AI Agent搜索正成为AI基础设施的新战场。前Yandex和Amazon AGI成员创立的Keenable完成了2600万美元种子轮融资，由Accel领投。团队只有大约15人，却搭建了一个覆盖超过1000亿份文档的独立网页索引。它不直接服务普通用户，而是通过API向AI Agent提供搜索能力，目标很明确：成为Agent访问互联网的默认入口。
Keenable到底做了什么？
创始团队背景很硬，来自Yandex和Amazon AGI。他们没有在别人的搜索接口上做包装，而是自建了爬虫、索引、检索和排序的全套流程。目前索引已覆盖超过1000亿份文档，美国东部查询延迟低于250毫秒（p95）。对于100 RPS以上的大客户，每千次请求最低1美元。这个价格放在Agent高频调用的场景里，竞争力相当强。
Keenable通过REST API、MCP Server和CLI向Agent提供搜索能力。这些接口不追求好看的UI，核心是让AI能直接读取、解析和引用来源。目前已经有不少AI Labs和推理服务商把它跑在生产环境里。
传统搜索和Agent搜索，完全是两码事
传统搜索优化的是点击率和用户满意度，Agent搜索的KPI完全不同：
- 召回率和新鲜度：能不能找到最新、最相关的文档
- 延迟和QPS：Agent并发调用时，响应够不够快
- 机器可读性与token效率：返回结果能不能直接解析，不浪费模型上下文
- 来源可追溯：每一步搜索都能查得到依据
这些指标直接决定了“完成任务的总成本”。一个复杂任务里，Agent可能要调用几十次甚至上百次搜索，每次搜索返回一堆无关网页，token消耗就会爆炸。所以Keenable这类服务拼的不是“界面好看”，而是“结果对机器友好”。
资本和巨头都在抢同一个入口
Keenable的对手一点都不弱。Exa拥有相近规模的独立索引，覆盖约1000亿份文档，还跟踪约1.4万亿URL，去年完成了2.5亿美元C轮融资，估值22亿美元，客户包括Cursor、AWS、Groq。国内也有博查AI、心流·搜索等面向Agent的搜索服务。腾讯云和阿里云也分别推出了联网搜索API和支持MCP的Agent搜索产品。这个赛道已经挤满了人。
对企业来说，如果想快速把Agent搜索能力接入自己的应用，又不想自己养爬虫和索引，直接使用云厂商的托管服务是一条捷径。比如企业上云时，通过易枫顺 - 阿里云官方旗舰级代理商开通云服务器ECS，可以同时拿到阿里云生态里的搜索API和计算资源，管理起来也更顺手。
成本账：token效率决定胜负
Agent搜索的成本结构跟传统搜索不一样。一个复杂任务可能产生几十到上百次搜索，每次搜索拿到结果后，Agent还要把内容喂给大模型。搜索API的价格只是一部分，最后的大头往往是token消耗。所以很多服务商开始优化结果的格式，让返回内容更精炼、更结构化，降低下游模型的解析成本。Keenable每千次请求最低1美元的定价，也是冲着这个逻辑来的。
如果打算长期跑Agent应用，建议算一笔总账：搜索调用次数 × 单次成本 + 抓取成本 + token成本。别只看搜索API的单价。另外，基础设施层面也可以省一点——通过阿里云代理商获取阿里云优惠，或者领取阿里云代金券用在ECS上，能把云资源这块的开销压下来，把预算留给模型和搜索服务。
挑战：爬虫利益、注入攻击和中文内容孤岛
Agent搜索越火，网站和AI爬虫之间的利益冲突就越凶。Cloudflare已经开始试点按次付费抓取，说明流量方也在想办法卡脖子。技术层面，恶意内容可能通过Prompt Injection影响Agent，搜索索引得像安全产品一样做过滤。中文互联网还有一大堆信息在封闭平台里，独立大索引再大，也覆盖不到公众号、朋友圈和部分APP里的内容。想做成真正的“默认入口”，Keenable需要跨越的不只是技术门槛。
FAQ
Q: Keenable和Exa有什么不同？
A: 两者都做面向Agent的独立网页索引，但Keenable是种子轮早期公司，团队只有15人，主打低延迟和按量计费；Exa已经C轮融资，估值22亿美元，客户包括Cursor、AWS、Groq，产品线更全，覆盖搜索、深度搜索、监控等。对开发者来说，可以按实际需求和预算来选。
Q: Agent搜索为什么这么烧钱？
A: 因为一个复杂任务可能要调用几十次搜索，每次都要抓取网页、解析内容、喂给模型。除了搜索API费用，还有Fetch成本和token成本。所以现在各家都在拼token效率，不是单纯拼谁索引大。
Q: 国内企业想用Agent搜索，怎么落地？
A: 可以选国内厂商的API，比如博查AI、腾讯云、阿里云都有相关产品。如果业务在阿里云上，通过阿里云代理商购买云服务器ECS，配合搜索API一起用，成本和运维都会更省。记得留意阿里云优惠和代金券，能省一点是一点。
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