Genspark.AI

Genspark.AI是一款由人工智能驱动的新一代超级智能体AI搜索引擎平台，主打无广告、无商业偏见、高质量内容整合的智能搜索体验。不同于传统搜索引擎通过关键词匹配网页链接的方式呈现信息，Genspark通过多智能体系统和生成式AI技术，为用户量身定制一个个名为“Sparkpage”的内容页面。

这些页面像是专题化的“答案页”，围绕用户的查询，综合来自多个信息源的数据，整合为结构化、可读性强、信息清晰的图文内容。Genspark并非一个通用意义上的网页导航工具，而是一个更贴近“AI研究助手”或“智能内容聚合器”的产品形态。

Genspark的理念可以概括为“重构网络信息传递方式”。现有的大多数搜索引擎，虽然可以快速返回网页链接列表，但用户仍需花费大量时间在不同网页之间切换、筛选、比对信息内容，且常常被广告、低质量内容甚至SEO操控的信息干扰。Genspark试图解决的正是这一点：它通过智能体分工和生成式AI，把搜索结果“汇总”、“去重”、“提炼”，最终以一种类似于高质量内容报告的方式，提供一个一站式答案。

在产品形态上，用户使用Genspark时，无需掌握复杂的操作步骤。只需要在搜索框中输入自然语言提问，系统就会自动激活多个AI智能体进行后台协同工作。每个智能体扮演不同角色，例如有人负责数据爬取，有人负责事实校验，有人负责语言表达优化，最后再由系统将各个智能体的工作结果融合，生成一篇完整且结构清晰的Sparkpage内容。这种做法不仅极大地提升了内容获取效率，也保证了信息的深度与一致性。

Genspark的另一个关键特性是内容无商业导向。平台不引入外部广告内容，也不会对特定网站或品牌进行推荐倾斜。相比之下，传统搜索引擎的首页排名往往被广告位、竞价排名等因素左右，这给用户带来了较大的筛选成本与不信任感。而在Genspark中，信息权重主要由信息本身的可信度、相关度与内容结构完整性决定，真正做到了“以内容为王”。

在定位层面，Genspark目前的用户群体集中在专业研究人士、知识工作者、高校学生以及内容创作者等需要高效获取真实信息的用户。尤其在学术查找、技术知识查询、市场研究等高信息密度场景中，Genspark提供的高聚合度内容呈现方式具有极强的实际应用价值。此外，对于不熟悉外语或不擅长从英文网站中提取内容的用户而言，Genspark的自然语言生成能力也能显著降低信息门槛。

Genspark由MainFunc公司开发，总部位于美国加州帕洛阿尔托。该公司由前百度资深高管景鲲（Eric Jing）和朱凯华（Kay Zhu）共同创立，团队核心成员多来自Google、百度、Facebook等一线科技公司，具备丰富的AI模型研发和产品落地经验。截止目前，Genspark已完成多轮融资，并在短时间内吸引了数百万级用户注册试用，市场反响良好。

Genspark并不将自己定义为“搜索引擎的替代品”，而更倾向于一种“搜索体验的增强工具”。通过提供一个更高维度的信息整合方式，帮助用户在关键问题上节省时间、获取信任、提升效率。比如在医疗科普、投资分析、文档解读等领域，用户可以通过一个Sparkpage获取来自多个权威来源的对比内容，从而避免信息碎片化带来的判断误区。

二、发展历程

Genspark的发展过程可谓是AI领域近年来最受关注的新兴案例之一。作为一个新创立的智能AI搜索引擎平台，其成长速度之快、融资力度之强以及市场关注度之高，在当下竞争激烈的AI创业领域中非常罕见。以下是Genspark自立项以来的重要发展节点和背景分析，有助于全面理解这款产品背后的成长轨迹与策略路径。

Genspark的雏形可以追溯到2023年底，当时创始人景鲲和朱凯华在加州帕洛阿尔托组建了核心研发团队，正式启动“MainFunc”项目孵化。两位创始人此前曾长期在百度工作，分别负责智能语音、搜索引擎与AI平台的搭建，因此在自然语言处理、多模态AI交互与搜索引擎架构方面具备深厚的实战经验。据接近创始团队人士透露，他们最初并未打算直接“挑战Google”，而是想解决“高质量答案太难找”的现实痛点，从而延伸出一个基于生成式AI的搜索增强系统。

