当大多数人看到 @SentientAGI 的 GRID 时，焦点通常集中在其排放分配器或 ROMA 编排层上。

但深入探讨，我认为真正的倍增器是OpenDeepSearch：这个索引层静静地使整个系统运作。

没有搜索轨道，编排是盲目的。有了搜索轨道，你可以在数千个代理、模型和数据集之间路由查询。

这与让The Graph在DeFi中至关重要的动态是一样的：索引并不性感，但却是至关重要的。

缺失的中性层是什么？

代理并不是因为智力不足而失败……他们的失败源于发现和路由不当。

要实现规模化，他们需要：

▸ 发现相关模型、数据集和计算资源。

▸ 在多个候选人中对输出进行排名。

▸ 将这些结果整理成可用的内容。

关闭实验室 (OpenAI, Anthropic) 内部用专有技术栈解决此问题。

但是开放AGI需要一个中立、高效的搜索层。

这就是 OpenDeepSearch 提供的：将无结构的代理聊天转换为 GRID 可以通过其分配器路由的结构化信号。

以下是 OpenDeepSearch 的工作原理

来自 GitHub 仓库和实时演示：

1️⃣ 默认模式：快速语义搜索并进行重排序。

2️⃣ 多跳模式：跨多个文物的链式检索。

3️⃣ 专业模式：针对代理工作流程优化的更深层次推理。

4️⃣ 集成：每个 GRID 查询都可以调用 OpenDeepSearch 来定位编排前的工件。

5️⃣ 收据：烟花基准测试显示在15个代理工作流中延迟低于2秒。这样的速度只有通过高效的索引才能实现。

相对优势与中心化及开放竞争者

▸ Perplexity / Google：集中搜索 + QA，封闭孤岛。

▸ 仪式：推断管道，但没有索引层。

▸ Olas: 激励代理创建，但发现是碎片化的。

▸ @SentientAGI (OpenDeepSearch): 开放的、高性能的索引轨道，可扩展递归编排。

这里的优势是协调。大多数竞争者建立孤岛；OpenDeepSearch使它们能够互操作。

接下来是什么？

1️⃣ 扩展合作伙伴：随着GRID超越100+个集成代理，索引需求不断增加。

经济飞轮：更好的搜索 → 更高的利用率 → 更多的排放正确引导 → 更强的激励。

3️⃣ 可防御性：一旦建设者和用户锚定到搜索轨道，转换成本就会上升，就像在 The Graph 一样。

我的看法

在我看来，OpenDeepSearch 是 @SentientAGI GRID 中被忽视的关键。
分配器和ROMA编排吸引了眼球，但如果没有高性能的索引层，系统将崩溃为噪音。

如果The Graph为DeFi索引合约，那么OpenDeepSearch就是为开放AGI索引智能。
这不仅仅是基础设施，它是一个持久护城河形成的地方。