Exa推出Agent Ultra 专为详尽列表构建的深度研究API

如果要找美国所有做浏览器自动化工具的公司，Exa刚上线的Agent Ultra能找出2451家，而市面上同类工具最多只能找146家——差了16倍还多。

1. 这Agent Ultra，到底是啥？
   它是Exa Agent API的最高努力模式，是托管API，现在就能用，调用时只要设置effort为ultra就行。它不是开源权重，不能自己部署，只能用Exa的托管服务。本质是把复杂任务拆成多个子任务，分配子代理并行处理不同领域，需要前沿模型的步骤用前沿模型，其他步骤用快的模型。Ultra模式花的算力最多，典型任务30分钟，特别难的最多3小时。
2. 比同类强16倍，怎么做到的？
   Exa拿它测了四个行业通用的研究基准，对手是Opus5.5、GPT-6 Astra、Perplexity Agent，都是开最大努力模式。结果如下：
3. WANDR（500项数据收集任务）：81.4%，比Opus5.5高9.1个百分点，成本是Opus的一半；
4. DeepSearchQA（900个多步骤搜索问题）：93.9%，比Perplexity Agent高4.2个百分点，比GPT-6 Astra成本低46%；
5. WideSearch（广泛信息收集）：58.9%，成本是四个里最低；
6. Company Find-All（找合格公司）：平均2451家，比Opus5.5高1579%，成本是四个里最低。
   这些数据是Exa自己测的，还没第三方独立复现。说真的，找公司这种事，之前的工具最多摸到行业边角料，现在Ultra直接把边角料给掀了。
7. 谁能用？成本和限制是啥？
   Exa定了三类目标用户：
8. 模型提供商：比如要做训练数据，找实现某技术的所有论文、代码，还要验证“发布权重”这类条件；
9. 金融服务：做尽职调查的市场地图、KYC研究、监控投资组合信号；
10. GTM团队：建客户列表，加带引用URL的判断字段，还能扩展现有的列表——传已有行，新结果就会排除这些。
    调用用标准Agent运行端点，支持输出Schema、输入数据、流模式。定价是标准Agent费率，默认每次最多20刀，完成早费用更低。可设最大花费（1到100刀）、最大时长（5分钟到3小时）。还兼容OpenAI的/responses接口，设reasoning.effort为ultra就行，支持流或后台模式，能在Exa API Playground测试。

对行业来说，这是第一次把列表构建的穷尽性拉到数量级差距，之前大家拼速度、拼准确率，现在Exa直接在“找得到多少”这个核心需求上拉开了身位。但有个问题值得琢磨：它说的2451家公司，是真的把“美国”“做浏览器自动化工具”这些条件卡准了吗？会不会混进了只沾边的玩家？毕竟之前的工具没那么强的筛选能力，这个差距会不会是“找的范围大”而非“找的准”？

素材来源：MarkTechPost · AI情报、大模型、AI智能体、科研前沿
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