天工AI：昆仑万维AI搜索

为什么需要天工AI：从「链接列表」到「直接答案」的搜索范式转变

传统搜索引擎的工作方式是返回十条蓝色链接，用户需要自己点击、对比、拼接信息才能形成完整答案。对于「对比A与B的优劣」「总结某事件的时间线」「查一个综合性问题」这类任务，传统搜索引擎的效率极低——通常要打开五六个页面，手动提取信息再自行组织。更麻烦的是，用户还需要自己判断哪些来源可信，信息甄别的成本完全转移给了用户。

天工AI把「搜索」这件事从信息检索升级为「信息综合」。它收到用户问题后，先在后台发起多路搜索，再对大模型生成的回答逐句标注引用来源，用户可以在答案旁边直接点开参考链接核对原文。整个过程用户只需输入问题、读取答案、必要时点开引用验证。这种「答案+引用」的形态，和传统搜索相比，将获取一个完整答案的时间从分钟级压缩到秒级，特别适合需要快速了解陌生领域、写综述初稿、做竞品信息收集等场景。

与同类AI搜索工具相比，天工AI的气质差异在于「中文互联网信息整合能力强」——它背靠昆仑万维自研天工大模型，在中文语境下的语义理解和信息聚合表现良好，且引用来源多为中文站点，对国内用户的信息获取习惯更友好。而Perplexity的引用更偏国际英文来源，秘塔AI搜索则强调「无广告、结构化」。三者同属AI搜索赛道，但面向的信息生态和用户群体有差异。

安装与环境配置：3 步就绪，无需任何环境变量

天工AI是Web应用+移动App形态，不需要安装Python环境、不需要配置API Key、不需要了解任何编程知识。首次使用只需完成以下三步：

步骤一·打开官网。浏览器访问 [tiangong.cn](https://www.tiangong.cn)，或直接访问 [web.shenyecao.com](https://web.shenyecao.com)（早期入口，会自动跳转）。推荐使用 Chrome/Edge 等现代浏览器，确保 Web Speech API 等特性正常工作。

步骤二·注册/登录。点击右上角「登录」按钮，支持手机号验证码登录，也支持微信扫码登录。新用户注册后即获得免费使用额度，无需绑定支付方式。部分高级功能（如更高频次的绘图、更长上下文的对话）需要开通会员，但AI搜索和AI对话基础功能免费可用。

步骤三·验证可用性。登录后在搜索框输入任意问题（如「2024年诺贝尔文学奖得主是谁」），等待5-15秒，观察是否出现带引用标注的答案。若搜索无响应，检查网络状态；若提示「功能升级中」，说明当前处于产品更新窗口，可稍后重试。

# 天工AI 无需命令行安装，以下仅为验证网络连通性的等价操作（可选）# 在终端中检查是否能访问天工AI官网：curl -I https://www.tiangong.cn

快速上手：5 分钟跑通「搜索→引用→追问」全流程

天工AI的核心交互链路是「提问 → 得到带引用的答案 → 追问细化」。最小可用流程如下：注册登录后，直接在搜索框输入问题，系统会自动判断是走「搜索」还是「对话」路径；如果希望强制触发搜索，在问题中带「搜索」二字或点击回车后选择「搜索模式」。

步骤一·发起搜索。在首页搜索框输入一个需要综合信息的问题，例如「对比一下ChatGPT和Claude的优缺点」。点击搜索按钮或按回车。

步骤二·阅读引用答案。等待约10-20秒，系统返回一段结构化答案，页面会在关键句后标注 [1] [2] [3] 等引用编号，底部列出对应的参考来源链接。点击编号可跳转到原文。

步骤三·追问细化。在结果页继续输入追问，如「那在代码生成方面谁更强？」，天工AI会在当前上下文中继续回答，保留之前的搜索上下文。如果对答案不满意，点击「重新生成」按钮。

步骤四·使用其他模式。在输入框左侧可切换模式：搜索、对话、写作、绘图等。例如选择「写作」模式，输入「帮我写一份周报提纲」，会得到结构化输出；选择「绘图」模式，输入「画一只戴眼镜的柴犬」，会调用绘图模型生成图片。

