01 Как работает
- Получает вопрос.
- Декомпозирует на sub-вопросы.
- Для каждого выбирает источник (веб / корпоративная БД / Notion).
- Получает результаты, проверяет полноту.
- Если не хватает — переформулирует и идёт ещё.
- Аггрегирует ответ со ссылками на все источники.
02 Примеры в проде
- Perplexity Pro Search — топовая реализация.
- ChatGPT Search + o3 — глубокий research-агент.
- Claude with web search — встроенный в claude.ai.
- OpenAI Deep Research — отчёт на 20+ страниц за 5-15 минут.
- Корпоративные системы — Glean, Mendable с agentic-режимом.
03 Agentic search vs обычный RAG
| Параметр | Agentic search | RAG |
|---|---|---|
| Запросы | множественные, динамические | один |
| Источники | несколько | один |
| Латентность | 5-60 сек | 1-3 сек |
| Стоимость | $0.05-2 за запрос | $0.005-0.05 |
| Для чего | сложные research | FAQ, простые ответы |
04 Когда выбирать agentic search
- Сложный вопрос, требующий сопоставления нескольких источников.
- Research-задачи в консалтинге, продуктовом исследовании, конкурентной разведке.
- Юридический анализ — несколько баз законов и прецедентов.
- Due diligence — финансовые отчёты + новости + market data.