从高考军师到AI私教，QQ浏览器为何押注学习Agent？

每年六月，千万家庭都在焦虑一件关乎个人命运的大事——高考填志愿。

今年高考季，关于志愿填报的AI产品推陈出新。腾讯的QQ 浏览器也正式了上线 “AI 高考通”。作为行业首个高考 Agent，它能辅助考生筛选信息，解读政策，输出填报方案。

志愿填报背后，有一条清晰的技术演进路线。

十多年前，人们还在翻阅厚重的报考指南，在搜索框里零散地敲入一个个院校的名字；后来，是数据库和筛选器的时代，信息被结构化，但决策的重担仍在考生和家长肩上。

大模型带来了新的解法。它不再是简单的信息陈列，而是试图成为一个“军师”，一个能理解、分析、并提供个性化建议的智能体。

当海量复杂的搜索需求，遇上了具备自动化与推理能力的AI，一场关于信息服务的范式革命正在发生。QQ 浏览器也将过去十余年在搜索、工具上的积累，打包注入到 Agent这一新形态。

近期，我们专访了QQ 浏览器AI搜索产品负责人李锐章。从传统搜索到 AI 搜索，变化的不只是技术，更是产品理念与交互范式。这背后有哪些思考与取舍？

本次访谈内容也制作成音频播客，在小宇宙、喜马拉雅等平台发布，搜索「神经漫游记」或扫描二维码，即可收听。我们将持续深度访谈有价值的AI从业者，推出系列报道，欢迎关注。

以下是访谈全文，为保证可读性，经编辑整理：

用大模型造个“AI张雪峰”

问：先介绍一下此次推出的 AI 高考通，这款 Agent 产品有什么用？

李锐章：志愿填报最大的痛点是出分后，考生必须在短短十天内，做出足以影响人生的重要决策。他们需要在海量信息中进行复杂的权衡，整个过程伴随着焦虑、不安、未知。

张雪峰老师这样的“志愿填报师”，一定程度上解决了信息过载问题，并且能结合志愿填报规则，输出合理的志愿填报方案。

我们做“AI高考通”的想法也类似，就是在提供充分信息的基础上，利用AI能力辅助完成复杂的匹配与推荐，让考生能够更轻松地做出决策。

问：和过去的志愿填报工具相比，“AI高考通”有什么差异？

李锐章：每年高考季，考生和家长都会在浏览器的搜索引擎上查询学校和专业。这是一个天然的用户场景。在不同技术阶段，互联网产品提供了不同服务。

十多年前，我自己报考，主要依靠那本厚厚的招生指南，加上传统的搜索引擎。我会花大量时间，一边翻书看看能上哪些学校，一边去网上搜索感兴趣的院校和专业。不过，以这种形式获取的信息，零散且不完整。

我是2013年左右开始做高考相关的产品，那时候，录取分数、招生计划、院校资料等许多信息都在网上公开。我们就整理了一个全面的数据库，再将院校、专业、地域等维度做成筛选项，通过这种轻量级的交互形式，提供更权威、丰富的信息，帮助考生筛选报考意向。

近年来，AI 搜索能力改变了信息获取与处理的方式，也更深入地应用于高考服务。与过往同类产品相比，最大的不同有两点。一是服务更加智能化。Agent运行的整个过程是自动化的，用户只需要输入基本信息，AI就能生成报考方案，并解释考量因素，提供决策指引。

二是能够直接回答更个性化的问题。比如学校宿舍环境、周边美食等，这种问题过去只能找学长学姐，或者逛学校的论坛贴吧，现在AI可以直接检索全网信息，并对信息进行重组和总结，给到可读性更强的答案。

AI高考通可根据用户分数、高考地区、选科，以及个性诉求等信息，为用户提供志愿推荐，形成个性化志愿表单。图片为PC端展示。

问：在开发这类产品时，你们遇到过什么挑战？有哪些想法上的转变吗？

李锐章：我们最早做高考产品时，也曾想过要“教育用户”。我们想设计一套固定的流程，用户根据引导，一步步照着填，最后输出一个“满意”的结果。

我当时拿着自己做的产品给我表妹报志愿，就发现它太不灵活了。想调整流程、想追问信息，系统都不支持。那一刻，我真的意识到，不能去教育用户。

你得站在用户旁边，陪用户一起完成任务，才能体会对方当时的心态。他们渴望获取所有可能的信息，并且需要对所有选项有掌控感。这是决定人生的大事，用户会非常谨慎，会想把选择权牢牢掌握在自己手里。

