这波 AI 浪潮可以把所有 Apps 重做一遍。按照之前推送的《
近期的惊喜 Apps
》中的，我把这个融合 Kagi 与 Perplexity 的搜索引擎做出来了。
之前推荐过的 Perplexity 以「AI 驱动的答案引擎」为定位，融合大语言模型（LLM）与实时网络搜索，试图超越传统搜索的「链接罗列」，直接生成上下文化的答案。Kagi 是「工具」，赋予用户主动权；Perplexity 是「伙伴」，主动为用户解构复杂性。两者的设计哲学差异决定了它们并非直接竞争，而是各自填补了信息获取的不同需求缺口。从这其中，我突然有了一个灵感：设计一款融合 Kagi 和 Perplexity 的搜索引擎会怎样？🤔 下次更新我来填坑，插个眼。
我会按照以下 7 个方面进行系统设计和实践，以达到一个最小可用的水平。大家耐心看，思路最有价值。👨🏻💻
👉 没耐心看长文的，请直接看第 7 章节。
1.综述
2.架构设计
3.核心机制
4.用户体验
5.生态潜力
6.实现蓝图
7.最小可用 Demo
融合 Kagi 和 Perplexity 的搜索引擎，我将之命名为
Synapse
，意为「突触」，象征连接与智能的交汇。Kagi 提供高质量、无噪的底层数据，Perplexity 负责上层的语义合成与交互。这种「工具+智能」的共生模式，可能催生一种新型搜索系统：既保留人类控制力，又释放 AI 的创造力。
底层：Kagi-inspired 精炼层（Refinement Layer）
功能：负责数据提纯与结构化，生成高质量、低噪声的信息基底。
技术：采用 Kagi 的 Teclis 爬虫技术，优先索引非商业、高可信网站，形成“精选信息池”。引入用户定义的“拓扑滤镜”（Topology Filters），类似 Kagi 的镜头功能，可动态调整域名权重、屏蔽噪声源。结合元搜索（聚合外部引擎结果），确保广度与精度的平衡。
输出：一个紧凑、结构化的“信息子空间”，作为系统的“认知基底”。上层：Perplexity-inspired 生成层（Synthesis Layer）
上层：Perplexity-inspired 生成层（Synthesis Layer）
功能：基于底层数据，进行语义解码与答案生成，处理模糊查询与复杂需求。
技术：集成 Transformer-based LLM（类似 Perplexity 的核心模型），通过 RAG（检索增强生成）从精炼层提取上下文。加入多模态处理能力（文本、图像、PDF 等），扩展输入维度。引入“自适应注意力机制”（Adaptive Attention），根据用户意图动态调整生成深度（精确答案 vs 探索洞察）。
输出：连贯的答案或探索性建议，具备高维语义连通性。
嵌套逻辑：底层为上层提供“干净燃料”，避免 Perplexity 的幻觉问题（因输入数据质量低）。上层为底层注入“动态意义”，克服 Kagi 的静态局限（缺乏生成性）。用户可通过“模式切换”控制嵌套深度：从纯精炼（Kagi 模式）到纯生成（Perplexity 模式），或混合运行。
自组织协同进化，实现系统与用户的双向协同进化，既保留人类控制力，又释放 AI 的自适应潜能。
自组织索引。用户反馈（点赞、屏蔽、搜索历史）驱动“强化学习”（RL）模块，实时优化信息池的拓扑结构。引入“熵平衡算法”（Entropy Balancer），在低熵（精炼性）与高熵（多样性）间动态调节，确保覆盖面与质量并存。索引随时间演化为“个性化知识图谱”，类似人类记忆的神经网络。
生成协同。
LLM 通过“用户意图检测”（Intent Detection）识别需求类型（精确查找 vs 探索洞察），自动调整生成策略。提供“对话式微调”（Conversational Fine-Tuning）：用户可通过后续提问修正答案，AI 实时学习并优化。
界面设计
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列表项双模态仪表盘：左侧显示“精炼视图”（链接列表、来源透明），右侧显示“生成视图”（答案摘要、后续建议）。
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列表项模式切换按钮：用户可一键切换“精确模式”（Kagi 式）、“探索模式”（Perplexity 式）或“混合模式”。
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列表项可视化反馈：实时展示“信息熵”（结果的多样性与质量），用户可拖动滑块调整。
交互逻辑
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列表项精确任务：输入“Python 调试技巧”，Synapse 返回精选文档链接（底层）+简洁总结（上层）。
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列表项探索任务：输入“量子计算的未来”，Synapse 返回核心概念解析+发散性洞察（技术趋势、伦理影响）+提问建议。
