当前位置：首页 > news >正文

夸克 × 大模型：从“搜索工具”到“智能体”的演化逻辑

news 2025/10/26 11:17:17

2025 年 10 月，夸克正式推出了「对话助手」，这一看似小小的功能入口，实际上标志着阿里系产品的一个关键转折点：

夸克，不再只是搜索引擎，而是走上了成为 大模型智能体平台 的路。

这背后的逻辑，不是一次简单的产品升级，而是一次关于 人机关系重构 的实验。

一、夸克的进化史：从搜索框到语义引擎

夸克最早被定位为“轻搜索、纯净浏览器”，主打「无广告、快响应」。
但如果你仔细看它的演化路径，会发现一个清晰的技术脉络：

阶段	关键词	技术支撑
2019–2021	极简搜索	基于语义索引与垂类爬取
2022–2023	学习工具	OCR、公式识别、拍题识别
2024	知识问答	嵌入通义千问（Qwen）
2025	对话助手	大模型驱动的智能体化入口

夸克早期的核心是 “知识搜索的场景闭环”：

用户提问 → 检索资料 → 提供可信答案。

但大模型出现后，这个逻辑被彻底颠覆。
因为AI 不再“找答案”，而是直接“生成答案”。
于是，夸克从搜索公司变成了一个语义理解平台。

二、Qwen 体系的“隐身登陆”：夸克是最自然的试验场

很多人以为夸克助手是一个新产品，其实它是阿里 Qwen 大模型生态的第一线落地实验场。

阿里系的模型分布其实有层级：

graph TD
A[Qwen 模型体系] --> B[Qwen2.5 开源版 (开发者社区)]
A --> C[Qwen-VL / Qwen-Max (企业与内部服务)]
A --> D[Qwen-Quark (闭源消费级强化模型)]
C --> E[钉钉智能助理 / 通义听悟 / 淘宝问答]
D --> F[夸克 对话助手 / 知识问答 / 论文写作]

夸克的对话助手使用的，正是 Qwen 的闭源变体——
具备语义压缩、动态记忆、搜索融合、任务执行等能力。
这不是「开源推理」的实验，而是一次面向大众的 产品级强化推理测试。

从算法层面看，Qwen 在夸克中承担了三层角色：

语义识别层（Semantic Parser）：识别用户意图；
任务规划层（Task Planner）：判断是生成内容还是调用接口；
内容执行层（Executor）：落地输出，包括引用文档、图文摘要、外链等。

换句话说，夸克的 AI 并不是在“聊天”，而是在进行一次动态多阶段推理。
这与 ChatGPT 的“工具调用模式（Tool Calling）”或“Agent Chain”十分接近。

三、夸克的“语义中台”：让模型成为能力，而非界面

夸克这次最大的变化，不是 UI，而是底层的 语义中台化架构。

过去：

每个功能模块独立运行（搜索 / 拍题 / 翻译 / 识图）。

现在：

这些功能都挂在一个统一的语义层之下。

简化来看，它的逻辑如下：

flowchart TD
A[用户输入] --> B[语义识别层 (Qwen Parser)]
B --> C{意图类型}
C -->|信息检索| D[搜索引擎 + RAG增强]
C -->|内容生成| E[大模型推理]
C -->|任务执行| F[函数调用 API]
D --> G[结果融合层]
E --> G
F --> G
G --> H[输出层 (自然语言 + 交互动作)]

这意味着：

模型与搜索之间不再割裂；
所有任务都被转化为「语义请求」；
用户的一句话，可能会触发 3~5 个内部服务协作。

这就是夸克正在构建的「LLM Operating System」雏形：

一个由模型驱动的搜索操作系统。

四、夸克的战略意义：低调的“AI 操作系统”

阿里内部有三个大模型应用方向：

通义系列：面向企业（钉钉、阿里云）；
淘宝问答：面向消费；
夸克助手：面向知识与学习场景。

相比之下，夸克的角色非常特殊——
它是阿里生态中唯一一个“原生 AI First”产品。

其他业务都是把大模型嵌入已有流程，
而夸克是围绕大模型重建流程。

举个例子：

在搜索框里输入“帮我总结这篇论文的观点”。
夸克的逻辑不是「查找网页 → 抽取摘要」，
而是「上传 PDF → 结构化解析 → 大模型总结 → 引用出处」。

整个链条是端到端的语义管线（Semantic Pipeline），
这已经接近 OpenAI 在 ChatGPT 中构建的「Browser + File + Memory」交互体系。

五、AI 搜索的下一站：夸克式融合

从全球趋势看，搜索与大模型的关系正从竞争变为融合。
Google 把 Search + Gemini 合并；
微软让 Bing 成为 Copilot 的延伸；
阿里现在也在让夸克成为 Qwen 的前台。

这种融合的本质，是一次范式迁移：

旧范式（传统搜索）	新范式（AI 搜索）
基于关键词匹配	基于语义意图理解
多结果 → 用户筛选	单回答 → AI融合生成
用户主导流程	模型主导流程
工具	助手

夸克之所以能成为突破口，是因为它天然承载知识密度高、反馈周期短的任务：
搜索、笔记、论文、学习。
这些场景给模型提供了最丰富的“语义训练土壤”。

当你每天都在用夸克提问、生成、编辑时，
你实际上在 为 Qwen 训练世界上最自然的人机交互数据集。

六、技术底座：Qwen 如何支撑夸克的智能体化

阿里在 Qwen 中内置了一个「多模态语义执行栈（Multimodal Execution Stack）」，
这套架构使得模型既能理解文本，也能触发系统级操作。

技术上，它包含三个关键组件：

MemoryNode（记忆节点）
- 保存上下文摘要和用户偏好；
- 每轮对话会更新短期记忆向量，提升个性化。
Function Router（函数路由器）
- 动态映射用户意图到内部 API，如搜索、翻译、拍题；
- 与外部插件兼容（未来可接入 GPTs 类生态）。
Adaptive Inference（自适应推理）
- 根据任务复杂度动态调整模型规模；
- 小任务用轻模型，大任务用重模型。

这使得夸克助手能在手机上以低延迟 + 高准确率运行，
而不用调用完整的云端推理链路。