2026年的LLM搜索技术栈：横跨6个层级的76款产品

搜索曾经只是一个产品：一个搜索框和十个蓝色链接。 到了2026年，它已演变为一个多层架构。答案引擎负责生成响应，搜索API为其提供数据，向量数据库存储模型已掌握的信息，浏览器层负责获取模型尚未掌握的内容，智能代理根据结果采取行动，而一类全新的工具则用于衡量你的品牌是否出现在搜索结果中。

我们绘制了2026年第三季度的该技术栈图谱：涵盖71家企业及开源项目推出的76款产品，分布于6个层级，数据源自Massive季度《LLM搜索技术栈》市场图谱的研究成果。

这种压力体现在人们的搜索行为上。 皮尤研究中心于2025年3月对900名美国成年人的浏览行为进行的一项研究显示，18%的谷歌搜索结果会显示AI摘要。看到摘要的用户中，有8%的访问点击了传统搜索结果，而没有显示摘要时这一比例为15%（皮尤研究中心（2025年）。当结果页面显示出答案时，放弃查询的用户会减少。正是这一变化，使得技术栈的其余部分在商业上变得重要。

要点总结

• 2026年第三季度的LLM搜索技术栈涵盖6个层级和76款产品。
• 当出现AI摘要时，用户点击传统搜索结果的频率大约减少了一半：点击率分别为8%和15%（皮尤研究中心（2025年）。
• 检索和实时网络访问并列为最大的两个层，各包含15款产品，它们解决的是截然相反的问题：模型已知的内容与当前真实的情况。
• 生成式引擎优化（GEO）现已成为一个独立的类别，该领域已有13款产品。

我们如何绘制大语言模型（LLM）搜索栈图

我们根据产品在“从问题到答案”这一路径中所发挥的作用对它们进行分组，而非依据融资阶段或营销标签。该图自上而下依次展示：用户首先看到的内容、提供该内容的产品，以及用于衡量该内容的产品。 一家拥有多款产品的公司可能出现在多个层级中。例如，You.com 在第 1 层拥有一个答案引擎，在第 2 层拥有一个 API。正因如此，这 76 款产品来自 71 家公司和开源项目。

如果某款产品在我们研究本版内容时（2026年7月，2026年10月重新核查）已面向公众发售，且其主要功能符合某个图层的要求，则该产品会被纳入地图。对于在出版时无法核实的条目，我们予以省略。 我们以中立态度列出所有供应商：列入名录并不代表推荐，同一层级内的排序也不代表排名。Massive 同样出现在地图上，位于实时网络访问层中，我们对此也明确说明。

第1层：AI答题引擎

答案引擎是大型语言模型（LLM）搜索面向用户的界面：你提出一个问题，就会得到一段文字回答，通常还会附有引用来源。当人们提到“AI搜索”时，指的通常就是这一层。

地图上的服务包括：Perplexity、You.com、Andi、Ask Brave、Kagi、Liner、Felo、iAsk、ChatGPT Search、Google AI Mode、Microsoft Copilot、Grok 和 Meta AI。

这一类别可分为两类。其中六款产品来自同时拥有前沿模型、浏览器或主要平台的公司：ChatGPT Search、Google AI Mode、Microsoft Copilot、Grok、Meta AI 和 Ask Brave。 其余七家（Perplexity、You.com、Andi、Kagi、Liner、Felo 和 iAsk）则是独立公司，它们通过聚焦特定领域（如研究深度或隐私保护）来展开竞争。对于一个品牌而言，每个搜索引擎都是一个独立的展示窗口，品牌在此处可能获得好评、差评，甚至完全无人提及。当我们测试了AI如何描述品牌，被忽略的风险比被批评的风险更常见。请留意搜索引擎是否显示其来源。被引用的来源是答案中品牌能够直接影响的唯一部分。

