Wenn das große Modell für das „Denken" verantwortlich ist, dann ist es für die Suchmaschinen verantwortlich, die KI die Fähigkeit zu erlangen, die Welt zu sehen.
Bei der Verwendung von KI-Agenten wie OpenClaw und Claude Code gibt es ein sehr realistisches Problem: Das Wissen, das das Modell selbst besitzt, ist nicht dem Echtzeit-Internet - Informationen gleich. Wenn wir einen aktuellen Branchentrend untersuchen, Konkurrenten analysieren, technische Dokumentation finden oder sogar eine kürzlich erschienene Nachricht überprüfen müssen, reicht das Wissen über das Modell selbst oft nicht aus.
Das ist auch. Tavily-Search - Pro-Funktionen Der Wert dieser Fähigkeiten liegt.
Tavily-search - pro ist eine KI-Such - und Forschungs-Skill, die auf der offiziellen Tavily-API basiert und die Fähigkeiten von Suche, Nachrichten, Finanzen, Extract, Crawling, Map und Research in einem Tool vereint.
1. Welches Problem löst er?
Die klassische Suche löst die Frage „Helf mir, die Seite zu finden".
Was der Agent wirklich braucht, sind:
Informationen finden → Informationen verstehen → Informationen extrahieren → Informationen organisieren → Forschung anhand mehrerer Quellen durchführen.
Es gibt deutliche Unterschiede zwischen diesen beiden.
Wenn Sie beispielsweise einen Agent bitten, „Trends in dem AI-Agent - Markt im Jahr 2026" zu untersuchen, liefert eine gewöhnliche Suche nur eine Anzahl von Webseiten, während ein Agent mit Forschungsfähigkeiten weitergehen muss:
- Suche nach neuesten Informationen;
- zuverlässige Quellen auswählen;
- Zugang zum Text der Webseite;
- Überprüfung verschiedener Quellen;
- Extraktion von wichtigen Daten;
- Unterschiedliche Meinungen zusammenfassen;
- Schließlich wird ein strukturierter Bericht erstellt.
Das Ziel von tavily-search - pro ist es, mehrere Schritte zu integrieren.
Es handelt sich also nicht nur um eine „Suchfähigkeit", sondern eher um eine Informationserfassung und Forschungsinfrastruktur für KI-Agenten.
Sieben Fähigkeiten, die den kompletten Link von der Suche bis zur Forschung abdecken
1. Search: Lassen Sie den Agent im Internet durchsuchen
Die Suche ist die grundlegendste und am häufigsten genutzte Fähigkeit.
Es unterstützt grundlegende und erweiterte Suchmodi und bietet Steuerungen wie zeitliche Filterung, Domain-Einschränkungen, Länderpräferenzen und gibt gleichzeitig Suchergebnisse zurück, die für die Verarbeitung großer Modelle geeignet sind.
Das bedeutet, dass Sie Agenten nicht nur "was ist" suchen lassen können, sondern auch weiter qualifizieren können:
- nur Informationen aus der letzten Zeit zu sehen;
- Suchen Sie nur die angegebenen Webseiten;
- Ausschließung bestimmter Domainnamen;
- Suche für ein bestimmtes Land oder eine bestimmte Region;
- Anpassung der Qualität der Ergebnisse je nach Suchtiefe.
Diese Kontrollfunktionen sind für KI-Agenten, die Echtzeit-Informationen benötigen, von großer Bedeutung.
2. News: Schnelle Verfolgung von Nachrichten und Branchenentwicklungen
Wenn die Aufgabe darin besteht, Nachrichten zu verfolgen, muss die normale Websuche oft selbst entscheiden, welche Ergebnisse zu Nachrichten gehören.
Der News-Modus ist für Nachrichten-Szenarien optimiert und hilft Agenten dabei, zeitgemäße Informationen schneller zu finden.
Zum Beispiel,
„Die wichtigsten Nachrichten aus der KI-Agenten - Branche der letzten Woche."