2024年6月，Genspark宣布完成了6000万美元的种子轮融资，这一轮由Glade Brook Capital领投，Benchmark、XYZ Capital等知名硅谷基金跟投，融资后估值达到了2.6亿美元。这一轮融资的显著特征在于速度快、认购超额、基金背景强大，表明资本市场对生成式搜索产品的强烈兴趣。融资完成后，Genspark在研发效率和人才引入方面迅速提速。据官方透露，这笔资金主要用于扩大多智能体架构、优化模型集成能力以及提高平台稳定性。

同年8月，Genspark开放了首批公测邀请，起初仅限北美地区的研究人员和开发者注册使用。在首月内，平台注册用户突破30万，用户留存率超过50%。值得一提的是，在公测期间，Genspark对用户行为数据进行了系统建模，并通过A/B测试验证了不同Sparkpage生成策略的效果，为后续大规模部署奠定了技术基础。

进入2025年，Genspark进入了商业加速阶段。2025年2月，公司宣布完成1亿美元的A轮融资，由Lightspeed Venture Partners领投，红杉资本等老股东跟投，投后估值提升至5.3亿美元。这一轮融资后，Genspark将重心放在两个方面：一是拓展Sparkpage在多个垂直领域的应用能力，尤其是在医疗、教育、金融等高知识密度行业；二是持续优化用户体验，包括移动端性能提升、Sparkpage加载速度、内容聚合精准度等关键细节。

在A轮融资消息发布的同月，Genspark披露其月活跃用户数已超过200万，其中超过40%来自非美国地区。这一数据体现出Genspark的内容结构具备较强的语言适配能力，不仅支持英文生成，还能对中文、日语、西班牙语等语种进行准确分析和内容组织。团队表示正在加快全球本地化策略，特别是针对亚洲市场的内容适配和用户增长机制设计。

团队方面，截至2025年一季度，Genspark核心员工人数约为20人，分布于加州帕洛阿尔托、新加坡、香港和多伦多，其中技术岗占比超过75%。公司目前正在筹备在西雅图设立新的技术办公室，以扩大与本地AI人才社区的合作空间。尽管团队规模不大，但Genspark采用高度模块化和远程协作的管理方式，实现了较高的人效比，成为硅谷初创圈关注的典范。

Genspark在发展过程中始终保持了产品焦点的聚焦状态。与部分AI创业项目追求功能泛化不同，Genspark始终围绕“搜索体验优化”这一核心目标进行产品打磨，避免了在产品早期陷入复杂场景和多线扩张的陷阱。这种战略上的“单点突破”，在当前AI产品极易“溢出定位”的市场环境中，显得尤为冷静和有效。

三、技术架构

Genspark作为一款新型AI搜索引擎，其背后的技术架构与传统搜索系统有着根本性的区别。它并非依赖索引海量网页后再通过关键词排序返回链接，而是通过“多智能体系统+模型融合+生成式内容呈现”三大技术支柱，直接为用户构建出内容整合度极高的定制页面。这种架构不仅重构了用户与信息之间的交互路径，也对搜索引擎的底层运行逻辑进行了重写。

Genspark的核心基础是“多智能体系统”（Multi-Agent System）。这一系统并非一个单一的大模型，而是由多个具有不同任务职责的AI Agent协同工作构成。每一个智能体在用户发起查询请求时被激活，并承担特定的任务。例如，有些Agent专门用于“信息召回”，它们连接互联网、知识库和文档数据库，迅速定位潜在相关资源；另一些Agent则负责“内容去重与可信度判断”，对抓取的信息进行交叉验证和冲突消解；还有的Agent负责“内容重构”，将信息转化为连贯自然的段落结构，方便阅读。

这种“职责分工+协同生成”的机制，使得Genspark相比传统搜索更具深度理解能力。传统搜索引擎虽然也引入AI算法排序信息，但大多数仅在后期结果优化中使用机器学习模型，并没有实现Genspark这种从数据召回到内容表达全流程都由AI主导的模式。用户在Genspark中看到的结果，不再是一个个链接和碎片化摘要，而是一个“由多名专家共同撰写”的综合报告，这种体验上的差异本质上来自其多Agent架构的设计哲学。