后来，我们做高考产品的理念，包括现在做Agent，都定位为“辅助产品”，而非“决策产品”，就像将军和军师的关系。我们提供指引和线索，让用户能更好地理解规则，掌握信息，自主调整方案，最终生成一个满意的方案，而不是替用户做决策。

发力Agent，不是赶潮流

问：对用户来说，这类Agent虽然只是一种决策参考，也必须得保证不出错。你们如何确保结果的准确性？

李锐章：准确性是我们考虑的首要因素。Agent 的核心是 AI 理解用户需求，再调用并使用工具，最后总结回答。这其中涉及到如何让 AI 更好地理解和调用工具，以及如何理解高考政策、规则、分数线等复杂数据结构。我们在这方面做了大量工作。

我们在浏览器领域深耕多年，在工具和内容方面都积累了丰富资源。以高考为例，我们拥有历年分数数据、所有学校信息及其历史沿革、百科信息等，还与众多专业机构合作，掌握就业情况、专业开设等数据。这些权威数据是确保准确性的基础，有效规避幻觉问题。

此外，在设计Agent 时，明确产品的边界至关重要。AI 在面对复杂的开放问题时可能会不知所措。我们会让它沿着一个预设的工作流执行，而不是纯粹的开放式问答。用户基于明确的选项输入信息后，AI 就沿着这个工作流，以更确定性的方式调用工具。

问：Agent 是目前热门的AI应用方向，关于Agent的定义却一直众说纷纭。从浏览器的场景来看，你们如何定义Agent？

李锐章：今年以来，模型解决问题的能力大大提升，可以完成更复杂的任务，开发Agent的条件逐渐成熟。我们也在今年初开始探索，选择了一些热门且刚需的场景先尝试，将不同的工具组合起来。我们首批做了四个Agent，包括AI高考通、下载助手、更新助手等。

用户在浏览器上的操作行为，本质就是通过手动点击、搜集信息、运用工具、自行总结来完成任务。现在有了 AI，这些步骤就可以被串联并自动化。我们所说的Agent，背后正是串联工具的新方式。

“AI高考通”大概串联了院校专业资料库、分数预估、志愿推荐等近20个工具。学习助手Agent，是把我们在学习领域积累的内容和工具进行了串联，让这个Agent具备拍照搜题、错题本、学习计划生成、举一反三解析等系列功能。

问：QQ浏览器开始发力Agent，外界可能会觉得很突然，认为这是在赶潮流。但你们过往已经积累了多年工具，只是没有被广泛感知？

李锐章：我认为并非没被感知，而是更多地被垂直用户感知。浏览器最初是访问网页的工具，后来大家在访问过程中需要搜索，浏览器很自然地集成了搜索功能。再后来，我们发现用户访问网页往往带着明确的任务，就开始做各种工具。这些都是逐步补充完善的。

如果把所有工具都铺开，产品会显得非常臃肿和复杂。我们的做法是把这些工具收拢在明确的路径里，做成工具箱的形态。你搜索到某个关键词时，可能才会看到相关工具。

浏览器天然拥有用户场景、内容生态、工具积累。这使得 Agent形态在浏览器上可以很好地实现。我们认为 ，AI 在浏览器中不应只做简单检索，而是以更强的能力，实现对工具和内容的重新整合与合理使用。这也是当下浏览器的发展方向。

给大模型定义“好的回答”

问：基于浏览器开发Agent，有哪些难点？

李锐章：用户打开浏览器搜索，起点行为是query（查询），query 背后是他的目的和任务。比如下载文件，这个任务比较简单，帮助用户尽快找到东西就好。但有的任务就很复杂，比如学习、医疗等，这些都是重决策、长周期的工作，需要搜集大量信息。我们就得理解用户的初始需求，看清他的意图分支，之后结合场景匹配需要的工具。

每个垂直方向要深耕下去都非常复杂。相应地，每个 Agent 都可能很不一样。你需要非常充分理解这个垂类下，用户在特定场景中的需求、心态，然后去看 AI 在这个场景下到底能做什么。未来我们每深入一个重点方向，都得这样仔细了解用户需求，才能做好。

问：把同一个提示词给到AI，不同模型输的内容可能完全不同。AI输出的结果似乎很难标准化，对产品体验也会有很大影响。关于这个问题，你们是如何思考的？

李锐章：DeepSeek出来后，之所以这么火，有一点是它输出的很多内容，讲到了大家心坎里。这背后离不开训练模型的人，定义了什么是“好的回答”，并让 AI 学习这个确定的标准。