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列表项动态调整：用户可通过“放大镜”（深入某结果）或“望远镜”（拓宽视角）微调体验。
心流体验
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列表项掌控感：底层透明性让用户感到“世界在手”，类似 Kagi 的理性满足。
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列表项沉浸感：上层生成性带来“意义涌现”的惊奇，类似 Perplexity 的感性共鸣。
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列表项全谱性：用户既是“决策者”（定义需求），又是“探险者”（随 AI 扩展视野）。
从工具演变的角度来说，可能有以下 7 种演变形式。
1.工具集成：类似 Kagi 的 Orion 浏览器，推出 Synapse 插件，支持跨平台搜索（桌面、移动）。
2.社区驱动：开放“插件市场”（Filter Marketplace），用户可分享自定义拓扑滤镜，增强索引多样性。
3.教育应用：为学生提供“学习模式”，结合精炼资源与生成式讲解。
4.认知伴侣：通过长期用户交互，Synapse 构建“个人知识图谱”，预测需求、推荐洞察，成为“数字分身”。
5.跨领域扩展：支持专业场景（投资、医学）与创意场景（写作、设计），形成“全能知识引擎”。
6.混合盈利：基础版免费（有限查询），高级版订阅（10-20 美元/月），企业版按需定制。
7.数据/设备共享：参考 Grass 等 DePin 应用，用户的设备和数据可以获取对应 Token 获利。
技术栈
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底层：Elasticsearch（索引）+ RL 优化器。
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上层：自定义 LLM（基于 LLaMA 或 GPT）+ RAG 框架。
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连接层：GraphQL（数据桥接）+ Kubernetes（分布式部署）。
开发步骤
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原型阶段：整合 Kagi 的索引逻辑与 Perplexity 的生成 API，验证双层嵌套可行性。
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优化阶段：引入自组织与协同机制，提升精度与创造性。
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部署阶段：推出 MVP（最小可行产品），迭代用户反馈。
时间表
看完上面的整体设计，完蛋了，这不就是概念设计，纸上谈兵吗？！还好，这个 MVP（最小可行产品）我现在已经跑通了，效果很好，跟着我操作。
- Cherry Studio 客户端，ChatWise 亦可
- Tavily 的 API，找了很久没有 Kagi 的搜索 API 可以直接使用
- Perplexity 的 API，用于推理和总结，使用 DeepSeek 在中文场景下更佳
打开
cherry-ai.com
下载安装完
Cherry Studio 之后，打开【设置】-【网络搜索】页面，搜索服务商选择
Tavily，并填写你准备好的 API。
你也可以选择服务商为 Searxng，填写对应地址如下👇
Kagi、
Tavily 和
Searxng 三者的区别如下图 👇
至此，我们的数据精炼层（Refinement Layer），负责数据提纯与结构化，生成高质量、低噪声的信息基底，就完成了基础构建。在此之上，我们需要引入可靠数据生成层，我们选择 Perplexity 提供的 sonar-reasoning 模型。操作如下：
打开【设置】-【模型服务】页面，找到
Perplexity 配置页面，填写准备好的 API 密钥。
不对劲啊，推理模型参考的网页内容质量堪忧，怎么办呢？先把 *.csdn.net 和 weibo.com 给屏蔽掉，再执行一次。
这样子的结果答案就好了一些，这样算不算实现了「
用户可通过后续提问修正答案，AI 实时学习并优化」的产品目标了呢？🤔
以上的设计还是过于依赖客户端，低耦合的做法放在此时此刻我会选择 MCP 形式把高质量搜索结果灌输给大模型。
总之，这个原子化的世界会通过 API 连接起来，服务、数据、产品、人，都是这网络中的一环，逃无可逃，也不必逃，索性拥抱它。🤡
以上，完。感谢阅读。
本文使用 Ulysses 写作， Medium Style 主题排版。