Der Agent kann die Nachrichtensuche nutzen, um Informationen zu sammeln und weiter zu synthetisieren und zu analysieren.
Diese Fähigkeit eignet sich insbesondere für:
- Industrieinformationen;
- Öffentliche Kontrolle;
- Unternehmen Dynamik;
- Wissenschafts - und Technologiejournalismus;
- Markttrends verfolgt.
3. Finanzen: Konzentrieren Sie sich auf Finanzen und Marktinformationen
Für Investitionsforschung, Unternehmensanalyse und Marktforschung haben Finanzinformationen eine deutliche vertikale Eigenschaft.
tavily-search - pro bietet einen Finanzen-Suchmodus, mit dem Sie nach Finanzinhalten suchen können.
Zum Beispiel,
„Studie der Geschäftsleistung eines Unternehmens im letzten Quartal und Zusammenfassung der zugänglichen Informationen."
Im Gegensatz zu einem Agenten, der Finanzinformationen in einer großen Anzahl von normalen Webseiten durchfiltert, reduziert ein spezielles Finanzsuchmodell die Kosten für die Filterung von Informationen.
Natürlich ist es besser als Informationsquelle im Forschungsprozess geeignet, als ein direkter Ersatz für professionelle Finanzdatenterminals oder Investitionsentscheidungssysteme.
3. Extrakt: Schau nicht nur die Suchergebnisse an, sondern lese die Webseite direkt.
Das ist eine Fähigkeit, die der Agent dringend benötigt.
Die Suchergebnisse sagen Ihnen normalerweise nur:
"Diese Seite enthält wahrscheinlich die Informationen, die Sie benötigen."
Aber wirklich wertvolle Inhalte sind oft im Text der Webseite versteckt.
Extract kann lesbare Inhalte von einer angegebenen URL abrufen und unterstützt Ausgabeformate wie Markdown oder Text, und kann auch Inhalte in Verbindung mit Abfragewörtern korrelieren.
Dies ist besonders nützlich für folgende Szenarien:
- Lesen von technischen Dokumenten;
- Extraktion von Forschungsberichten;
- Webseiten zu organisieren;
- Vorverarbeitung von RAG-Daten;
- Analyse der ausgewählten Artikel;
- Suchen Sie bestimmte Informationen auf der Webseite.
Einfach ausgedrückt:
Search ist dafür verantwortlich, die Daten zu finden und Extract ist dafür verantwortlich, die Daten wirklich zurückzubringen.
Crawl: von „Lesen einer Seite" auf „Studien der gesamten Website"
Wenn Extract das Problem einer einzelnen Seite löst, ist Crawl auf die Erfassung von Informationen auf Website-Ebene ausgerichtet.
Zum Beispiel hat ein technisches Projekt Dutzende oder sogar Hunderte von Dokumentationsseiten.
Wenn manuell geöffnet, ist es nicht nur zeitaufwendig, sondern auch schwierig, die Integrität zu gewährleisten.
Crawl kann rekursiv von der Root-URL aus crawlen und unterstützt Steuern wie Tiefe, Menge, Pfad-Einbeziehung und - Ausschluss.
Dies macht es besonders geeignet für:
Technische Dokumentationsforschung
Zum Beispiel,
„Analysieren Sie die offizielle Dokumentation des Projekts und organisieren Sie die API, die Installation und die Kernfunktionen."
Wettbewerbsanalysen
Zum Beispiel,
„Erfassen Sie die Produktpräsentation, die Funktionsseite und die Preisinformationen der offiziellen Webseite der Konkurrenten und organisieren Sie sie in einen Wettbewerbsschreiben."
Webseite Inhalte zu ordnen
Zum Beispiel,
„Die wichtigsten Inhalte dieser Wissensdatenbank werden nach Themen kategorisiert."
Für den Agent bedeutet diese Fähigkeit, dass das Forschungsgegenstand nicht mehr auf „einen Artikel" beschränkt ist, sondern auf das gesamte Informationssystem erweitert werden kann.