我们做过一个尝试，让AI以母亲的口吻给女儿写一封生日祝福信。先设想下，一个真实的妈妈在充满爱意地给孩子写信时，会怎么说话？她希望孩子成为怎样的人？她希望孩子看到信后有怎样的反馈？

有了这层定义，AI会理解一个充满爱的回答是怎样的。如果不去定义，AI 可能就东拼西凑一篇词藻华丽但没有灵魂，甚至还有些“爹味”的文章。

问：你们如何定义“好的回答”？如何让AI能够生成”好的回答“？

李锐章：这和写产品需求文档有点类似。以前写需求文档，要定义用户点击操作后的交互与反馈，以及你的预期。现在则是用户问了一个问题，回答应该是什么样的，产品经理需要把“好的回答”提炼成具体的维度。

再举个医疗问答的例子，如果用户提了健康相关的问题，模型当然可以冷冰冰地告诉他医学的客观事实。但用户此刻的心理可能是紧张担忧的。假设模型是一位很好的医生，应该先缓解用户的焦虑情绪，告诉他不要担心；接着再一步步分析病因，提供医学建议和治疗方向。

这基本上就是一个“好的回答”框架，给到AI学习理解后，就会形成一种好的回答范式。但只有这些还不够。涉及专业领域的问答，严谨性很重要。比如说某个药物的剂量，这类问题我们无法判断。我们就会引入专家角色，让医疗领域的专家输入专业知识，完善整个问答的体系。

产品的AI化，不该太生硬

问：AI 搜索在 Agent 中扮演什么角色？它如何帮助 Agent 更精准、高效地获取和处理信息？

李锐章：这可以从两方面理解。第一，AI搜索能力在背后为系统提供支持。无论是 Agent 自动完成任务，还是中间需要回答问题，都离不开 AI 搜索。得益于在搜索引擎领域多年的积累，以及搜狗融入腾讯体系后，我们可以充分利用腾讯丰富的资源，如优质的新闻内容、公众号等，为系统提供强大的内容供给和支撑。

第二，AI 搜索产品本身直接面向用户。近期，新版本QQ 浏览器上线，首页就有AI 搜索功能。这个形态依然符合用户使用浏览器的自然认知和场景。用户打开浏览器，第一反应可能就是搜索。在这里，AI 搜索作为一个连接器，很好地将用户的传统使用习惯与我们提供的新能力对接，让新能力成为用户可以轻易触达的产品。

问：在不保证用户体验的前提下，如何将AI搜索和传统搜索更好地整合在一起？你们在产品形态上做了哪些设计？

李锐章：这个问题还是要分具体场景来看。我们发现，搜索中有很大一部分需求是找资源、找网址、查百科等内容，这类需求使用传统搜索引擎更合适。但像是问答类的，有多轮互动的需求，AI的效果更好。

再进一步就是分PC端和移动端来看。PC端屏幕更大，可容纳的信息也更多。我们的产品界面做了左右分屏的设计，左边是传统搜索，右边是AI搜索。用户使用时，可以一边搜索，一边与AI进行伴随式的问询和任务处理。

在移动端，我们把传统搜索和AI搜索整合在一个搜索框内，有自动判断用户需求的机制。如果AI能更好回答，就直接给出AI生成的内容。如果是寻址或找资源这样的需求，就使用传统搜索给到结果。

我们不希望把一个硬生生的AI功能突然放到用户面前，不能因为AI化的升级，去破坏或颠覆他们对浏览器原有的使用体验。

问：有没有哪些功能细节，是结合用户的使用反馈做的调整优化？

李锐章：产品上线前期，我们在公司内外部做了多轮用户访谈，根据反馈意见做了不少优化，目的是让AI以更自然的方式嵌入用户日常的习惯和任务流中。

举个小例子，PC 端的左边是传统搜索，右边是 AI 结果。我们原本在左边没有放搜索框，希望引导用户在右边继续追问来完成下一轮任务。但上线后，很多用户反馈说，他们可能只想快速换个搜索关键词，看看传统搜索的结果。根据这个反馈，我们很快就把搜索框加了回来。

问: 浏览器中的AI搜索，和其他聊天类 chatbot 有什么不同？

李锐章：这个问题我们一直在思考。在我看来，浏览器现在做的事情，可以被定义为“搜索的 AI 化升级”。用户对浏览器的认知依然是工具，使用浏览器是想搜东西。我们希望保留这个认知，不破坏它。所以，我们定义它是一个以搜索为主、但有很强 AI 能力的产品。