其次，Genspark在模型层面采用了“内外部模型融合”策略。平台不仅使用自研模型处理自然语言理解任务，还深度集成了多个第三方大语言模型（LLM），包括OpenAI的GPT、Anthropic的Claude等。这种模型融合并非简单并排调用，而是通过模型评估、任务分配与结果合并机制来实现最优模型调用策略。例如，在处理法律类问题时，系统更倾向于调用具有事实严谨表达能力的模型；而在撰写创意性内容或结构性综述时，可能更依赖结构化输出强的模型进行主要生成。

这种“动态调度式模型集成”方案是Genspark的重要技术亮点。它不是把所有问题都交给一个“大脑”处理，而是构建了一个“智囊团”结构，按需调度、组合输出。这种做法的优势在于提高了生成内容的准确率与多样性，降低了单模型偏差带来的风险。用户从Genspark获得的答案不仅语言通顺，更关键的是内容来源广泛、视角丰富。

在内容生成与页面呈现方面，Genspark引入了“Sparkpage”这一核心概念。Sparkpage并不是传统网页的翻版，而是Genspark为每个用户问题动态生成的单独页面。这些页面由AI系统实时组织内容结构，一般包含问题摘要、核心观点、小结、数据图表、外部引用等多个信息模块，结构类似于维基百科页面或专业白皮书，信息密度远高于一般搜索结果页。

Sparkpage的另一个显著特点是内置交互式AI助手。在页面中，用户不仅可以浏览生成内容，还可以随时提出追问、展开细节、请求引用来源、转换语气风格等。这种嵌入式交互能力让信息获取过程更加主动、灵活。例如，在查看一份“AI初创公司融资趋势”Sparkpage时，用户可以直接输入“能把这个总结成两句话吗？”、“有哪些2024年内融资超过1亿美元的AI公司？”系统会即时在当前页面基础上继续生成补充内容，而不需要离开页面重新搜索。

为了保证生成内容的稳定性与可验证性，Genspark对其AI内容生成流程设立了严格的“多轮校验机制”。不仅在生成阶段对模型输出内容进行筛查与润色，平台还在后台为每条Sparkpage内容建立“引用链索引”，方便系统标记每一部分信息的来源。这项机制在解决“AI生成内容无法溯源”问题上取得了一定成效，使用户更容易建立对平台信息输出的信任。

从系统稳定性与性能角度看，Genspark目前部署在多区域云计算环境中，支持全球用户快速访问，并利用缓存预渲染、异步请求分发等技术手段保障高并发下的访问体验。用户在访问Sparkpage时，大部分内容由系统事先生成并优化结构，保证页面在移动端、PC端均能快速加载，不受模型响应延迟影响。

四、核心功能

Genspark之所以能够迅速吸引大量专业用户的关注，很大程度上得益于其独特且实用的功能设计。相比传统搜索引擎提供的“链接集合”，Genspark的功能更贴近“答案聚合工具”或“内容交互平台”。它不仅帮助用户找到信息，更重要的是帮助用户组织信息、理解信息、进一步利用信息。

1. Sparkpage：个性化内容聚合页面

Sparkpage是Genspark的核心输出形式。每当用户提出一个问题或输入一段查询内容时，系统不会像传统搜索引擎那样返回一堆链接，而是自动生成一个内容完整、结构清晰的页面。这个页面就像是一篇自动撰写的小型专题报告，围绕用户的问题展开，提供信息整合、要点提炼、图表解释甚至引用来源。

一个典型的Sparkpage页面包括以下几个模块：

摘要部分：高度凝练用户关注点，通常只需5-10秒即可了解主题大意。
详细解释：以清晰的段落形式呈现背景、现状、细节与例子。
数据支持：如适用，会插入相关数据图表、图示或表格说明，帮助用户建立直观理解。
引用来源：页面底部清晰列出信息参考网址或原始数据出处，提升可信度。
互动入口：支持用户追加问题或修改请求（如“用更简单的语言解释”）。

例如，当用户输入“AI初创公司2025年融资趋势”，Genspark生成的Sparkpage可能包括：行业背景变化分析、代表性公司融资轮次图、资本来源分布情况，以及对未来影响的简明预测。