进阶技巧：天工AI支持「直接粘贴网址进行搜索」，输入一个URL，它会读取网页内容并总结摘要，这是做竞品分析、快速读长文的高效方式；也支持上传PDF/Word/TXT文件进行内容问答，适合处理本地文档。首次使用建议浏览「帮助中心」了解最新的功能入口变化，因为产品迭代较快，按钮位置可能调整。

核心能力详解：4 大支柱

支柱一·AI搜索（核心）：这是天工AI的基本盘。它采用「搜索+大模型生成+引用标注」的架构：先调用搜索引擎获取候选网页，再由大模型综合分析生成答案。与传统搜索的区别在于：输出的是整合后的答案而非链接列表；答案中的关键事实有引用标注，可溯源；对时效性问题（如「今天发生了什么」）有专门的实时搜索通道。

支柱二·多轮对话：天工AI内置对话能力，支持连续追问、上下文保持。与单纯的ChatGPT类产品不同，它的对话可以调用搜索能力——当问题涉及实时信息时自动补搜，回答综合了模型记忆与网络信息。对「模型知识截止日期之后的事件」类问题，这一设计有效减少了幻觉。

支柱三·AI写作与创作：内置写作模板与创作模式，支持生成周报、大纲、文案、邮件等文本形式。写作模式与搜索模式的区别是：写作偏向生成完整篇章，搜索偏向信息整合。两者共用同一模型底座，但提示词模板和输出格式不同。

支柱四·多模态与工具集成：支持AI绘图（输入文字描述生成图片）、图片理解（上传图片提问）、语音输入（Web端支持语音转文字）。此外，天工AI与昆仑万维的「天工SkyAgents」平台联动，用户可创建自定义智能体并配置工具调用。

生产部署与监控：从上线到运维

部署形态：天工AI是闭源SaaS产品，不支持私有化部署或本地运行。对于希望在生产环境中使用AI搜索能力的企业，有两个务实路径：一是直接使用天工AI官方提供的API（面向开发者的接口服务，需企业资质申请）；二是抓取其Web端交互逻辑进行竞品分析，但需要注意遵守其服务条款，禁止爬取滥用。

数据侧接入：天工AI Web端支持用户上传PDF、Word等文档进行问答，这是知识库问答的轻量替代方案。对于需要私有知识库的企业，建议评估天工AI的文档问答能力是否满足需求，再决定是否接入。注意：上传文档的数据会经过其服务器处理，涉及敏感信息时需谨慎评估合规风险。

可观测性：作为SaaS产品，天工AI不向用户暴露服务端日志、延迟指标等监控数据。用户侧能观测的只有「请求是否成功」「答案是否生成」「引用是否合理」三件事。在实际使用时，建议对关键搜索任务的「答案长度」「引用来源数量」做人工抽检，用该指标间接监控服务质量波动。

<p class="para-label">避坑清单：</p>

<ul class="dash-list"><li>坑1：把天工AI当作「事实数据库」使用——它本质是「信息综合工具」，可能把来源中的错误信息搬运进答案，关键事实务必点开引用核对原文。</li><li>坑2：忽视引用溯源——答案中的引用编号不是装饰，而是验证信息可信度的唯一通道；不点开引用就无法区分「模型生成」与「来源支持」的内容。</li><li>坑3：在中文语境外过度依赖——天工AI的搜索与引用来源偏中文生态，英文国际信息检索建议对比Perplexity使用。</li><li>坑4：上传敏感文档进行问答——文档会经过第三方服务端处理，涉及合规审查的数据切勿上传。</li><li>坑5：把「免费版」当「完整版」——高频使用或专业场景需要的功能（如更长上下文、更高频绘图）在会员墙之后，选型评估功能边界时要读官网功能介绍。</li></ul>

版本迭代

天工AI经历了从「搜索工具」到「AI助理」的演进。2023年4月昆仑万维推出自研大模型「天工」并开放内测；2023年8月天工AI搜索正式上线，主打「引用溯源+生成式搜索」；2024年迭代重点转向多模态（绘图、图片理解）与智能体（SkyAgents）整合。

AI 应用场景

常见误区

面试题

参考来源

• webpage天工AI官网产品入口、功能介绍与最新动态
• webpage昆仑万维官网公司信息与天工大模型研发动态