# 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，它已演变为一个技术栈。答案引擎负责生成回复，搜索API为其提供数据，向量数据库存储模型已掌握的知识，浏览器层负责获取模型未知的信息，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年第三季度的这一架构图：来自71家企业和开源项目的76款产品，分布于6个层级，数据源自Massive季度LLM搜索架构市场图背后的研究。

这一架构所承受的压力体现在用户的搜索行为上。皮尤研究中心（Pew Research Center）于2025年3月对900名美国成年人浏览行为进行的一项研究显示，18%的谷歌搜索结果会生成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；而当没有摘要出现时，这一比例为15%（[皮尤研究中心](https://www.pewresearch.org/short-reads/2025/07/22/google-users-are-less-likely-to-click-on-links-when-an-ai-summary-appears-in-the-results/)，2025）。 当答案直接显示在结果页面时，离开该页面的用户会减少。正是这一变化，使得搜索栈的其余部分在商业上变得至关重要。

> **关键要点**
>
> - 2026年第三季度的LLM搜索栈涵盖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约为原来的半数：访问量的8% 对比 15% ([皮尤研究中心](https://www.pewresearch.org/short-reads/2025/07/22/google-users-are-less-likely-to-click-on-links-when-an-ai-summary-appears-in-the-results/)，2025)。
> - 检索层和实时网页访问层并列为规模最大的层级，各包含15款产品，且它们解决的问题截然相反：一个是模型已知的知识，另一个是当下真实的情况。
> - 生成式引擎优化（GEO）现已成为一个独立的类别，图表中包含13款相关产品。

## 我们如何绘制大语言模型（LLM）搜索架构图

我们根据产品在“从问题到答案”路径中所承担的职能进行分组，而非依据融资阶段或营销标签。该图从上到下依次展示：用户首先看到的内容、提供该内容的技术，以及衡量该内容的效果。 一家公司若拥有多款产品，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。因此，76 款产品来自 71 家公司和开源项目。

若某产品在我们研究本版（2026年7月，2026年10月复核）时已面向公众开放，且其主要功能符合某个层级，则该产品会被纳入地图。对于在发布时无法核实的条目，我们予以排除。 我们以中立态度列出所有供应商：列入地图并不代表推荐，同一层级内的排列顺序也不代表排名。Massive 同样出现在地图上，位于“实时网络访问”层，我们对此也明确说明。

![2026年第三季度 LLM 搜索架构：六大层级、76 款产品，涵盖从 AI 答题引擎到生成式引擎优化，由 Massive 绘制](assets/llm-search-stack-map.png "2026年第三季度 LLM 搜索架构。 数据来源：Massive.")

| 层级 | 功能 | 地图上的产品 |
|-------|--------------|--------------------:|
| AI 答题引擎 | 编写用户阅读的答案 | 13 |
| 针对 LLM 优化的搜索 API | 返回针对模型优化的搜索结果 | 9 |
| 检索与向量搜索 | 存储和检索模型已掌握的信息 | 15 |
| 实时网络访问与浏览器基础设施 | 获取当前网络上的内容 | 15 |
| 代理式操作与计算机使用 | 在网络上采取行动，而不仅仅是阅读 | 11 |
| 生成式引擎优化 | 衡量AI答案中的品牌可见度 | 13 |

## 第 1 层：AI 答题引擎

答题引擎是大型语言模型（LLM）搜索面向消费者的界面：您提出问题，便会获得文字形式的回答，通常还会附带引用来源。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。

该层可分为两类。其中六家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，它们通过研究深度或隐私保护等特色领域展开竞争。对于品牌而言，每个搜索引擎都是一个独立的展示空间，品牌在此可能被描述得很好、很差，甚至完全被忽略。 当我们[测试 AI 如何描述品牌](https://www.joinmassive.com/blog/ai-brand-visibility-ai-plays-favorites-it-wont-trash-you)时，被忽略的风险比遭到批评更为常见。请留意搜索引擎是否显示其来源。被引用的来源是品牌能够直接影响的答案中唯一的部分。