Sparkpage的优势在于节省了用户自行查阅多个网站、对比内容、判断真伪的时间。它本质上是一种自动聚合+信息再加工的输出形式，大大降低了内容获取成本。

2. 内置AI助手：页面级即时对话支持

每一个Sparkpage都集成了一个专属AI助手，可以理解为是Genspark赋予每一份内容的“智能延展功能”。当用户对页面中某部分内容不理解、想进一步延展或想切换表达风格时，可以直接在页面右侧的对话框输入指令。例如：

“这部分能换一种更口语化的表达吗？”
“有没有更具体的中国市场案例？”
“这个图的数据来源是什么？”
“请用表格列出主要公司融资数据对比。”

这些请求在传统搜索引擎中通常意味着用户需要重新进行多轮搜索。但在Genspark中，用户可以通过一次对话来持续深入探索该话题，无需离开页面。AI助手会基于当前上下文和已生成内容做出逻辑连贯的回答，使得搜索行为变得更像“对话式研究”。

值得强调的是，这种AI助手并不等于简单的聊天机器人，它是在特定内容上下文中运行的辅助型智能体，行为更加收敛，回答更聚焦且带有专业语境。

3. 多模态信息集成：文本、图片、视频全面支持

Genspark不是单一的文本生成工具，它在生成Sparkpage时会智能嵌入多种信息载体，包括：

图表：如市场份额分布图、趋势折线图、公司对比表格等；
图片：用于解释抽象概念或增强信息直观性；
视频摘要：部分主题下会引入与之高度相关的外部视频内容（如TED演讲片段、公开课、官方解说视频）；
网页快照：在引用部分权威来源时，支持用户点击查看“原始网页截图”而非跳转，避免内容变动。

这种多模态整合，特别适合教育类查询、产品评测类话题或需要图文并茂解释的复杂概念。例如，在浏览“LLM模型架构演变”这一Sparkpage时，用户不仅能看到时间轴式的文字说明，还可以查看模型演变关系图、关键模型参数对比表以及专家视频讲解片段，信息的完整性和理解效率大大提升。

4. 智能搜索建议与问题拆解能力

Genspark在用户输入问题时，会自动提供智能补全与问题结构化建议，帮助用户提出更具可回答性的查询内容。很多时候，用户输入的是一个含糊或过于宏观的问题，Genspark会提示：

“你是想了解这个现象的成因，还是具体影响？”
“可以加上地区或时间限定，比如‘2025年美国地区’？”
“以下是与该主题相关的子问题建议。”

这种“引导式搜索优化”在新手用户和非专业用户中尤为重要，可以显著提升用户获得高质量回答的概率。系统甚至可以将一个复杂问题拆分为多个子问题生成多个Sparkpage，并在页面内做汇总聚合，形成一个“专题集”。

五、产品定位与市场策略

Genspark作为一款生成式搜索引擎，其产品定位并非试图直接替代Google、Bing等主流搜索工具，而是明确聚焦于“高质量、结构化、低干扰”的信息获取场景，服务于一批对内容准确性、完整性和可信度有更高要求的用户群体。其核心市场策略基于这一点展开：找到信息负担重、筛选难度高、专业壁垒强的用户，提供差异化的搜索体验。

1. 目标用户群体：专业知识使用者为主

Genspark的第一批种子用户主要来自科研、咨询、媒体、产品分析、创投等领域。这些人有一个共通特征：他们需要花大量时间查找背景资料、分析复杂数据、对比多个来源信息，且对搜索结果的深度、准确性和来源透明度有明确要求。传统搜索引擎返回的链接列表对他们来说不够高效，容易淹没在SEO内容、广告干扰或内容不一致的页面中。

具体来说，Genspark的核心受众包括：

学术研究人员：查找文献综述、技术背景、跨领域信息整合等；
咨询与策略分析人员：需要快速收集、组织并呈现某行业、公司或趋势的背景数据；
媒体与内容创作者：为撰写文章、报告、视频脚本提供初始框架与补充资料；
技术工作者与产品经理：查找新技术概念、竞品对比、工具测评等内容；
教育工作者与学生：对教学/学习内容进行深度补充，提升资料的结构化水平。