第 2 层：针对大型语言模型（LLM）优化的搜索 API

这些搜索引擎首先是为机器设计的。它们不会显示面向人类的搜索结果页面，而是以纯文本、摘要或完整页面内容的形式返回结果，供模型直接使用。

地图上的项目包括：Parallel、Exa、Linkup、Tavily、Brave Search API、You.com API、Valyu、Perplexity Sonar 和 Seltz。

设计方案各不相同。有些运行自己的索引，有些对来自更大搜索引擎的结果进行重新排序，还有些返回的是完整页面文本，而不是摘要。我们在……中对比了其中几种面向人工智能代理的Web Search API.如何选择： 通过一个关于昨天新闻的问题来测试时效性，通过一个答案因国家而异的问题来测试地理位置。这两个查询比任何特征表都能更快速地区分 API。

第3层：检索与向量搜索

并非每个答案都需要依赖实时网络。检索增强生成（RAG）技术使模型能够检索企业内部文档、产品目录或存储的网页副本——这些内容以嵌入向量的形式保存在向量索引中。

地图上的项目： Pinecone、Weaviate、Qdrant、Chroma、Zilliz（Milvus）、Turbopuffer、Vespa、LanceDB、Cohere、Voyage AI（MongoDB）、Mixedbread、Supabase（pgvector）、MongoDB Atlas Vector、Redis 和 Elastic。

该层与实时网络访问并列为地图上规模最大的层，也是最成熟的层：它包含Elastic、Redis和MongoDB等数据库，这些数据库的出现时间早于当今的大语言模型（LLMs）。该层包含三类产品。 向量原生数据库（Pinecone、Weaviate、Qdrant、Chroma、Zilliz、Turbopuffer 和 LanceDB）专为嵌入向量而构建。嵌入和重新排序服务提供商（Cohere、Voyage AI 和 Mixedbread）将文本转换为向量并重新排序结果。 成熟的搜索引擎和数据库（Vespa、Supabase、MongoDB Atlas、Redis 和 Elastic）则在其现有产品中集成了向量搜索功能。但它们都面临一个共同的局限：检索层的时效性仅取决于其最近一次刷新时间。我们的指南将基于实时网络数据构建 RAG 管道 介绍了团队如何防止索引过时。

第4层：实时网络访问和浏览器基础设施

当某个问题取决于当天的价格、当天的头条新闻，或是某个特定国家某网页上的内容时，模型就必须主动获取这些信息。这一层正是为此而设：托管浏览器、爬虫、数据抓取API，以及能够让请求看似来自真实位置的代理网络。

地图上的项目包括：Massive、Browserbase、Steel、Hyperbrowser、Anchor Browser、Kernel、Lightpanda、Notte、Firecrawl、Crawl4AI、Zyte、Apify、Scrapfly、Browserless 和 Rebrowser。

该层大致分为三个组。托管和无头浏览器基础设施包括 Browserbase、Steel、Hyperbrowser、Anchor Browser、Kernel、Lightpanda、Notte、Browserless 和 Rebrowser。 能够返回干净页面内容的爬取和提取工具包括 Firecrawl、Crawl4AI、Zyte、Apify 和 Scrapfly。Massive 为请求传输提供网络支持。团队通常会将托管浏览器与网络层配对使用，关于这种权衡取舍，我们在面向人工智能代理的托管浏览器基础设施. Massive 负责的部分：一个由超过 1,000,000 台经过验证的设备组成的住宅网络（Massive Docs)，此外还有一个包含“浏览”、“搜索”和“AI聊天”端点的Web Render API。搜索端点可以在返回页面之前，等待谷歌的AI概览渲染完成（Massive Docs). 一位在马德里为旅客查询机票价格的代理商，需要的是该页面在西班牙加载时的状态，而不是在美国数据中心加载时的状态。

第5层：能动性行为与计算机使用

搜索正从“阅读”转向“行动”。该层级的操作人员以搜索结果为起点，在浏览器或桌面端进行点击、填写表单并完成任务。

地图上的项目包括：Skyvern、Browser Use、TinyFish、Airtop、H Company（Surfer H）、Bardeen、Simular、Emergence AI、Nova Act（亚马逊）、Claude Computer Use（Anthropic）以及ChatGPT Agent（OpenAI）。

Frontier Labs 现在会随独立框架一同提供其自研的计算机使用代理。无论采用哪种方式，在网络上运行的代理都会继承第 4 层的所有访问问题：机器人检测、基于位置的内容，以及仅能在真实浏览器中渲染的页面。其中第一个问题在为什么人工智能代理会被数据中心IP地址封锁.

