AnySearch是一款面向 AI Agent 的“非网页搜索”工具，在 5 月中旬上线后一个月，累计吸引到 10 万注册开发者，被官方称作“为 Agent 解锁网页之外的世界”。 这个数字在 2026 年的 AI 工具圈并不算夸张，但放在“Agent 专用搜索”这个细分赛道上，体量已经非常显眼——而且它 1 个月达到 10 万的速度，比传统开发者工具如 Postman、Notion 同期要快 3-5 倍，反映出 Agent 基础设施赛道当下的真实热度。
AnySearch 解决了什么
过去的 AI Agent 想拿实时信息，基本只能走“网页搜索 + 抓取 + 解析”这条路径。但这条路有三个硬伤:一是被反爬机制挡，大量网站对自动化流量有严格的频率和指纹限制;二是数据噪声大，网页 HTML 里有大量广告、导航、推荐位，真正有用的内容被淹没;三是延迟不可控，网页加载时间从 200 毫秒到 10 秒都有,Agent 等待一个搜索结果的成本远高于人类。 AnySearch 走的路线是“直连原始数据源”。它不抓网页，而是直接对接数据库、API、文件存储、消息队列这些 Agent 真正需要的数据底层。比如查询“某公司过去 30 天的股价”,过去 Agent 要打开 Yahoo Finance 抓表格;现在 AnySearch 直接对接金融数据 API,1 次调用拿到结构化数据。 这种“绕过网页层”的思路，在英文世界已经有 Tavily、Exa 这类工具在做;AnySearch 是中文场景里第一个把这个思路做出产品化和规模化的项目。
为什么“网页之外”在 2026 年成立
“网页之外”这件事在两年前还不成立，主要原因是数据源没准备好。2024 到 2025 这两年，几个变化把它推到了成立的位置。 一是 SaaS 化基础设施成熟。国内主流的企业 SaaS(飞书、钉钉、企业微信、Salesforce 中国版、Notion 中国版)都已经开放了完善的 API 和 Webhook 接口,Agent 可以用标准化方式调用。 二是 RAG 范式被淘汰。随着上下文窗口从 4K 跳到 1M、再到 2M,长上下文模型成了主流,Agent 不再需要“先检索再回答”,而是“全量送进上下文 + 工具调用补充”。 三是 Agent 框架成熟。从 LangChain、AutoGen 到国内的 dify、扣子(coze),Agent 编排已经变成“搭积木”,任何团队几行代码就能搭一个 Agent。基础设施层做好了，搜索层就自然成为下一个被专业化、垂直化的环节。
10 万开发者意味着什么
10 万注册开发者这个数字，直接反映的是 Agent 基础设施赛道的真实需求规模。 按 AnySearch 官方的开发者画像，主要用户分三类:一类是 AI 创业公司的工程师，做 Agent 产品时需要可靠的搜索底座;一类是大厂内部的 AI 中台团队，给业务线提供 Agent 能力;还有一类是独立开发者和学生，在做 Agent 相关的副业项目或毕设。 三类用户的共性是，过去都被“网页抓取 + 解析”这个方案卡住过,AnySearch 给了他们一个“更干净、更稳、更快”的替代，自然就迁移过来了。 更关键的是“留存”。官方披露的 30 天留存率超过 60%,在开发者工具里属于非常健康的数字。这意味着这些注册用户不是来薅羊毛的，而是真的把 AnySearch 接进了自己的 Agent 工作流。
商业上还在早期，但路径清晰
AnySearch 目前还没有公布具体的商业模式，大概率会走“免费层 + 调用量付费”的标准 SaaS 路径。它的直接对标是 Tavily,Tavily 在 2024 年完成 1500 万美元 A 轮，估值 1.5 亿美元，已经验证了“Agent 专用搜索”是一个 VC 愿意买单的赛道。 AnySearch 相比 Tavily 的优势是中文场景。它对国内 SaaS、社交平台、电商平台的数据源对接做得更细，这是 Tavily 进入中国市场时很难快速补齐的。 未来 12 个月，这个赛道的关键变量是:AnySearch 能否把“非网页数据源”的对接数量做上去——一个能直接对接飞书文档、钉钉表格、企微消息的 Agent 搜索工具，价值会比“再加一种网页抓取方式”高一个数量级。 Agent 圈过去一年，大家都在做“框架”和“模型”,基础设施层(搜索、记忆、工具调用)被默认为现成的能力。AnySearch 用 10 万开发者的体量证明，基础设施层本身就是产品，而且是有真实市场需求的独立产品。
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