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September 25, 2026

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面向 AI Agent 的隐私优先搜索基础设施,提供结构化输出与原生 API、MCP、Skill 集成。

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Product facts

Type
Web App / SaaS
Category
AI & Machine Learning › AI Search
Pricing
Freemium
Launched
Sep 25, 2026
Listed
Sep 25, 2026

Overview

GitHubXDiscord

AnySearch 是一款为 AI Agent 设计的搜索基础设施,以隐私保护为核心原则。它帮助开发者将搜索能力集成到 AI 应用中,通过理解查询意图、过滤噪声并返回结构化结果,使 Agent 能够直接处理信息。 ## 核心能力 - **隐私与安全设计**:支持匿名使用,不进行追踪、遥测或日志记录。采用零留存执行(路径内处理,无数据可恢复)和零知识凭证(不可逆转换且不可恢复),并提供分层认证机制。 - **统一集成入口**:提供单一接入点访问跨领域的高质量数据源,支持实体丰富化与全局执行。 - **Agent 原生设计**:输出结构化 Markdown 格式,减少 token 消耗。原生支持 API、MCP 和 Skill 三种集成方式,兼容 Claude Code、VS Code、Cursor、Cline、Codex 等工具。 - **智能意图路由**:自动识别查询意图并路由至相关数据源,无需手动选择来源,支持分层路由、弹性编排和跨域重排序。 - **全谱覆盖**:涵盖从专业深度到日常广度的多领域需求,支持可扩展网络。 ## 性能基准 根据官方提供的测试数据(使用 z-ai/glm-5.1 作为 LLM,在 Frames、FreshQA、WebwalkerQA 三个数据集共 300 个问题上评估): - **准确率**:整体准确率为 76.4%,在 FreshQA 上达到 80.0%,在 WebwalkerQA 上为 65.2%。 - **延迟**:整体端到端延迟为 47.8 秒,在 WebwalkerQA 上为 76.5 秒。 ## 适用场景 适用于安全工程师告警分析、开发者项目代码搜索、商务差旅实时决策、产品经理竞品调研以及公共卫生数据分析等需要 Agent 进行信息检索与处理的场景。

Key features

  • 隐私优先设计:支持匿名使用,无追踪、无遥测、无日志记录,查询数据不被保留。
  • 零留存执行:路径内处理数据,不产生可恢复的数据残留。
  • 零知识凭证:凭证经过不可逆转换,无法被恢复。
  • 分层认证:同时支持无缝的匿名访问和授权访问。
  • 统一集成入口:通过单一接入点访问跨领域的多个高质量数据源。
  • Agent 原生输出:返回结构化 Markdown 结果,减少 token 浪费。
  • 原生 API/MCP/Skill 支持:提供 API、MCP 和 Skill 三种原生集成方式。
  • 智能意图路由:自动识别查询意图并路由至最相关的数据源,无需手动选择。
  • 跨域重排序:支持分层路由、弹性编排与跨域结果重排序。
  • 多领域覆盖:涵盖专业深度与日常广度,满足 Agent 的全谱系信息需求。
  • 质量评分:对搜索结果提供质量评分。

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Initial · AnySearch

Q&A

AnySearch 是什么?AI-generated
AnySearch 是一款面向 AI Agent 的搜索基础设施,以隐私为首要原则,提供匿名访问、智能路由、结构化输出以及原生的 API、MCP 和 Skill 集成。
AnySearch 如何处理用户隐私?AI-generated
AnySearch 支持匿名使用,不进行追踪、遥测或日志记录。它采用零留存执行(路径内处理,无数据可恢复)和零知识凭证(不可逆转换),确保查询数据不被保留。
AnySearch 支持哪些集成方式?AI-generated
AnySearch 原生支持 API、MCP 和 Skill 三种集成方式。配置 MCP 时,可参考其安装指南,兼容 Claude Code、VS Code、Cursor、Cline、Codex 等工具。
AnySearch 的准确率表现如何?AI-generated
根据官方基准测试(使用 z-ai/glm-5.1 模型,300 个问题),AnySearch 在 Frames、FreshQA、WebwalkerQA 三个数据集上的整体准确率为 76.4%,其中 FreshQA 为 80.0%,WebwalkerQA 为 65.2%。
AnySearch 的延迟表现如何?AI-generated
在官方基准测试中,AnySearch 的整体端到端延迟为 47.8 秒。在 WebwalkerQA 数据集上完成单个 QA 任务的延迟为 76.5 秒。
AnySearch 适合哪些使用场景?AI-generated
官方列举的场景包括:安全工程师分析告警日志与威胁情报、开发者搜索开源项目代码片段、商务差旅中查询航班与汇率、产品经理进行竞品调研,以及公共卫生领域的跨域数据查询。
什么是智能意图路由?AI-generated
智能意图路由是指 AnySearch 能够自动识别用户的查询意图,并将请求路由到最相关的数据源,无需用户手动选择数据来源,同时支持分层路由和跨域重排序。
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