5. Map: Erfahren Sie zuerst, was eine Webseite ist
Oftmals muss ein Agent wissen, bevor er mit dem Crawlen einer Website beginnen kann:
"Welche Seiten gibt es auf dieser Website?"
Die Map löst dieses Problem.
Es hilft dem Agenten, die URL-Struktur einer Website schnell zu entdecken und Sitemaps zu erstellen.
Dieser Schritt scheint einfach zu sein, ist aber sehr wichtig für große Websites.
Ein vernünftiger Informationsbeschaffungsprozess kann sich daraus entwickeln:
Map → Website-Struktur finden → Crawl → Massencrawl → Extrahieren → Schwerpunkt-Inhalte extrahieren → Research → Erstellen von Berichten.
Im Gegensatz zu einem blinden Aufschluss, ist diese Methode besser geeignet für strukturierte Forschung.
6. Forschung: Wirklich "Such" in "Forschung" verwandeln
Wenn die vorangegangenen Funktionen das Problem des Informationsbeschaffens lösen, ist Research eine der wertvollsten Fähigkeiten der gesamten Skill.
Der Research-Modus sammelt automatisch mehrere Quellen basierend auf Forschungsfragen und erzeugt strukturierte Forschungsberichte mit Referenzen und bietet verschiedene Modelloptionen wie mini, pro, auto und mehr.
Das bedeutet, dass Benutzer nicht unbedingt den gesamten Suchprozess selbst gestalten müssen.
Sie können beispielsweise direkt vorstellen:
„Die aktuelle Entwicklung von KI-Agenten im Bereich der Büroautomation in Unternehmen untersuchen, wobei der Schwerpunkt auf die wichtigsten Anwendungsszenarien, repräsentative Produkte, Markttrends und potenzielle Risiken liegt."
Der Agent kann Informationen aus mehreren Quellen rund um dieses Problem abrufen und dann umfassend organisieren.
Der größte Unterschied zur gewöhnlichen Suche besteht darin:
Der Endpunkt der Suche ist eine Liste von Ergebnissen, während der Endpunkt der Forschung ein Forschungsergebnis ist.
7. Warum ist es besonders geeignet für den AI-Agenten?
Herkömmliche Suchwerkzeuge sind für "Menschen" konzipiert.
Nach einem Dutzend Suchergebnissen kann man selbst urteilen:
- Welche Website vertrauenswürdig ist;
- Welcher Artikel ist wichtig;
- Welche Informationen lohnt sich weiterlesen;
- Es gibt Widersprüche zwischen den verschiedenen Quellen.
AI-Agenten benötigen strukturiertere Werkzeuge.
Der Vorteil von tavily-search - pro liegt genau darin, dass es Aktionen wie Suche, Extrahieren, Crawlen und Recherchen für den Agentenanruf ausgelegt hat.
Daher eignet es sich besonders für die folgenden Aufgaben.
1. Tiefgehende Untersuchung
Zum Beispiel Marktforschung, Branchenanalyse, Analyse von technischen Trends.
2. RAG-Daten vorbereitet
Gewinnen Sie externe Kenntnisse durch Suche und Extraktion, bevor Sie in den anschließenden Datenverarbeitungsprozess eintreten.
3. Wettbewerbsanalysen
Öffentliche Informationen über Wettbewerber über Search, Crawl und Extract erhalten.
4. Nachrichtenüberwachung
Nutzen Sie die News-Funktionen, um die Entwicklungen in der Branche zu verfolgen.
5. Technologische Forschung
Suchen Sie nach offiziellen Dokumentationen, GitHub-Projekten, technischen Artikeln und lesen Sie weiter mit Extract oder Crawl.
6. Inhalte schaffen
Auch bei der Erstellung von Artikeln, die eine Faktenüberprüfung und mehrere Quellen erfordern, können die Kosten für die frühe Datenerhebung erheblich reduziert werden.
Die CocoLoop-Seite listet auch Wissensarbeiter, Forscher, Analysten, Produktmanager, Marketer, Entwickler, technische Autoren und Inhaltsersteller als primäre Zielgruppen.
