我做了一个 AI Search Hub：把多个 AI 平台的搜索能力整合到一起
现在很多人做 AI Agent、自动化信息搜集、内容研究，都会遇到一个很现实的问题：
搜索很麻烦。
你可能要自己写爬虫、处理网页解析、维护登录状态，还要应对各种平台限制。
而且不同平台的信息分布也不一样：
- Google 和公开网页是一类
- X / Twitter 是一类
- 微信公众号、中文内容生态又是一类
- 抖音、热点内容又是另一类
真正麻烦的不是“搜不到”，而是：
你要在很多地方分别搜，还要自己整理。
AI Search Hub 是什么？
AI Search Hub 是一个开源项目，它的核心思路很简单：
把多个 AI 平台本身已有的搜索能力整合起来，统一给你的 Agent 或工作流使用。
比如：
- Gemini
- Grok
- 豆包
- 元宝
- LongCat
- 通义千问
这些平台本身就有各自擅长的搜索范围和内容理解能力。
AI Search Hub 做的事情，不是重新造一个搜索引擎，而是把这些能力接起来，变成一个统一可调用的“搜索中枢”。
它解决了什么问题？
传统做法通常是：
- 自己写爬虫
- 自己维护浏览器自动化
- 自己处理不同平台的页面结构
- 自己做清洗、总结、结构化
这套东西不是不能做，但会越来越重。
AI Search Hub 的思路是：
尽量复用现成 AI 平台的原生搜索能力，让平台替你搜、替你读、替你总结。
你只需要把问题发出去，再把结果统一收回来。
这样做的好处很明显：
- 少写很多重复代码
- 少维护很多脆弱脚本
- 能同时利用多个平台的优势
- 更适合接到 Agent 工作流里
为什么要“多平台”？
因为不同平台擅长的东西不一样。
有的平台更适合公开网页搜索，
有的平台更适合实时热点，
有的平台对中文互联网更友好，
有的平台对公众号、社交内容、垂直内容更有优势。
所以单个平台往往不够。
而 AI Search Hub 的价值就在于：
把多个平台连起来，让它们各自去搜自己更擅长的内容。
最后再把结果统一整理回来。
适合什么场景？
我觉得它特别适合这几类场景：
1. AI Agent 信息检索
如果你在做 Agent，就会发现“获取外部信息”一直是刚需。
AI Search Hub 可以作为 Agent 的一个搜索入口。
2. 行业研究 / 情报搜集
一个问题，分发给多个平台去搜，再统一汇总，效率会高很多。
3. 中文互联网内容检索
很多搜索方案对中文生态并不稳定，而这个项目把中文平台也纳入进来了。
4. 替代一部分重爬虫逻辑
不是说完全不要爬虫，而是很多“搜索 + 阅读 + 总结”的任务，其实没必要自己从零写一遍。
它的工作方式很直接
整体流程可以理解成这样：
- 输入一个问题
- 把问题分发到不同 AI 平台
- 各个平台调用自己的搜索能力
- 返回结果并统一整理
- 再交给 Agent 或下游工作流继续处理
所以它更像一个 AI 搜索聚合层，而不是单一搜索工具。
我觉得这个项目最有意思的地方
这个项目最吸引我的地方，不是“支持的平台多”，而是它的思路比较务实：
不重复造轮子，而是把已经存在的强能力整合起来。
很多时候，我们并不是真的缺一个新的搜索系统，
而是缺一个能把现有搜索能力统一调度的方法。
AI Search Hub 就是在做这件事。
适合谁关注？
如果你是下面这几类人，我觉得这个项目值得看看：
- 正在做 AI Agent 的开发者
- 做自动化研究、内容分析、信息汇总的人
- 需要同时关注中文和海外信息源的人
- 不想长期维护一堆脆弱爬虫脚本的人
最后
一句话总结：
AI Search Hub 不是再造一个搜索引擎，而是把多个 AI 平台已经具备的搜索能力，整合成一个可复用的统一入口。
对于 AI Agent、自动化信息收集、研究型工作流来说，这个思路很实用。
项目地址：
https://github.com/minsight-ai-info/AI-Search-Hub
如果你也在折腾 AI 搜索、Agent、信息获取这类方向，可以去看看，欢迎交流。