第6层：生成式引擎优化（GEO）

最新这一层之所以存在，正是源于第一层。如果买家选择向答案引擎提问而非点击链接，品牌就需要了解这些引擎给出了怎样的回答。 这一术语源自一篇2023年的研究论文，该论文指出，优化策略可“将生成式搜索引擎响应中的可见度提升高达40%”，且其效果“因领域而异”（Aggarwal 等，arXiv（2023年）。GEO平台会在各答题引擎上运行提示词，追踪品牌被提及或引用的频率，并建议对内容进行修改。

地图上的企业包括：Profound、Scrunch AI、Peec AI、Otterly AI、AthenaHQ、Bluefish、Evertune、Gumshoe、Goodie、Trakkr、Knowatoa、Brandlight 和 Relixir。

GEO本身存在一个固有测量问题：回答引擎的响应会因用户的地理位置、语言和表述方式而变化。可见性评分的有效性取决于其测量时的具体条件，因此地理位置和语言覆盖范围是区分不同GEO工具的一种方式。 一位位于慕尼黑的买家和一位位于圣保罗的买家，针对同一提示可能获得不同的回答。这正是 Massive 的 AI 聊天端点发挥作用之处：它通过您选择位置的真实设备来源，返回来自 ChatGPT、Gemini 和 Perplexity 的生成内容，这正是基于位置的原始输入测量所需要的。我们的AI 聊天端点聚焦 展示了同一组问题在不同国家所给出的不同答案。

这张图揭示了2026年大型语言模型（LLM）搜索的哪些趋势

有三种模式尤为突出。

大型平台掌控着消费者端，并正向代理领域进军。 谷歌、微软、OpenAI、xAI 和 Meta 均出现在第 1 层，而亚马逊、Anthropic 和 OpenAI 则出现在第 5 层。除这些前沿实验室的项目外，地图上几乎所有产品都来自独立公司或开源项目。

新鲜度和地理位置是共同的瓶颈。 答案引擎、搜索 API、代理和地理位置工具最终都需要了解当前某个特定地点的实时网络内容。 第1、2、5和6层都依赖于获取实时网页，而第3层在每次刷新索引时也依赖于此。这就是为什么实时网络访问层与地图上的其他所有层相连。

测量正逐渐成为一种独立的产品。 我们的第三季度图表列出了13款主要致力于提升AI可视化的产品。随着这一领域的发展，工具的测量方式和测量位置将与测量内容同样重要。

LLM 搜索栈：最终结论

• 六层，76项产品。请从上到下阅读这张图：回答、供应、行动、衡量。
• 第四季度关注焦点：前沿实验室将进一步深入探索代理行为，而GEO工具则将在测量位置和方式上展开竞争。
• 正在构建这个技术栈？请尽早进行访问测试：一个会阻塞你的代理或向其显示错误国家的页面，会导致其上方的每一层都无法正常工作。
• 我们每季度更新一次这张地图。请将更正和补充内容发送给 Massive 团队，我们会将其纳入下一版中。

来源

• 皮尤研究中心，“当搜索结果中出现人工智能生成的摘要时，谷歌用户点击链接的可能性会降低”, 2025
• Massive Docs，“住宅代理简介”
• Massive Docs，“搜索”
• 阿加瓦尔等人，“GEO：生成式引擎优化”, arXiv, 2023
• Massive《大型语言模型搜索栈市场图谱》，2026年第三季度版（内部研究，2026年7月）