以下是关于网购的 AI 搜索的相关内容：
教育教师群体通过开搜AI搜索获取丰富的教学资源，自动生成教案和课题研究报告，提高教学内容的准备效率。
以Kimi+的“什么值得买”智能体举例，假设用户输入“我想买个笔记本电脑”，智能体会先做Query Rewrite提取出“笔记本电脑”关键词，再通过“什么值得买”的API检索对应的商品信息，拿到检索结果后，跟智能体内置的提示词组装成上下文，请求大模型回答。于是这个智能体便成了一个电商导购类的垂直搜索()应用，在商品推荐方面有更好的回答效果。1.工作流Workflow工作流Workflow也可以理解为多智能体协作Multi-Agents，通过多个智能体的组装，解决一些复杂场景的搜索问题。比如：给新产品取名，我习惯的步骤是告诉大模型新产品是做什么的，大模型推荐几个可取的名字选择其中一个名字，去谷歌检索，是否有同名去Twitter检索是否有同名去Github检索是否有同名选择一个域名，去Namecheap搜索是否已被注册全部检测通过，确定产品名，注册域名这里涉及到一个回溯的问题，也就是在其中某个步骤发现产品名不可用，要回到第一步重新选择名字，再继续走后面的检测步骤。人工去做这件事，毫无疑问是很费时间的。AI搜索+ Workflow的模式，可以有效解决这个问题。
为学术研究人员提供深入的行业分析，通过AI技术整合和总结大量数据，形成有深度的研究报告。