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综合
更新时间 2026-11-13 19:57:50
【2025云栖大会】阿里云AI搜索年度发布：开启Agent时代，重构搜索新范式-阿里云开发者社区
演讲主题：AI搜索年度发布——Agentic Search创新、云原生搜索引擎进化、AI搜索产品融合升级
年初大模型技术的爆发式发展，使得传统用户搜索场景被颠覆，据某权威研究机构数据显示，超58%的美国用户使用 Google 时不再点击搜索结果，传统搜索流量逐渐转向AI驱动工具，这一转变背后将重构用户搜索的交互逻辑、数据形态与技术架构。
9月26日杭州举行的云栖大会AI搜索专场上，阿里云智能集团计算平台事业部AI搜索负责人——邢少敏与产品负责人——汤祯捷重磅发布年度AI搜索技术与产品升级成果。阿里云搜索技术通过Agentic Search 架构创新、云原生引擎底层技术变革，从传统“信息匹配”迈向“智能问题解决”的全新时代，成为信息交互的核心范式，助力金山办公在文档协作领域低成本实现百亿向量检索能力，货拉拉在物流调度的洪峰压力下保持核心业务极低延迟，实现了客户业务性能突破与成本优化的双赢。
阿里云AI搜索通过技术架构与产品生态的全面革新，正推动搜索从“检索工具”升维为“智能 AI 助手”。
演讲中邢少敏详细阐释了阿里云AI搜索的核心突破——Agentic Search 架构创新。该架构通过多 Agent 协同、多模态数据处理与任务自主规划，构建了从“问题提出”到“方案自主生成”的智能闭环。
此外，阿里云构建了覆盖文档解析、多模态向量化、NL2SQL、重排序的全链路 AI 搜索专属大模型体系，并开放 Qwen3、DeepSeek 等大模型，为企业提供定制化智能搜索基座。
为支撑 AI 搜索的高并发与复杂计算需求，阿里云发布面向多场景检索的云原生引擎技术升级，实现性能与成本的双重突破：
Elasticsearch 高性能检索引擎：通过 CPU 批次执行、消除流水线阻塞和SIMD/向量化计算等优化、以及存算分离架构，复杂查询性能最高可提升6倍，存储成本降低50%，支持文本、日志、向量、时序等混合检索场景；
向量检索进化：向量检索 GPU 加速，基于 GPU 卡的索引构建性能提升13倍，资源成本下降5倍；结合 BBQ 量化技术，内存占用降低95%，节省20倍机器资源；基于DiskANN技术，低成本支持百亿规模向量检索；
全模态数据治理：从文档、数据库到湖仓的多源数据，通过文档结构抽取、实体关系建模，实现非结构化数据到向量数据、知识图谱的转化，为多模态搜索提供实时索引能力。
从 Agentic Search 创新，再到基于云原生引擎突破，向量引擎全面升级，AI搜索全模态数据治理等技术能力深耕，在此次年度产品发布中，汤祯捷从产品角度分享了三个主题-融合，加速，开箱即用， 将诸多核心领先 AI 搜索能力融合于在 AI 搜索多产品内的落地规划。打造业内领先的面向 Agentic Search 新时代的'一横三纵'的 AI 搜索产品矩阵。
内核性能提升100%，支持百亿级数据湖检索，集成 Milvus Agent 实现智能化交互。
阿里云AI搜索技术落地成效已在头部客户场景中率先验证：
金山办公通过 ES 内核级优化实现百亿级文档秒级响应，攻克高并发检索瓶颈，并构建冷热数据自动流转的"无感运维"体系；
货拉拉依托 ES 重构智能调度系统，成功支撑300+业务应用并发访问的千万级 QPS 洪峰压力，核心业务响应延迟稳定在10ms RT，运维效率提升50%。
两大案例揭示了阿里云 AI 搜索技术演进的新逻辑：当技术架构深度适配业务特征，搜索系统正在从"支撑业务"进化为"驱动增长"的核心引擎。
“AI 搜索不仅是在信息获取领域的技术升级，更是用户检索分析体验的跃迁。”
阿里云 AI 搜索通过 Agentic 架构的智能化、云原生引擎的高性能与产品生态的开放融合与加速，正推动搜索从“被动响应”走向“主动服务”。未来，随着大模型、Agent 与云原生技术的深度协同，AI 搜索将进化为每个人的贴身智能助手，引领人类进入信息无界、交互自然的新纪元。
【阿里云 AI 搜索开放平台 官网】：https://www.aliyun.com/activity/bigdata/opensearch/platform
【阿里云 智能开放搜索OpenSearch 官网】：https://www.aliyun.com/product/opensearch
【阿里云 检索分析服务Elacticsearch 官网】：https://www.aliyun.com/product/bigdata/elasticsearch
【阿里云 Elacticsearch Serverless 官网】：https://www.aliyun.com/product/es/es-serverless
