体,把原本散落在查询,理解和操作之间的环节连成一条线。搜索围绕用户的目标来组织服务,个人助手也就有了一种不要求用户改变习惯的落地方式,用户不必先接受一套新的使用理由,从熟悉的搜索行为起步,一步步把后续工作交出去。
百度的机会在于让这种过渡发生在大量日常需求里。每一次查询都可能是一次服务的起点,任务能持续推进,搜索和用户之间的关系也会往下走一层。
用户提出的需求横跨出行,工作,学习和家庭生活,背后是不同的专业知识,工具和服务,想扩大覆盖范围,就得有一个能持续补充能力的供给体系。
竞争因此从产品能力延伸到平台层面,前端交互决定用户怎么表达需求,底层的信息和工具供给决定需求能被满足到哪一步,中间还要有有效的匹配和协作。
百度的布局沿着这个方向铺开。这次产品升级沟通会,百度全新升级了自家的搜索AI API,最低价比DeepSeek的搜索API价格还低。
作为搜索界的最大玩家,百度的搜索AI API有AI原生四层架构。内容层汇聚全球80余种语言、千亿级优质索引,数据可信率提升超过50%;引擎层则实现了前文所述的递归自我进化;架构层支持高并发低时延,具备优质企业级服务保障能力;应用层支持API、MCP、Skill全方案接入,文心助手接入后效果提升20%。
信息,应用和系统能力,百度App需要的三样东西分别有了对应的支撑,汇成一个能随需求生长的服务体系。
更多开发者使用检索能力,更多专业工具接上实际需求,Agent才有机会覆盖更细的场景,对用户来说,普及的结果很朴素,遇到具体问题时能更容易找到合适的帮助。
服务往深处走,就涉及到了关键的信任问题。
一次普通的查询,用户可以自己去别处对照,AI参与进连续任务之后,信息是否及时,建议是否有依据,关键操作是否可以叫停,这些会更直接地影响用户愿不愿意把后续工作继续交出去。
权威信息,来源追溯和用户确认,都应该长在服务过程里,而不是事后补救,可信做得越扎实,从偶尔被用到长期被用的可能性才越大。对平台而言,这种长期关系构成了更有持续性的竞争基础。
此外,持续进化的能力也很重要,真实需求在变,工具和服务也在更新,AI 产品要能从任务反馈里改善信息获取,结果组织和协作方式,把能力的提升转译为更稳定,也更贴身的服务。
百度App把几项长期积累重新组织了一遍,需求提供了服务的起点,信息和工具支撑任务交付,开放生态拓展覆盖范围,反馈机制推动能力改善。
入口的价值会被重新衡量,过去人们看连接了多少信息,被调用了多少次,现在还要看帮用户推进了多少事务,能不能维持住一段持续的服务关系。
对百度App来说,搜索实现递归自我进化打开的空间是让一个搜索框承接更完整的需求,用户的问题有了后续,搜索的价值就延伸进了更长的服务过程,由此,百度App在AI时代的价值应当被重新定义。(本文首发于钛媒体APP)