Exa发布Agent Ultra：面向深度研究的子智能体集群API

面向‘穷尽式研究’的最高努力模式

Exa正式推出Agent Ultra，作为其Exa Agent API中计算资源投入最高、执行时间最长的运行模式。该模式专为必须‘运行至穷尽’（run to exhaustion）的研究任务而设，典型场景包括大规模列表构建（如全球所有浏览器自动化工具厂商）、高精度实体信息增强（entity enrichment），以及需综合分析数千个信源才能得出结论的复杂问题。Exa团队称，Agent Ultra在四项独立研究基准测试中，均优于Opus 5.5、GPT-6 Astra和Perplexity Agent——且三者均被配置为其自身支持的最高努力级别（maximum effort setting）。

Agent Ultra当前已作为托管API上线，开发者只需在API调用中设置`effort: "ultra"`即可启用。它并非开源模型，不提供权重文件，亦不支持用户自托管部署。

子智能体协同与动态模型调度

Agent Ultra的核心机制是将单一研究任务自动拆解为多个子任务，并为每个子任务分配专用‘子智能体’（subagent），实现跨领域并行调研。系统根据各步骤对模型能力的需求，动态路由至前沿大模型（如用于深度推理或高难度判断）或响应更快的轻量模型（如用于基础信息提取或过滤）。Ultra模式即代表该架构下计算资源消耗最大、执行周期最长的配置。据官方文档说明，Ultra运行时间显著长于其他任何努力级别，旨在返回最完整、最详尽的结果。常规复杂任务平均耗时约30分钟；极难任务最长可达3小时。

四项基准测试结果与成本优势

Exa在其发布文章中公布了Agent Ultra与竞品在四项研究型基准上的对比数据（所有竞品均运行于其最大努力设置）：

• WANDR（软召回率，soft recall）：Agent Ultra达81.4%，领先Opus 5.5（72.3%）9.1个百分点；
• DeepSearchQA（F1值）：93.9%，高于Perplexity Agent（89.7%）4.2个百分点；
• WideSearch（行级F1）：58.9%，较Perplexity Agent（56.0%）高出2.9个百分点；
• Company Find-All（每任务平均成功识别实体数）：2,451家，远超Opus 5.5的146家（+1579%）。

尤为关键的是，Exa同步报告了成本效率：在WANDR上，Ultra比Opus 5.5提升12.6%的同时，单任务成本仅为后者一半；在DeepSearchQA上，其F1值比Perplexity高4.7%，而单位任务成本比GPT-6 Astra低46%；在Company Find-All任务中，其单实体发现成本为四系统中最低。

需注意：上述百分比均为相对提升值（relative gains），非绝对百分点差；所有结果均由各厂商自行报告，尚未经第三方独立复现验证。

目标用户与典型用例

Exa明确列出三大核心用户群体：

• 模型提供商：用于构建高质量训练数据集，例如系统性采集所有公开实现某类技术（如MoE架构）的论文与代码仓库，并严格验证‘是否发布可下载权重’等筛选条件；
• 金融服务机构：开展尽职调查市场图谱绘制、跨监管文件与法院记录的KYC深度核查、以及对投资组合公司的信号持续监控；
• 企业市场与销售团队（Go-to-Market）：构建精准目标客户清单，并为每一行数据补充经人工判断字段（如‘技术栈匹配度’），且所有判断均附带可追溯的原始信源URL。此外，Ultra支持对已有列表进行增量扩展——传入现有行后，系统将自动排除重复项，仅返回新增结果。

API集成、定价与可控性

Agent Ultra通过标准Agent运行端点调用，完全兼容现有API结构，支持`outputSchema`定义、`input.data`输入及流式响应。其定价按标准Agent用量计费，单次运行默认上限为20美元，但可通过`maxCostDollars`参数在1–100美元间灵活设定预算；`maxDurationSeconds`则允许将最长执行时间设为5分钟至3小时（10,800秒）。用户可随时发送`stop`指令提前终止运行，系统将保留已生成结果并按实际消耗计费。SDK轮询默认超时1小时，对长任务需手动延长或启用事件流式监听。OpenAI兼容接口（`/responses`）亦支持通过`reasoning.effort: "ultra"`启用该模式。开发者可在Exa API Playground中直接测试。