这与 chatbot 的差异就非常明显了。chatbot 是一个 AI 助手，你首先想到的是跟它聊天。在聊天过程中，可能有一个问题需要它用搜索来回答。但核心的交互还是聊天，chatbot 用它的知识库来满足你的需求。

容错率更低，搜索的新挑战

问：你们探索AI搜索的过程是怎样的？期间还推出过哪些重要的产品功能，有哪些思考？

李锐章：对用户来说，浏览器是一个效率型工具，我们在AI搜索方面的探索，也一直沿着效率提升推进。最早，QQ浏览器做了一个比较创新的尝试，叫“搜索直达”。

我们发现用户在搜索过程中，有时目标非常明确直接，比如查询“双色球”的开奖结果。通过“搜索直达”这个能力，当用户输入“双色球”三个字时，不需要再点击其他按钮或操作，我们就会在搜索框下直接以卡片形式告知开奖信息，提升搜索流程的效率。

“搜索直达”这种形态，在搜索过程中承载的内容有限。于是，我们又做了“首条满足”。

这个功能是希望在搜索结果的第一条内容，聚合最核心的信息。以影视类的搜索为例，用户检索相关问题，包含前中后三个环节。最早他可能想了解一部剧好不好看，中间被种草后想观看，后期成为剧粉后想天天追看，甚至还想看更多花絮、同名小说等周边内容。

在内容消费领域，腾讯的资源积累很丰富，腾讯视频有大量版权剧集，阅文也有很多IP书籍等，我们就把这些优质资源聚合起来，形成“首条满足”的内容，在一个闭环中更高效地满足用户从搜索到消费需求。

问：到了大模型时代，AI搜索面临的主要挑战是什么？

李锐章：传统搜索一次反馈几十条链接，用户自己选择判断，其中只要有一条能满足需求，这个结果对用户来说就是有增益的。

AI搜索是大模型处理完所有内容后直接给出一个结果。如果给到的答案里混入了一篇质量很差的内容，那整个答案都可能是错的。这导致用户对交付内容的要求更高，容错率更低。这是我们面临的最大挑战之一。

问：当交付结果没有了备选项，你们如何避免AI搜索“一错全错”？

李锐章：首先，我们还在持续建设完善内容库，保证内容的高时效、高质量、高权威，让AI尽可能使用优质的内容库来保证回答质量。

其次，是模型能力相关的优化。用户对AI搜索的期待依旧是效率优先。一开始，我们觉得最大尺寸的模型更能给用户最好的结果，实验后发现并非如此。因为使用大尺寸模型，等待模型思考、检索、吐字、交付的时间相对长。

今年，我们调优了模型适配方式，比如让模型对高频问题的回答做缓存，做短答案的摘要抽取；在保证精度的前提下，采用更小尺寸的模型，以更快速度给到用户反馈等。

此外，我们还对输出结果的形式做了优化。很多对话式模型产品，会先输出一系列分析推导过程，结论放在最后。我们会把结论性的部分先展示出来，之后再分点论述，以金字塔式呈现。

AI搜索竞争，还将回归“传统”

问：如何看待当下的AI搜索市场？与传统搜索相比，有哪些新变化？

李锐章：从 Chat GPT 刚出来时，我们就留意到它的轰动效应，大家都在想它是否会取代 Google，成为一个超级入口。后来，也有很多 AI 搜索产品出现，比如海外很火的 Perplexity。到了今天，我们的认知也在变化，主要有几点看法。

首先在 AI 时代，搜索需求被激发了，整个市场盘子在变大。原来搜索是有门槛的，用户得有一定的经验和知识才能完成任务。比如一些小孩或老人，他们可能不知道怎么用搜索引擎。生成式AI 出来后，以一种轻松陪伴式的方式，通过自然语言就能提出问题，反馈答案。

其次，回到用户会选择哪个搜索引擎，或者用哪种 AI 来满足他的需求，还是看谁能把问题解答得更好。这离不开两个环节，一是内容和工具的积累，二是怎样用好AI。所以，AI 搜索时代的竞争和过去相比，并没有特别大的变化，本质依然是内容积累和技术系统。

做搜索产品是一个不断积累的过程，一边积累工具和内容生态，一边引入新技术，逐渐形成一个适配AI的全新的搜索系统。如果这最后能拉出一个很大的扇形，其中的乘积效应会让产品体验提升，对用户需求的满足也会越来越好。

