Particle，这家由前 Twitter 工程师创立的 AI 新闻阅读器创业公司，正在把重心转向一个更有商业潜力的方向：为播客中的口语对话建立索引，让它们变得可发现。周三，公司推出了 Radar，一个播客搜索引擎。它不仅能转写播客音频，还能理解内容含义，从而提取关键引述和高光片段。

Radar 的诞生来自 Particle 新闻 App 里一个受欢迎的功能：当时 App 用 API 获取有趣的播客片段，并把它们和相关的新闻报道一起展示在信息流中。团队意识到这个功能有独立价值，但它被限制在新闻阅读器里。随着 AI Agent 热潮兴起，公司决定转型，专注于为播客智能产品打造 API。

CEO Sara Beykpour 表示，Radar 转写了超过 130,000 个播客，是现存最大的转写播客服务。这涵盖了 Apple Top 200 榜单中 135 个垂直类目 的全部播客，每天新增 20,000 集 进入索引。转写文本包含说话人标签和丰富的元数据，系统能识别讨论的实体（人物、公司、品牌、产品、话题）。它还能跨播客跟踪这些实体的提及，并通过邮件、Slack 或 webhook 发送提醒，支持自定义过滤条件，例如只当特定嘉宾出现并讨论特定话题时提醒。

Radar 可以提取带时间戳的独立片段，让用户既能听也能读相关评论。Beykpour 指出，团队预先挑选了值得注意的片段，如果你没时间听完整集，也不想读摘要，这些片段是了解播客内容的最佳方式。此外，Radar 还能跟踪提及的话题、人物、时间、听众评分和评论、广告等，甚至有一个专门的播客广告搜索引擎，可以找出某个公司投放广告的所有剧集，并追踪其随时间的变化。这些功能还包括政治倾向分析、榜单数据、受众规模估计、赞助数据和品牌适配度。

虽然所有这些都能在 Radar 的网页界面中使用，但其真正的产品是 API 和 MCP，让 AI Agent 和其他企业能以编程方式访问同样的智能。Radar 定价为每月 29 美元/人，企业版每月 399 美元，包含 20 个席位。API 用户根据需求定制价格。Beykpour 提到，对冲基金是接入 API 的最高频客户，因为它们需要代理无法直接看到的数据。其他付费用户还包括 AI 搜索平台和数据转售商，例如 Exa。未来，Radar 计划扩展到播客之外的其他音频形式，如 YouTube 视频和新闻片段。