Genspark并不特别针对普通日常搜索场景（例如“附近咖啡店”或“今天的天气”），而是定位于需要“理解”而非“获取”信息的使用情境。

2. 使用模式设计：低门槛 + 强交互

在产品设计上，Genspark尽量降低用户的使用门槛。用户无需注册即可访问绝大多数功能，进入页面后直接搜索即可生成Sparkpage。同时系统不做过多干预操作流程，也不要求用户具备技术背景。页面内所有生成内容可自由复制、二次提问、结构调整，且AI助手提供即时反馈。通过“自然语言+智能交互”的组合，Genspark鼓励用户在不需要搜索技巧的前提下，获取接近专家级组织水平的内容结果。

同时，平台非常重视交互体验设计。Sparkpage并非一次性生成的死板内容，而是一个可以“对话补全”的活体页面。这种设计本质上延长了用户在页面内的停留时间，同时提升了用户满意度与复用概率，为后续的用户留存和产品习惯养成打下良好基础。

3. 商业策略：免费策略优先，留足增长空间

截至目前，Genspark在全球范围内仍处于完全免费的公开使用阶段。用户可以无限次生成Sparkpage，不设功能阈值，也未引入任何形式的广告或推广内容。创始团队在多个场合明确表示，现阶段的目标是积累真实用户数据、完善系统能力，而不是通过早期收费变现。

这种“用户优先”的策略具有明显的长期战略导向。一方面，它让Genspark在与传统搜索工具竞争中形成低门槛替代方案，吸引对体验有期待但不愿意为实验性产品付费的用户；另一方面，它为未来的高级功能分层、企业版产品、专业模板市场等商业模式预留了充足空间。

目前Genspark已开始测试企业用户定制接口，例如提供Sparkpage嵌入、内容批量生成、品牌内训文档构建等场景。未来不排除推出团队协作空间、内容归档系统、API调用服务等，服务科研机构、咨询公司与媒体单位。这类服务可以在不影响免费用户体验的前提下，为Genspark带来明确的营收路径。

4. 市场传播策略：以内容驱动增长

与很多初创产品热衷于买广告不同，Genspark采取的是更偏“产品内传播”的增长路线。在实际使用过程中，用户生成的高质量Sparkpage本身就具备传播属性。例如用户可能会将某个“AI应用趋势报告”的Sparkpage链接直接分享到论坛、社交平台，其他人打开页面后也能直接理解页面价值，产生点击与再次搜索的意愿。

此外，Genspark在推广上依赖于内容生态合作，比如与专业KOL、教育平台、知识创作者联合推出“主题示例Sparkpage”，让更多目标用户在实际阅读过程中理解平台价值。这种方式避免了强推广告带来的用户抗拒，同时更容易将产品理念与实际效果进行绑定。

Genspark还在多个高校、研究院所试点推广“科研助手计划”，通过与图书馆、学习平台、教师个人账号合作，为研究型用户提供批量Sparkpage构建工具。该策略旨在通过深度用户示范带动口碑扩散，而不是依赖短期用户量冲高。

六、优势与挑战

Genspark作为一款生成式AI搜索引擎，虽然推出时间尚短，但在产品体验、内容质量和技术路径上已经展现出鲜明优势。同时，在市场竞争激烈、用户教育尚在进行中的背景下，也面临一些必须正视的挑战。

优势一：内容生成质量高、结构清晰

Genspark最突出的竞争力在于其生成内容的质量远高于目前主流搜索工具所呈现的“摘要+链接”式结构。Sparkpage作为核心输出形式，提供了比网页搜索更具结构感、逻辑性和内容密度的信息聚合方式。这种“先读懂再提供链接”的模式极大地降低了用户对信息筛选与整理的精力消耗。

在实际体验中，即便是对一个模糊的问题进行搜索（如“LLM和RAG的结合应用场景”），Genspark生成的页面也会按照背景介绍、技术原理、实际案例、挑战与限制、后续趋势等维度分段组织内容，并自动附带相应图示或表格，使内容更具参考价值。用户不需要再跳转多个页面自行比对，节省时间的同时也大幅降低了误读风险。