## 第二层：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。它们不提供面向用户的搜索结果页面，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。

已收录服务：Parallel、Exa、Linkup、Tavily、Brave Search API、You.com API、Valyu、Perplexity Sonar 以及 Seltz。

各服务的设计思路各不相同。有些运行自己的索引，有些对大型搜索引擎的结果进行重新排序，还有些返回完整页面文本而非摘要。 我们在[面向 AI 代理的 Web Search API](https://www.joinmassive.com/blog/web-search-apis-for-ai-agents-compared-seltz-exa-brave-and-render-apis) 中对比了其中几款。**如何选择：**通过关于昨天新闻的问题测试结果时效性，并通过答案因国家而异的问题测试地域适配性。这两个查询能比任何功能表更快速地区分不同 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）技术使模型能够查询企业自有文档、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。

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

这一层与实时网页访问并列为地图上规模最大的类别，也是最成熟的：其中包括 Elastic、Redis 和 MongoDB 等早于当今大型语言模型（LLMs）出现的数据库。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。 嵌入与重新排序服务商（Cohere、Voyage AI 和 Mixedbread）负责将文本转换为向量并排序结果。成熟的搜索引擎和数据库（Vespa、Supabase、MongoDB Atlas、Redis 和 Elastic）则在其产品团队已运行的产品中集成了向量搜索功能。 它们都面临一个共同的难题：检索层的时效性仅取决于其最近一次刷新。我们的指南[基于实时网络数据构建 RAG 管道](https://www.joinmassive.com/blog/building-a-rag-pipeline-on-live-web-data-without-stale-indexes) 介绍了团队如何防止索引过时。

## 第 4 层：实时网络访问与浏览器基础设施

当问题涉及今日价格、今日头条，或特定国家/地区某网页的内容时，模型必须主动获取这些信息。本层正是为此而设：托管浏览器、爬虫、抓取 API，以及能让请求看似来自真实地理位置的代理网络。

相关工具：Massive、Browserbase、Steel、Hyperbrowser、Anchor Browser、Kernel、Lightpanda、Notte、Firecrawl、Crawl4AI、Zyte、Apify、Scrapfly、Browserless 和 Rebrowser。

该层大致可分为三类。 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 提供请求传输所依赖的网络。团队通常会将托管浏览器与网络层搭配使用，关于这种权衡取舍，我们在 [AI 代理的托管浏览器基础设施](https://www.joinmassive.com/blog/managed-browser-infrastructure-for-ai-agents-when-diy-stops-making-sense) 中已作过探讨。 Massive 提供的部分：一个拥有超过 1,000,000 台经过验证设备的住宅网络（[Massive 文档](https://docs.joinmassive.com/residential/introduction)），以及一个包含浏览、搜索和 AI 聊天端点的 Web Render API。 搜索端点可以在 Google 的 AI 概览渲染完成后再返回页面（[Massive 文档](https://docs.joinmassive.com/web-render/search)）。一个为马德里旅客查询机票价格的智能代理，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：智能体行动与计算机使用

搜索正从“阅读”转向“行动”。该层的智能体会以搜索结果为起点，在浏览器或桌面端进行点击、填写表单并完成任务。

行业图谱：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）。

前沿实验室现在除了独立框架外，还推出了自己的计算机使用智能体。无论哪种方式，在网络上采取行动的智能体都会继承第4层的所有访问问题：机器人检测、基于位置的内容，以及仅在真实浏览器中渲染的页面。 其中第一个问题已在[为何 AI 代理在数据中心 IP 上会被封锁](https://www.joinmassive.com/blog/why-ai-agents-get-blocked-on-datacenter-ips-and-how-to-fix-it)中进行过探讨。

