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Techub News 消息，为 AI 智能体提供网络基础设施的 TinyFish 发布了两份技术指南，探讨生产级 AI 搜索智能体面临的挑战。第一份指南定义了生产级智能体搜索架构，第二份则分享了构建深度研究系统的经验。该架构基于 TinySearch、TinyFetch、TinyBrowser 和 TinyAgent 四个网络原语，通过围绕基础模型的七阶段控制循环运行。 在 OpenBenchmarks 测试中，TinyFish 在编码任务上实现了 79.0% 的完成率，同时实现了最低的中位数任务成本（0.05 美元）和最低的 Token 消耗量，突显了严格的控制循环、针对特定失败的自动重试以及统一推理机制的重要性。该架构借鉴了 2026 年 2 月一篇预印本论文的概念，通过类型化工具接口将推理与执行解耦，并为 Token 使用、执行时间、总成本和工具调用设置了严格的系统护栏。（MarkTechPost）
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