优势二：无广告、无商业导向干扰

传统搜索引擎中广告问题一直被诟病，尤其是在商业关键词（如金融、健康、教育）搜索中，首页几乎被竞价内容占据。用户难以辨别信息来源的中立性与权威性，极大影响了内容的可靠性。而Genspark当前阶段明确不引入任何形式的广告机制，页面中也没有推荐插件、跳转诱导、品牌植入等干扰内容。

这种“内容为本”的产品理念使其更适合做专业用途的搜索入口。无商业干扰也意味着内容推荐结果更多依赖算法与数据可信度评分，而不是由收入模型驱动排序机制，在某些重要场景（如医疗、政策、科研）中格外重要。

优势三：深度个性化与即时交互能力强

Genspark赋予每一页Sparkpage独立的AI助手，用户可以根据页面内容进行持续追问、请求修改或补充资料。这一设计突破了传统搜索一次性、单向的信息获取方式，使搜索更接近“逐步对话式知识获取”的模式。

比如在阅读关于某一行业分析的Sparkpage时，用户可以直接要求系统“将这部分内容列成表格”、“解释这些公司之间的差异”、“用更口语化的语言表达”或“根据中国市场再做一个版本”。这些请求在传统搜索工具中需要手动多轮检索才能实现，而Genspark将这些行为整合为“内容增强互动”，提升效率同时，也强化了使用粘性。

优势四：跨模型、多Agent协同的高效架构

Genspark的技术底座采用了多智能体架构与多模型融合，避免了依赖单一大模型带来的内容风格单一、错误偏见集中等问题。每一个Sparkpage的生成，背后都是多个Agent协同执行任务（如信息查找、事实核实、文本润色、结构优化等），最终进行聚合生成。

这种“集体智能+分工处理”的机制，大大提升了生成内容的稳定性和多角度表达能力，也降低了因单模型生成缺陷导致的错漏信息风险。

面临挑战一：用户教育成本仍然较高

Genspark虽然在界面和操作上足够简洁，但对很多普通用户来说，“AI生成搜索结果”仍是一个较为陌生的概念。用户对如何提问、如何与页面AI助手交互、如何利用Sparkpage进行深入探索尚未形成使用习惯。相比输入关键词→点链接的传统方式，Genspark需要用户投入更多“提问质量”，才能获得更高价值的内容输出。

此外，在知识型工具的转化路径中，用户一开始往往抱着“试试”的心态来访问平台，如果没有立即产生“高价值感”，则容易流失。因此，Genspark未来如何通过UI引导、示例优化、结果模板设计等方式进行用户教育，将是其增长的关键瓶颈之一。

面临挑战二：生成内容权威性仍有争议空间

尽管Genspark已建立了完整的内容来源链追踪系统，并尽力附上参考资料和原始链接，但由于内容最终是AI生成的，部分用户仍然会质疑其准确性和权威程度，尤其是在医疗、法律等高风险领域。这一问题不是Genspark独有，而是所有使用生成式模型AI产品的共同困境。

当用户基于Sparkpage中的内容作出关键决策时，其对信息来源的透明度与可验证性的要求远高于一般阅读场景。因此，Genspark未来若想进入更专业行业场景，仍需进一步加强信息来源认证机制，甚至引入人工编辑审核流程或与权威数据库深度绑定。

面临挑战三：运维成本高，尚未形成稳定收入机制

生成式内容平台相比传统搜索平台需要承担更高的后端计算负荷。每一次Sparkpage的生成，都涉及多个模型调用、多轮协同、多段文本组合，对云计算资源的消耗较大。这意味着即便是“免费使用”，平台运营成本也不低。

目前Genspark尚未正式启动收费机制，也未加入广告收入，处于“以资本支持用户增长”的阶段。如果短期内用户增长过快、并发查询量提升过快，而收入机制未跟上，可能会出现平台性能波动或服务受限问题。如何平衡“开放性”与“可持续性”，也是当前亟需探索的运营策略之一。

七、使用指南

Genspark在整体设计上追求“上手快、理解快、产出快”的使用逻辑，尤其强调自然语言驱动 + AI即时反馈的交互体验，用户无需具备技术背景或复杂操作技巧即可流畅使用。以下从首次使用到进阶使用的全过程出发，详细拆解Genspark的使用方式，帮助用户在最短时间内掌握核心流程，真正发挥出这款AI搜索工具的效率价值。

