我在MIT看到的Agent 新范式 今天在麻省理工学院的EmTech大会上，看到了一个让我重新思考整个AI agent领域的演示。 演示方是TinyFish，一家相当低调的公司。创始团队里有两位华人，获得了ICONIQ领投的近3.5亿元人民币融资，但在今天之前从未公开展示过他们的核心产品。 而他们正在做的事情，已经在为Google和DoorDash运行超过千万级别的web agent操作... 不是实验室demo，是真实的生产环境。 TinyFish产品能让 AI 能够像人类一样自动操作网页、完成企业级任务... 它可以在没有 API 的情况下，让 AI 自动跨网站读取、理解、操作网页，执行业务流程、采集数据、提交信息、监控变化。 从抓数据、比价格、做填表、查库存，到合规审查与动态定价，都能完成... 可以在几千个网站间实时操作、执行任务。 也就是可以以同时运行一千个ChatGPT Atlas ，然后不间断的，同样的答案运行一千万次... 一个被所有人忽视的事实 TinyFish的CEO Sudheesh在演示中分享了一个震撼的洞察： 现在市面上所有的AI agent，都只能操作5%的网络。 不是因为开发者技术不行，而是因为所有人都在基于搜索引擎构建agent。 而搜索这个范式，早就失效了。 搜索是怎么失效的？ 我们来看一个最简单的例子：Amazon。 Amazon的每个产品页面都被Google完整索引，完全可以爬取。这是搜索引擎最理想的场景。 但当你在Amazon搜索"笔记本电脑"时会发生什么？ 你会看到上万个结果。赞助商品、虚假评论、AI生成的描述铺天盖地。你翻了几页就放弃了，最后随便点一个"看起来还行"的，结账走人。 这不是Amazon的问题。这是搜索范式本身的问题：当数据量太大时，排名就失效了。 Google成功地索引了数百万Amazon页面，但这并没有让搜索变得更有用。Amazon自己建了搜索引擎，也没有解决问题。 网络变得太大了。即使是已经被索引的那部分，排名也已经无法工作。 搜索假设你想"找到"某样东西。但如果你需要"检查所有"东西呢？比较所有供应商？验证每一个选项？** 这时候，整个范式就崩溃了。 那剩下的95%呢？ 更糟糕的是，刚才说的还只是那5%被索引的网络。 剩下95%的网络藏在哪里？ - 需要登录的供应商门户 - 有身份验证的医疗系统 - 只能通过表单提交访问的政府数据库 - 需要多步骤导航的竞争情报 搜索引擎根本接触不到这些。不是技术问题，是架构问题。你无法爬取需要交互才能访问的内容。 所以我们面临两个问题： 1. 被索引的5%网络因为太大而失效 2. 95%的重要数据根本没被索引 两个问题的根源都一样：搜索这个范式假设人类会手动评估结果。当你需要全面的情报而不是排名选项时，它就失效了。 为什么现有方案都解决不了 你可能会想：RAG呢？更好的embedding呢？Browser agents 呢？ 它们都解决不了 因为它们都继承了搜索的核心局限：假设你想"找到"某样东西，而不是"检查所有"东西。 当一个采购团队需要检查200个供应商门户的竞争定价时，排名帮不了你。 当制药公司需要在数千个研究站点匹配临床试验的患者资格时，检索帮不了你。 这不是"这项工作很繁琐我们想自动化"的问题。这是"这种分析在我们需要的规模上根本不可能完成"的问题。 从可读Web到可执行Web Sudheesh解释了他们的解决方案： 不是更好的搜索，而是操作性基础设施。 TinyFish构建的系统可以： - 登录认证系统 - 导航多步骤工作流 - 提取结构化数据 - 同时运行数十万个并行会话 这就是从"可读Web"到"可执行Web"的转变。 浏览器代理（比如OpenAI的Atlas）帮助个人更快地导航网站：一次一个会话，一个浏览器。 TinyFish 的 Mino： 👉 就像一个“AI工厂”，让公司自己创建、部署和管理这些“网页机器人（Web Agents）”。 Mino可在基础设施规模上运行数十万个并行会话，在需要人类团队数周时间完成的复杂工作流中保持准确性。 这不是自行车和摩托车的区别。这是自行车和货运网络的区别。 规模化的证明 这不是理论 TinyFish已经在为ClassPass、Google、DoorDash等公司每月运行3000万次操作。 ClassPass的例子很典型：他们需要聚合数万家健身工作室的课程。大部分工作室没有API，只有手动更新的预订网站。课程安排每天变化，价格因时间、地点和等级而异。 传统方法全部失败： - 人工录入：无法规模化，数据永远过时 - 爬虫：网站一改版就崩溃 - API对接：长尾永远不会开发集成 使用TinyFish后，他们的场馆覆盖率增加了3-4倍，成本降低了50%。 更具体的实际落地案例： 🏨 Google Hotels 日本许多酒店使用老旧系统，无法接入 Google 聚合平台 TinyFish 的代理能自动获取这些酒店的库存与价格； 无需 IT 改造，让 Google Hotels 实现实时更新。 实现 99% 的实时覆盖率 更新频率提升 20 倍 运行量超过 每月 1,000 万+ 操作 🛵 DoorDash 为每个城市部署 AI 代理，自动抓取竞争网站菜单、价格、促销 每小时更新、自动去重与异常检测； 与 DoorDash 内部数据系统自动对接。 每月收集数百万个定价变量； 用于动态调整价格、优化市场响应； 自动化 95% 市场数据采集； 提高预测模型精度 30%； 大幅降低人工调研成本（原来每月人工工时 1200+ 小时）。 这意味着什么 搜索在过去25年里运行得很好，因为网络足够小，人类可以手动评估排名结果。 现在网络太大了。即使是被索引的部分也变得无法管理。而95%的网络从来没被索引过。 接下来的范式不是更好的搜索或更智能的排名。而是能够在整个网络上导航、推理和提取的操作性基础设施：公开的和私密的，被索引的和未被索引的。 Agent功能的发展速度远超预期。短短36个月，我们就从"AI起草邮件"发展到了"AI运行完整工作流"。 TinyFish可能在企业规模的实际落地上已经领先了。 他们正在向开发者开放这个基础设施。如果你在构建需要大规模可靠性的agent产品，这可能是一个值得关注的早期信号。