最近在体验各种AI产品的时候，总是在想一个问题：我们真的只是需要一个"答案"吗？
就像之前苏米分享过字节跳动的《扣子空间》一样，这些AI工具正在从简单的对话助手，慢慢进化成能够真正"干活"的智能助理。
6月11日，360发布了他们的"纳米AI超级搜索智能体"，号称要开启搜索引擎3.0时代。作为一个天天和AI产品打交道的产品经理，我当然要第一时间去体验一下，看看这是真的革命性突破，还是又一次的概念包装。
AI搜索的三次进化
从"搜索"到"干活"，搜索的终点，不是Ctrl+C，而是一个能直接用的成品。
AI搜索1.0：信息大杂烩
最早的AI搜索，比如New Bing、早期的ChatGPT Search，本质上就是把一堆网页内容用大模型给你总结一下。就像是把菜市场买回来的菜，不管三七二十一全扔锅里煮一锅汤。省去了你一个个点开网页的麻烦，但答案粗糙，偶尔还会出错，只能算是"信息聚合"。
AI搜索2.0：有理有据的答案引擎
Perplexity这类产品代表了2.0时代，它们会思考一下再回答你，提供的答案有出处、有引用，让你知道信息从哪里来的。相当于不再是"一锅炖"，而是会挑选食材，告诉你每道菜的来源。但问题是，你拿到的还是"答案"，后续的工作还得自己干。
AI搜索3.0：任务引擎时代
而纳米AI展示的这种模式，让我看到了完全不同的可能性。你告诉它"三天后我要做个关于AI发展的演讲"，它不是简单地给你一堆资料，而是会反问你的演讲主题、受众、时长、风格，然后把整个任务拆解：查论文→找数据→生成PPT→写讲稿→制作封面。
最后交付给你的不是一堆链接，而是一个完整的文件夹，PPT、讲稿、图表都做好了，你拿着就能去演讲。
场景实测
作为产品经理，我最关心的还是实际使用效果。我选了两个更贴近日常工作的场景来测试：
场景1：竞品分析报告
我让它帮我做一份关于"AI写作工具的竞品分析报告"。这个任务对于产品经理来说再熟悉不过了：
步骤一：它先询问我需要补充的信息，比如任务输出、回答风格、生成的文件类型等；
步骤二：任务规划，会提前把任务的规则生成，并通过你的确认后再正式开始
步骤三：开始自动搜集各家产品的最新信息，包括官网资料、用户评价、媒体报道
步骤四：生成数据可视化图表，饼图、雷达图、对比图、对比表格等（过程耗时较长）
步骤五：根据任务要求最终交付了一份包含从市场规模与增长、全球市场格局、产品对比、技术架构、发展趋势的完整报告，有PPT版、Word版，支持下载
让我惊喜的是，它居然还帮我生成了一个可交互的网页版本，方便在团队会议上展示。
网页版报告查看：https://9mnqsy.n.cn
PPT版报告查看：https://6p5rp4.n.cn/
场景2：个人学习计划
"我想在3个月内系统学习AI产品设计，帮我制定一个学习计划"。
这个场景更贴近个人成长需求。它不仅给了学习路径建议，还包括：
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分阶段的学习目标和时间安排
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推荐书籍、课程和实践项目清单
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每周的进度检查点和评估标准
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学习过程中的常见问题和解决方案
PPT版计划：https://kdorib.n.cn
更多官方案例
如果你不知道能做什么，也可以尝试的先通过官方的案例，了解一下更多的使用场景！
为什么能做到"交付"而不只是"答案"？
深入体验后，我发现纳米AI本质上是一个多智能体协作的系统。简单说就是内部有个"小团队"在分工合作：
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一个负责收集信息：翻遍网页、论文、视频，什么格式都能处理
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一个负责思考规划：边查边画流程图，不断自问自答
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一个负责最终交付：把格式、排版、图表一次性搞定
整个工作流程就三步：
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听懂目标 - 理解你到底想要什么
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自动拆解 - 大任务拆小任务，能并行就并行
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直接交付 - 给你最终可用的结果
体验总结
坦率地说，作为一个每天都在体验各种AI产品的人，纳米AI确实让我眼前一亮。它真正实现了从"给答案"到"干活"的跨越。
当然，也不是完美无缺：
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生成的PPT模板化
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复杂任务跑得久，有时候像"假死"（其实后台在忙）
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生成的文件比较大，耗时都至少是60分钟以上
但整体来说，这个方向是对的。AI搜索的未来不应该是让我们在各种窗口间复制粘贴，而是直接把成品扔到桌面上。
目前免费可以生成10个任务，感兴趣的朋友可以去体验看看。搜索框曾经是信息时代的起点，现在可能正在成为效率时代的终点。
体验地址：bot.n.cn
作为一个产品经理，我会持续关注和体验这些AI工具的发展。如果你也在关注AI产品，欢迎和我交流体验心得。