AI搜索已经过时？前百度高管创业转型后9天ARR破千万美元

产品名称：Genspark Super Agent

上线时间：2025 年 4 月 2 日

所属公司：MainFunc

总部：美国加利福尼亚帕洛阿尔托、新加坡

融资情况：总计融资 2 轮，2025 年 2 月完成总额为 1 亿美元的 A 轮融资，投前估值 4.3 亿美元

产品概述：通用型 AI Agent

4 月 10 日，MainFunc 创始人兼 CEO Eric Jing 通过 X 宣布 Genspark Super Agent 已经达成 1000 万美元 ARR 的里程碑，此时距这款产品正式发布刚刚过去 9 天。

乍一听上去很酷炫，但这并不是实际入账千万美元，产品刚上线 9 天，靠谱一点的团队，会用 9 天收入的平均值来核算 ARR。

官宣推文｜图源：X

回到产品，Genspark Super Agent 是一款通用型 AI Agent，官方将其定义为 AI 助手的最终形态，具备自主思考、规划任务、采取行动和使用工具来处理日常任务的一系列能力。目前 Genspark Super Agent 的功能被集成在了 Genspark（https://www.genspark.ai/）中，后者原本是作为一个 AI  搜索引擎推出，但如今的产品形态围绕着 AI Agent 发生了巨大变化。

Genspark Super Agent

Genspark 的 AI 搜索产品曾吸引超过 500 万用户，但团队最终仍选择将其“关停”，转向推出全新的 Genspark Super Agent。在官方博客中，联合创始人兼 CTO Kay Zhu 回顾了他们在 AI 搜索方向上的尝试，并坦言：传统 AI 搜索正逐渐变得过时。

Genspark官宣转型的Blog

博客指出，传统 AI 搜索普遍遵循一套固定流程：分析关键词、检索网页、摘要重组。虽然足以回答基础问题，但还是很难应对复杂需求，例如不同技术方案对比、涉及多因素的购买决策或深入的研究任务等。Genspark 最初基于这一框架构建，进行了包括引入金融/学术等专业数据源、自动并行搜索、异步验证代理、Mixture-of-Agents 等改进，在结果质量和用户增长上也取得一定成果，但随着使用深入，团队意识到，无论引入多少“增强模块”，整个系统依然受限于一个核心结构问题：它是线性的，是“预设好的”。

AI 搜索引擎本质上仍是信息检索系统——无论查询多复杂，都会被“压缩”进一个模板化的响应逻辑中。这种架构缺乏真正的上下文适应力，也难以动态规划任务步骤，更无法像人类那样根据结果及时调整策略。

Kay Zhu 指出，用户真正想要的不是碎片化的信息，而是一个完整的“结果”，一段代码、一个PPT、一个执行完毕的计划表。搜索引擎只能“提供材料”，而 Agent 才有能力“交付成果”。 这一洞察最终促成了 Genspark 的产品范式切换。从信息拉取的 AI 搜索，迈向具备任务规划、自主行动、动态适应能力的 AI Agent。

作为团队最新研究成果的 Genspark Super Agent 模拟了人类思考问题的方式，能根据具体问题动态规划解决步骤，其还具有如下的特点：

· 多模型协作：通过 Mixture-of-Agents 框架，协调多个专门的大型语言模型（LLMs），包含 OpenAI o1、o3-mini-high，Anthropic Claude 3.7 Sonnet，Google Gemini 2.0 Flash，DeepSeek R1 等，每个模型在特定角色上经过优化，可确保整体系统的稳定性和高效性。

· 专业工具与子代理：内置超过 80 种预设子代理和工具，如演示生成器、Python 代码执行器等，使其能够处理复杂任务，如创建图表或开发交互式页面。

· 可靠的数据来源：访问经过精心筛选和验证的数据集，确保输出信息的准确性和可靠性，减少错误信息的传播。

Genspark Super Agent 目前作为 Genspark 的主推功能列出，官方给出的参考用例包括旅行规划、AI 客服代订餐厅、深入研究、行业数据搜索等等。

转型后的 Genspark 已单独引入了图片生成、视频生成在内的功能，支持一站式调用 FLUX 1.1 Ultra，Kling V1.6 等的主流模型，功能愈发丰富。商业化方面，各种模型的访问权限被打包放进了付费权益中，执行任务、生成图片/视频额外按积分计费，免费用户每天获得 200 积分，足以执行一个中等复杂度的任务。

快和可靠，是 Genspark Super Agent 在官方宣传的中两大卖点。免费额度下，笔者下达的任务是，比较中美两国官媒在报道贸易战时的用语差异，并分析这些差异可能对两国公众认知产生的影响，最后需要将发现做成一个 10 页的 PPT，希望能综合考察它多语言处理、跨文化分析的能力，最终不到 10 分钟便得到了以下的输出结果。

Genspark Super Agent输出结果节选，完整访问网址：https://www.genspark.ai/agents?id=3e95f2b1-98df-4361-aeae-a241264b08fe

回溯 Genspark Super Agent 的工作流会发现，其在分解任务后自主使用工具完成了搜索、并行搜索、读取、制作演示文稿在内的多个任务，主要信息来源包括中英文各一篇的研究论文和两篇分别来自《德国之声中文网》（中文）和《CNN》（英文）的报道，数量不多但是在信源选取上可以说是足够取巧，最终在很短时间内完成了任务。在公开讨论中，有用户认为 Genspark Super Agent 速度快、模型全、成功率高，且在生成视频以外任务消耗积分较少，整体给出了“比 manus 易用”的评价。

Genspark Super Agent 的工作流