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搜索流量持续下滑,MongoDB 力推智能体基础设施

MongoDB 于 9 月 29 日将 Atlas Agent Engine 推入公开预览,主打生产级 AI 智能体的记忆、运行时与治理。与此同时,新的研究与出版数据表明,同一批智能体正在改变软件的构建方式,也改变读者找到网页的方式。

媒体与互联网分析林晓雯发布: 2026年9月29日4 分钟阅读资料来源 8
搜索流量持续下滑,MongoDB 力推智能体基础设施

消息来自 MongoDB 在 2026 年 9 月 29 日发布的一篇博客。署名高管表示,在“本周的领导层变动”后,董事会请他出任临时 CEO。除 Atlas Agent Engine 外,MongoDB 还宣布推出 MongoDB 9.0 及名为 Atlas Infinite 的新部署选项。存储和计算可“随需求变化独立扩缩”。

据产品页面介绍,Atlas Agent Engine 对模型和框架保持中立,并基于 MCP、A2A 等开放标准构建。公司称,该运行时会追踪每一次模型调用、工具调用和记忆访问。策略从组织层级向下级联,下游无法覆盖。

这是其核心卖点。但治理工具是否真为企业所需,尚无定论。MongoDB 指出,公开预览价格“可能变动”。

智能体实际跑在哪里

在技术栈的其他位置,同一周出现了一批开源与研究工作,旨在让智能体决策更便宜、更可衡量。9 月 29 日,OpenJev 项目发布了一个兼容 Jev 的决策引擎。它利用开放权重模型在单次前向传播中返回带类型的答案 Choice、Score 或 Noul,无需解析 JSON。其 README 显示,单个问题耗时 290 毫秒,27 个问题耗时 328 毫秒,输出 token 从 23 增至 594。该项目明确表示独立运作,“与 TypeSafe 无隶属关系,也未获其背书”。

路由是成本问题的另一半。Unblocked 介绍了其为开放权重推理构建的自适应路由器,根据实测成本与速度在 Baseten、Fireworks 和 CoreWeave 之间切换流量。轮询模式下,尽管 Fireworks 价格高出 25%,仍承担了 GLM 5.2 任务的 51%,Baseten 承担 49%。改用固定顺序后,Baseten 占比升至 98.5%。CoreWeave 标价比 Baseten 低约 45%,但团队缺乏其性能数据。

9 月 29 日还出现了两篇经济学论文,数据更具说服力。Matthew Schwartz、Isaiah Andrews 和 Jesse M. Shapiro 的NBER 工作论文用 LLM 流程处理了五本经济学期刊的 4,452 个已发表复现包,在 3,460 篇文章或其附录中标出不一致之处。在 496 篇文章中,计算时间缩短十倍以上,精度相当或更高;在 923 篇文章中,得出了原论文未涉及的扩展结果。论文披露 Schwartz 曾为 Anthropic 做承包工作,且结果未获 Anthropic 背书。

宏观结论,及其方法

第二篇论文是 NBER 工作论文 35793,通过软件工程这一渠道衡量 AI 影响。作者利用股票收益对 AI 指数的敏感度,以及各公司薪酬中软件工程所占份额,估算出从 2022 年 11 月到 2025 年 12 月,AI 使市场对软件工程生产率的预期现值提高了相当于永久性 32.6% 的增幅。GDP 基准效应为 3.6%,若软件工程生产率提升也拉动研发生产率,则升至 6.5%。他们写道,到 2026 年中期,这一效应相对于 2025 年底已翻了一倍多。

这是从价格推导出的前瞻性指标,而非直接的生产率统计,作者也如此呈现。

在一线,Picnic 首席技术官 Daniel Gebler 对 The Global Move 表示,公司“因为 AI 带来的优势而招人”,并非不顾 AI 而招人。Picnic 约有 400 名工程师。Gebler 说,公司 5000 万行代码中有 2500 万行由分析师而非工程师写成。他还说,Picnic 主动放慢了 AI 驱动的发布速度,因为多十倍实验胜过多十倍发布。

对依赖搜索推荐流量的业务而言,流量侧消息并不乐观。近期标题指出,截至 9 月 24 日,出版商来自 Google 搜索的流量同比降幅扩大至 40%,小型网站降幅最高达 60%。这些只是标题摘要,非本文可独立核实的事实,但它们框定了本周基础设施新闻的背景:新工具默认答案无需点击即可到达。

Manticore Search 在 9 月 29 日的文章中明确这一假设,认为全文搜索对 SKU 和精确名称仍有效,但已无法单独引导用户至答案。文章指出,Google 在 2026 年 5 月报告 AI Mode 月活用户超十亿,而用户提出的问题越来越长,无法塞进关键词框。

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资料来源

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  1. 01The Intelligent Data Platform for the AI EraEN
  2. 02The MongoDB Agent Platform | Atlas Agent EngineEN
  3. 03OpenJev: An open-source, Jev-compatible System One decision engineEN
  4. 04Routing LLM traffic across inference providers by cost, speed and reliabilityEN
  5. 05An LLM Workflow That Reproduces, Improves, and Extends Published Economics ResearchEN
  6. 06The Macroeconomic Effect of AI: Sizing the Software Engineering ChannelEN
  7. 07We Are Hiring Engineers Because of AI, Not Despite It: Inside Picnic's AI TransformationEN
  8. 08Full-Text Search Still Works. It Just Doesn't Get You to an AnswerEN

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本内容由编辑部在人工智能辅助下制作完成。

林晓雯

林晓雯

人工智能、模型与技术

林晓雯负责FLASH24的人工智能、模型与技术方向,主要写科技、人工智能与模型、媒体与互联网三个领域。她习惯从论文预印本、开源代码库和厂商技术文档入手,先核对训练数据来源和评测口径,再决定是否落笔。遇到模型跑分,她会自己复现一遍小规模测试,并对照独立第三方榜单,确认数字没有注水。她常联系一线工程师和产品经理,也盯着各大会议截稿日,把不同版本的技术报告放在一起比。业余时间她玩3D打印、折腾老电脑,还关心模型从网络垃圾里学到的偏见问题,这让她对数据清洗格外敏感。她有一条原则:拿不到原始数据的性能宣称,不写。

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