为AI智能体重构网络搜索

传统搜索引擎的AI时代转型

当前的网络搜索引擎主要是为人类用户设计的，人们通常没有时间或耐心阅读完整网页。然而，随着AI聊天机器人在网络搜索和任务处理中的使用日益增多，一种新兴观点认为，互联网现有基础设施需要更新以适应AI智能体，因为这些智能体能阅读和处理更大量的信息。

Keenable的诞生与融资

曾领导俄罗斯搜索巨头Yandex搜索、AI和云部门的Andrey Styskin，与德国AI科学家Matthias Petri联手创立了Keenable，致力于解决这一挑战。这家初创公司近日完成2600万美元种子轮融资，由知名风投Accel领投，Conviction Partners及多位商业天使投资者也参与了本轮融资。

智能搜索的新模式

从Styskin的角度看，AI聊天机器人如果能基于源文档提供依据，其表现将大幅提升。”这实际上创造了一个不同于Google从人类行为中学到的全新循环模式，”他向TechCrunch表示。

大规模索引建设

Keenable声称已构建了一个包含超过1000亿文档的网络搜索索引，其API已被多家AI实验室和推理提供商在生产环境中用于训练和运行阶段。尽管公司未透露具体客户，但近期已与语音AI公司Gradium达成合作，支持实时信息检索。

技术创新与差异化

凭借在Yandex和Amazon构建搜索的20年经验，Styskin解释了Keenable的产品如何区别于企业级搜索解决方案，后者在网络规模下可能变得成本高昂。”如果不针对特定任务调整索引结构，由于数据量巨大，服务和扫描整个互联网的成本将极其高昂。这就是为什么你需要快速创新如何基于查询缩小搜索空间，这正是我们带来的价值，”他说。

市场机遇与挑战

Accel合伙人Zhenya Loginov（主导本次投资）指出，在网络规模搜索基础设施方面，AI公司的选择十分有限，尤其是谷歌和微软正逐步关闭其现有搜索API，以避免自我蚕食。相反，这些科技巨头倾向于采用更捆绑的方式，并对合作伙伴有所选择。

从Amazon到Keenable

对Styskin而言，这些决定证实了他在Amazon与Petri合作开发AI应用（如Alexa）的Web搜索基础设施时发现的机会。他曾看到Cloudflare数据显示，AI爬虫在搜索量中所占比例不断增长，并意识到开发专为AI设计的Web搜索基础设施的潜力。

自主研发能力

凭借这些经验，Styskin利用其网络招聘了几位前同事加入新创团队，同时也在构建专有检索能力。即将推出的产品WebQueryLanguage将帮助AI系统通过整合来自不同网络来源的信息来回答问题，即使没有单一来源包含完整答案。

成本控制与扩张计划

成本将是方程式中的重要部分。Styskin表示，虽然”极其困难”说服人们放弃使用Google进行搜索，但创新者的困境意味着这家美国巨头在智能体查询方面可能”可被击败”，而像Keenable这样的小型公司可以创新并为AI公司提供更具成本效益的解决方案。

尽管构建大型搜索索引的成本确实很高，”别问——这代价令人心痛，”他说。但公司正竭力控制成本并稳步推进。目前，Keenable在美国和欧洲拥有15名工程人员，计划利用新资金在今年年底前将员工数量翻倍，建立其市场拓展体系。

行业前景与竞争格局

在实现”成为AI智能体的下一个Google”这一梦想之前，Keenable还有很长的路要走。其他竞争对手已进入这一领域，如Brave和Exa；谷歌本身也在为AI时代重塑其搜索体验。但这一更广泛的趋势表明，Keenable的信念也得到Google的认同：无论是对人类还是智能体，”十个蓝色链接”的时代可能正在走向终结。

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原文链接：https://techcrunch.com/2026/08/25/accel-backed-keenable-is-indexing-the-web-for-ai-agents/