## 第 6 层：生成引擎优化 (GEO)

这一最新层的出现正是源于第一层。 如果消费者选择向回答引擎提问而非点击链接，品牌就需要了解这些引擎给出的内容。该术语源自一篇 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](https://arxiv.org/abs/2311.09735)，2023)。GEO 平台会在各类答题引擎上运行提示词，追踪品牌被提及或引用的频率，并建议内容调整。

图中列出的平台包括：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、语言和措辞而变化。可见度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答案。这正是 Massive 的 AI 聊天端点的用武之地：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聊天端点专题](https://www.joinmassive.com/blog/ai-chat-endpoint-geotargeted-llm-completions)展示了同一问题在不同国家获得的不同回答。

## 这张地图揭示了2026年大型语言模型（LLM）搜索的哪些趋势

有三点趋势尤为突出。

**大型平台主导着消费端市场，并正向智能代理领域进军。** 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。除这些前沿实验室项目外，地图上几乎所有产品都来自独立公司或开源项目。

**信息时效性和地理位置是共同的瓶颈。** 答题引擎、搜索 API、智能代理和地理位置工具最终都需要了解特定地点当前实时网络上的内容。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都相连。

**数据测量正逐渐成为一种独立的产品。** 我们在第三季度的地图中列出了 13 款主要致力于 AI 可见性的产品。随着这一层面的发展，工具的测量方式和测量位置将与测量内容本身同样重要。

## 常见问题

### 什么是 LLM 搜索栈？

LLM 搜索栈是一套将问题转化为由 AI 撰写的答案的技术集合。 Massive 的 2026 年第三季度地图将其划分为六个层级：AI 答题引擎、针对 LLM 优化的搜索 API、检索与向量搜索、实时网页访问与浏览器基础设施、智能体操作与计算机使用，以及生成式引擎优化。

### 2026年LLM搜索架构图中包含多少款产品？

本版列出了来自71家企业和开源项目的76款产品，分布于六个层级。检索与向量搜索，以及实时网络访问与浏览器基础设施，以各15款产品并列为规模最大的层级。

### 什么是生成式引擎优化（GEO）？

生成式引擎优化是指衡量并改善品牌在ChatGPT Search、Perplexity和Google AI Mode等引擎生成的AI答案中的呈现效果。我们的图谱列出了2026年第三季度的13款GEO产品。

### 为什么 AI 答案需要实时网络访问？

模型的训练数据和向量索引都会过时。关于价格、新闻、可用性或任何因国家而异的问题，都需要从实时网络中获取信息，理想情况下应从答案所针对的地区获取。

### Massive 在 LLM 搜索架构中处于什么位置？

Massive 位于实时网络访问层。它提供了一个由超过 1,000,000 台经过验证的设备组成的住宅代理网络，并配备了 Web Render API 级别的浏览、搜索和 AI 聊天端点。

## 大语言模型（LLM）搜索架构：核心要点

- 六层架构，76 款产品。请从上至下阅读这张图：答案、供应、行动、衡量。
- 第四季度关注重点：前沿实验室将进一步深入代理行为领域，而地理定位（GEO）工具将在测量地点和方式上展开竞争。
- 正在构建该架构？请尽早测试访问：一个会阻挡您的代理，或向其显示错误国家的页面，会破坏其上方的每一层。
- 我们每季度更新此图谱。请将更正和补充内容发送给 Massive 团队，我们将将其纳入下一版。

## 来源

- 皮尤研究中心，["当搜索结果中出现 AI 摘要时，谷歌用户点击链接的概率会降低"](https://www.pewresearch.org/short-reads/2025/07/22/google-users-are-less-likely-to-click-on-links-when-an-ai-summary-appears-in-the-results/)，2025
- Massive Docs，["住宅代理简介"](https://docs.joinmassive.com/residential/introduction)
- Massive Docs，["搜索"](https://docs.joinmassive.com/web-render/search)
- Aggarwal 等，[“GEO：生成式引擎优化”](https://arxiv.org/abs/2311.09735)，arXiv，2023年
- Massive，LLM 搜索栈市场图谱，2026年第三季度版（内部研究，2026年7月）