专门为AI模型设计的搜索引擎平台
Exa AI是专门为AI模型设计的搜索引擎平台。为 AI 构建的一个搜索引擎，而非为人类构建一个新的搜索引擎，也就是 Google for AI。采用先进的向量数据库和嵌入模型技术，实现深度语搜索，超越关键词匹配，直接预测并提供相关链接。Exa AI的搜索引擎通过端到端Transformer架构优化，过滤SEO干扰，为AI代理提供准确、实时的互联网信息访问，支持大规模数据检索，助力AI的决策支持和深度学习。该公司已完成2200万美元融资，投资者包括英伟达等，致力于整合世界知识，服务于AI的未来。
获取API密钥：首先，需要注册并获取一个API密钥，在Exa AI的官方网站上获取。
阅读文档：了解Exa AI的API文档，包括支持的搜索类型、请求参数、响应格式等。
安装客户端库（如果可用）：Exa AI 会提供客户端库，例如 Python 的exa_py，可以通过包管理工具（如pip）安装。pip install exa_py编写代码：使用提供的API密钥和客户端库，编写代码来发起搜索请求。from exa_py import Exa
# 初始化Exa对象
exa = Exa("YOUR_EXA_API_KEY")
# 发起搜索请求
results = exa.search("your search query")
发起搜索请求：通过API发送搜索请求，可以指定搜索查询、过滤条件等。
处理响应：Exa AI 将返回搜索结果，需要处理这些结果以满足您的需求，例如解析JSON响应数据。
定制化搜索：使用 Exa AI 提供的过滤功能，定制化您的搜索请求，比如指定搜索结果的日期范围、数据类别等。
集成到应用：将Exa AI的搜索功能集成到您的应用程序或服务中，开始使用Exa AI的搜索能力。
Exa AI 正式发布 ATLAS 基准测试，旨在解决现有智能体搜索评测“记忆饱和”与“成本高昂”的痛点。该基准包含 547 个基于真实搜索需求生成的深度研究任务，要求智能体在单任务成本低于$1 且耗时 1 分钟内完成。实验显示，即便是最高效的智能体搜索系统，在追求极致成本时行 F1 分数也难以超过 0.5，揭示了当前智能体在复杂网页搜索中的显著能力瓶颈。
Guides, comparisons and explainers on search, retrieval and building with web data.
Exa AI 正式推出 Places 功能，将索引规模扩展至 2.11 亿处全球实体（餐厅、博物馆、医院等），并结构化输出营业时间、评分及联系方式。该功能免费向所有开发者开放，旨在解决 AI Agent 在现实世界交互中缺乏实时业务数据的问题。实测数据显示，Exa Places 在检索准确性的 F1 分数上显著优于竞品，为构建具备真实行动能力的智能助手提供了坚实基础。
Exa AI 正式推出其最高阶的 Agent 产品 Exa Agent Ultra，旨在解决复杂深度研究任务。该版本在 WANDR、DeepSearchQA 等多项基准测试中全面超越 Opus 5.5、GPT-6 Astra 及 Perplexity Agent，尤其在实体发现（Find-All Company）任务上效率提升超 2000%。核心突破在于动态调度机制，将前沿大模型仅用于关键判断，其余任务由轻量级模型处理，实现了在保持最高质量的同时，将单次任务成本降低至竞争对手的一半甚至更低。
Exa AI 正式推出 Exa Snapshot 功能，基于覆盖过去 20 年的 4000 亿+ 网页快照数据，实现按特定时间点回溯搜索。该功能旨在解决大模型评估中的‘数据泄露’问题，确保强化学习（RL）训练与金融回测的公平性与可复现性。开发者可通过 API 参数 snapshotAsOf 轻松调用历史版本数据，为 AI 研究提供强有力的时间维度验证工具。
Exa AI通常提供免费试用或免费基础版本，高级功能和更大使用量需要付费订阅。具体价格方案请以官网最新信息为准。
正规的搜索引擎工具通常会采取数据加密和隐私保护措施，但建议避免上传敏感个人信息或商业机密内容。使用前请仔细阅读产品的隐私政策。
Exa AI适合对搜索引擎有需求的人群使用，包括个人用户、自由职业者、中小企业以及大型企业的相关部门。具体适用场景因产品定位而异。