问：好内容是保证AI生成质量的关键。现在大家都说AI可能会“吃掉”整个互联网，会打破原有的生态和规则。对此，你们如何保证浏览器的内容生态良性发展？

李锐章：的确，AI搜索带来的变化之一是，模型交付的最终结果可能会把通向第三方的链路切断。用户对信息的消费直接在我们的产品内就能完成，无须再做跳转。长期来看，内容提供方缺少流量，很难获得收益，长期下来他们可能就不愿跟浏览器合作了。

在这方面，我们也做了一些新尝试，就是在AI搜索的问答模式中，把我们已有广告系统产生的部分收益，回馈给贡献内容的合作方。通过建立这样一个模式，让合作方愿意持续地与我们共建内容，让内容供给、分发、消费形成一个良性循环。

问：QQ 浏览器沉淀的 AI 搜索能力，有没有输出给其他产品或者企业？

李锐章： 今年高考季，我们在报考这个垂直领域积累的AI搜索能力，已经支持了元宝、ima、腾讯搜狗输入法、腾讯新闻、央视频等公司内外不少产品。就整体的AI搜索能力而言，不少大模型公司（如DeepSeek）、AI产品等，背后也有我们的搜索增强技术在支持。

AI时代不需要产品经理吗？

问：大模型刚出来时，大家觉得它会颠覆搜索引擎，后来又觉得会颠覆产品经理。作为一名搜索引擎的产品经理，你是什么感受？

李锐章：我们有过一阵焦虑期。那时候新产品层出不穷，我们每天也都在体验。现在，我们能比较冷静地看待这件事。

模型本身并不能解决所有问题。今天，产品经理的工作没有本质变化，依然需要把用户的真实需求和意图定义清楚，了解用户此刻想要什么，技术的边界在哪里，什么是最好的解决方案。把这些定义清楚后，产品才能朝着明确的方向优化。

有句话说得很好，一个新技术出来，人们往往会高估它在短期内的影响力，但会低估它在长期内的影响力。我们一直非常看好 AI 的长期影响力。它会从根本上改变用户获取、处理信息的方式，甚至会重塑内容生产、分发、消费。

对用户来说，哪里能更好地满足他的需求，他就会去哪里。当前，有部分用户已经很习惯使用AI了，但还有大量的人群对AI不够了解。在AI普及的过程中，我们需要做的就是更快速地完成转变，把好的能力和体验结合起来，让现有的更庞大的用户群体，都能用体验最新的技术。

问：你们团队目前的状态如何？除了AI搜索外，在AI应用上还有哪些新的探索吗？

李锐章：大家是既有压力又很兴奋的感觉。压力主要源于外部环境的快速变化。兴奋则来自于我们正在做一项很前沿的工作，并且未来的发展潜力很大。过去，有些事情我们想做，但因为技术不成熟而搁置了，如今在大模型的支持下有了实现可能。

像是个性化学习，理想的教育模式是因材施教，即根据每个学生的特点和进度进行教学。然而，优质教师资源始终是稀缺的，这使得大规模的因材施教难以实现。

我们尝试用技术来解决这个问题，比如通过知识图谱，但效果不佳。因为当时的技术在理解能力上存在短板，无法做到真正的智能化，只能做题库检索、知识点查询等辅助功能。

如今，推理模型在解题能力上，尤其是在数学和推理方面，已经达到了博士水平。模型还可以提供一对一的个性化互动。通过搭载长期记忆库，AI就能记住用户的学习进度、错题、计划和特点，成为一个真正贴身的、与学生共同成长的学习助手。

问：在个性化学习方面，你们已经做了哪些新的产品功能？

李锐章：我们目前聚焦于几个典型的刚需场景。例如“拍照解题”，用户拍下题目即可获得解答。在此基础上，我们提供“一对一讲解”，引导学生深入理解题目背后的原理；还有“举一反三”功能，通过推荐相似题目来巩固知识点。此外，我们开发的“错题本”，能自动收录错题，方便学生日后复习。

问：在可预见的未来，你最希望看到自己研发的 AI 产品带来怎样的效果？

李锐章：十多年前，我自己首次创业做的就是和教育相关的产品。我最希望看到的是，学生们能通过我们的产品让学习变得更轻松、更有趣。即使在课堂没有完全听懂，他们也能通过工具学会知识点，跟上进度。

此外，我们常说“寒门难出贵子”。许多天资聪颖、勤奋努力的学生，因为从小接触的教育资源不足，需要付出远超他人的努力。

我们也希望通过普惠的AI工具打破这一壁垒，让最好的内容和工具能够触及每一个人，即使是山区的孩子也能方便、免费地使用，从而获得平等的机会。

文章来自于微信公众号“涌现观察”。