【阿里云 向量检索服务 Milvus 版 官网】：https://www.aliyun.com/product/milvus
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年初大模型技术的爆发式发展，使得传统用户搜索场景被颠覆，据某权威研究机构数据显示，超58%的美国用户使用 Google 时不再点击搜索结果，传统搜索流量逐渐转向AI驱动工具，这一转变背后将重构用户搜索的交互逻辑、数据形态与技术架构。
9月26日杭州举行的云栖大会AI搜索专场上，阿里云智能集团计算平台事业部AI搜索负责人——邢少敏与产品负责人——汤祯捷重磅发布年度AI搜索技术与产品升级成果。阿里云搜索技术通过Agentic Search 架构创新、云原生引擎底层技术变革，从传统“信息匹配”迈向“智能问题解决”的全新时代，成为信息交互的核心范式，助力金山办公在文档协作领域低成本实现百亿向量检索能力，货拉拉在物流调度的洪峰压力下保持核心业务极低延迟，实现了客户业务性能突破与成本优化的双赢。
阿里云AI搜索通过技术架构与产品生态的全面革新，正推动搜索从“检索工具”升维为“智能 AI 助手”。
演讲中邢少敏详细阐释了阿里云AI搜索的核心突破——Agentic Search 架构创新。该架构通过多 Agent 协同、多模态数据处理与任务自主规划，构建了从“问题提出”到“方案自主生成”的智能闭环。
此外，阿里云构建了覆盖文档解析、多模态向量化、NL2SQL、重排序的全链路 AI 搜索专属大模型体系，并开放 Qwen3、DeepSeek 等大模型，为企业提供定制化智能搜索基座。
为支撑 AI 搜索的高并发与复杂计算需求，阿里云发布面向多场景检索的云原生引擎技术升级，实现性能与成本的双重突破：
Elasticsearch 高性能检索引擎：通过 CPU 批次执行、消除流水线阻塞和SIMD/向量化计算等优化、以及存算分离架构，复杂查询性能最高可提升6倍，存储成本降低50%，支持文本、日志、向量、时序等混合检索场景；
向量检索进化：向量检索 GPU 加速，基于 GPU 卡的索引构建性能提升13倍，资源成本下降5倍；结合 BBQ 量化技术，内存占用降低95%，节省20倍机器资源；基于DiskANN技术，低成本支持百亿规模向量检索；
全模态数据治理：从文档、数据库到湖仓的多源数据，通过文档结构抽取、实体关系建模，实现非结构化数据到向量数据、知识图谱的转化，为多模态搜索提供实时索引能力。
从 Agentic Search 创新，再到基于云原生引擎突破，向量引擎全面升级，AI搜索全模态数据治理等技术能力深耕，在此次年度产品发布中，汤祯捷从产品角度分享了三个主题-融合，加速，开箱即用， 将诸多核心领先 AI 搜索能力融合于在 AI 搜索多产品内的落地规划。打造业内领先的面向 Agentic Search 新时代的'一横三纵'的 AI 搜索产品矩阵。
内核性能提升100%，支持百亿级数据湖检索，集成 Milvus Agent 实现智能化交互。
阿里云AI搜索技术落地成效已在头部客户场景中率先验证：
金山办公通过 ES 内核级优化实现百亿级文档秒级响应，攻克高并发检索瓶颈，并构建冷热数据自动流转的"无感运维"体系；
货拉拉依托 ES 重构智能调度系统，成功支撑300+业务应用并发访问的千万级 QPS 洪峰压力，核心业务响应延迟稳定在10ms RT，运维效率提升50%。
两大案例揭示了阿里云 AI 搜索技术演进的新逻辑：当技术架构深度适配业务特征，搜索系统正在从"支撑业务"进化为"驱动增长"的核心引擎。
“AI 搜索不仅是在信息获取领域的技术升级，更是用户检索分析体验的跃迁。”
阿里云 AI 搜索通过 Agentic 架构的智能化、云原生引擎的高性能与产品生态的开放融合与加速，正推动搜索从“被动响应”走向“主动服务”。未来，随着大模型、Agent 与云原生技术的深度协同，AI 搜索将进化为每个人的贴身智能助手，引领人类进入信息无界、交互自然的新纪元。
【阿里云 AI 搜索开放平台 官网】：https://www.aliyun.com/activity/bigdata/opensearch/platform
【阿里云 智能开放搜索OpenSearch 官网】：https://www.aliyun.com/product/opensearch
【阿里云 检索分析服务Elacticsearch 官网】：https://www.aliyun.com/product/bigdata/elasticsearch
【阿里云 Elacticsearch Serverless 官网】：https://www.aliyun.com/product/es/es-serverless
【阿里云 向量检索服务 Milvus 版 官网】：https://www.aliyun.com/product/milvus
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