步骤一：访问官网

用户无需下载或安装任何应用程序，只需在浏览器中输入网址 www.genspark.ai，即可直接访问平台主页。Genspark支持桌面端与移动端自适应界面设计，在手机或平板上也可以获得良好的页面布局与阅读体验。

当前Genspark对所有用户开放，绝大多数核心功能在无需注册登录的情况下即可使用。如果需要保存生成的Sparkpage、查看历史记录或进行收藏操作，则可选择注册账户，使用邮箱快速绑定。

步骤二：输入问题或主题

在主页的中央搜索框中，用户可以直接用自然语言输入问题或关键词，无需使用符号逻辑、检索指令等专业搜索语法。系统支持输入中文、英文及其他常见语言，并可理解复杂句式、模糊描述与跨领域提问。

例如以下问题均可直接输入：

“OpenAI和Anthropic的产品差异有哪些？”
“如何快速理解RAG技术？”
“2025年中国AI初创公司融资趋势”
“美国大学计算机专业推荐标准”

相比传统搜索引擎，Genspark更适合输入完整问题或具体意图。系统会依据语义理解机制将问题拆解为可执行的查询任务，调动智能体系统构建最合适的内容结构。

步骤三：生成并浏览Sparkpage页面

在用户提交查询后，系统将在数秒内生成一个名为“Sparkpage”的定制页面。这个页面围绕用户输入的主题组织内容，一般由以下几个部分组成：

问题摘要：用一段简洁陈述总结用户所提问题的核心要点；
主体内容段落：详细讲解背景、当前情况、关键数据、业内观点等；
结构化元素：如表格、图示、清单、引用卡片等，辅助理解；
交互按钮：页面右侧提供“继续提问”入口，可展开对话；
底部引用：列出参考文献、链接或数据源，提升可信度。

Sparkpage页面可自由滚动、复制、标注关键段落，且结构清晰、信息层次分明，适合直接作为学习资料、参考文档或报告起草的草稿基础。

步骤四：使用内置AI助手进行互动

页面右侧浮动窗口中嵌入了一个专属AI助手，用户可以直接与其对话，围绕当前Sparkpage内容提出进一步的问题或请求格式修改。例如：

“帮我总结成两句话。”
“有没有中国公司的案例？”
“生成一张表格对比上面提到的三家公司。”
“把术语部分解释得更简单一些。”

这些请求可以无限次提出，AI助手将基于上下文快速生成响应，自动插入页面中相应位置或开启新视图。相较于重新搜索，用户在同一页面中即能实现多轮交互，有效提升内容可塑性。

步骤五：收藏、分享与管理页面

每个Sparkpage都有唯一的URL地址，用户可通过右上角按钮：

复制链接：便于在微信、微博、邮箱中分享；
收藏页面：登录后可保存至“我的收藏”中，便于日后查阅；
导出为PDF：部分页面支持导出为PDF文件，便于文档归档或打印；
反馈问题：若页面内容出现偏差、冗余或遗漏，可提交反馈帮助平台优化。

此外，注册用户还能查看“最近浏览历史”，快速回顾之前生成的Sparkpage内容，支持按关键词检索已读页面，尤其适用于长时间主题研究、跨设备工作场景。

使用技巧与建议

提问要具体：问题越清晰明确，生成的内容越精准丰富，避免“泛问”如“AI是什么”这种高度宽泛语句；
尝试跟进式提问：可以将一个大问题拆成多个细化问题，例如“AI趋势 → 中国市场 → 初创公司 → 融资状况”；
使用引导语优化结构：如输入“请用时间线说明”、“以表格呈现对比”、“加入图示帮助理解”等指令，AI将自动调用相应模块；
多语言交替测试：部分内容用英文提问时，引用来源更丰富，适合英文阅读能力较强的用户获取第一手海外资料。

Genspark的使用路径与传统搜索工具相似，但输出形式与交互能力完全不同。通过Sparkpage+AI助手的组合设计，它让用户从“找链接”变成了“直接获得答案”，且可即时调整内容结构。对于任何对信息质量与获取效率有要求的用户来说，这种新型搜索方式能显著提升工作与学习的内容处理能力。

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