8. Seine Vorteile, nicht nur "stärkere Suche".
Insgesamt hat diese Fähigkeit mehrere offensichtliche Merkmale.
Erstens: Konzentration von Fähigkeiten.
Suche, Web-Extraktion, Web-Crawling, Sitemap und Deep-Study sind integriert, ohne dass man die Tools für verschiedene Aufgaben häufig wechseln muss.
Zweitens, reichhaltige Parameter.
Parameter wie Zeit, Domänennamen, Suchtiefe und Region können dem Agenten helfen, den Umfang der Informationen zu verringern und die Forschungseffizienz zu verbessern.
Drittens, geeignet für die Maschinenbehandlung
Es ist nicht nur für das menschliche Lesen ausgelegt, sondern berücksichtigt auch die Bedürfnisse von KI-Agenten für strukturierte Informationen.
Viertens, die Forschung bringt Ideen.
Bei Forschungsarbeiten ist es wichtig, woher die Informationen kommen.
Forschungsergebnisse mit Quellen sind leichter zu verifizieren als „KI-Zusammenfassungen" ohne Quellen.
9. Gibt es Schwächen?
Natürlich gibt es es.
Auch die CocoLoop-Seite listet einige Einschränkungen auf.
1. Kostenfrage
Erweiterte Suche und der Forschungsmodus verbrauchen mehr API-Credits.
Wenn der Agent tiefgehende Untersuchungen mit hoher Frequenz durchführt, können die Kosten schnell ansteigen.
Daher ist die vernünftigere Strategie nicht „Alle Fragen mit Research", sondern:
Für einfache Fragen verwenden Sie Search, für wichtige Webseiten verwenden Sie Extract, für Aufgaben auf Website-Ebene verwenden Sie Crawl, für komplexe Forschungen verwenden Sie Research.
2. Netzwerk abhängig
Diese Fähigkeit stützt sich auf den Tavily-Dienst und ist an sich kein vollständiges Offline-Suchsystem.
Bei Problemen im Netzwerk oder bei Diensten von Drittanbietern kann die Suchfähigkeit des Agenten ebenfalls beeinträchtigt werden.
3. Privatsphäre Probleme
Suchanfragen und URL-Inhalte müssen an Dienstleistungen von Drittanbietern gesendet werden.
Wenn es sich also um vertrauliche interne Unternehmensdaten, sensible persönliche Informationen oder noch nicht veröffentlichte Geschäftsdaten handelt, bedarf es einer besonderen Aufmerksamkeit auf die Daten-Compliance.
Die CocoLoop-Seite weist außerdem darauf hin, dass die Nutzung von Datenschutz - und Compliance-Risiken, die durch das Hochladen von Abfragen auf den Tavily-Dienst mit sich bringen, beachtet werden sollte.
4. API-Key Sicherheit
Die Fähigkeit ist abhängig TAVILY_API_KEY。
Der API-Key sollte nicht direkt in ein Code-Repository, ein Protokoll oder eine öffentliche Konfigurationsdatei geschrieben werden, da dies zu einer Verletzung von Zertifikaten führen kann.
X. Ein vernünftigerer KI-Agent - Such-Workflow
Wenn Sie diese Fähigkeit in einen vollständigen Agent-Workflow integrieren, können Sie dieses Muster erstellen:
Erster Schritt: Identifizierung des Problems
Eine klare Forschungsziele, anstatt direkt ziellos zu suchen.
↓
Zweiter Schritt: Suche
Suche nach relevanten Webseiten, Nachrichten und Informationen.
↓
3. Schritt: Quelle auswählen
Vorzugsgewicht wird auf offizielle Dokumente, Autoritäten, Rohdaten und hochwertige Medien gewählt.
↓
4. Schritt: Extrakt
Lesen Sie den vollständigen Inhalt der wichtigsten Webseite.
↓
Schritt 5: Map / Crawl
Wenn das Forschungsgegenstand eine vollständige Website ist, analysieren Sie die Struktur der Website weiter und crawlen Sie sie in Massen.
↓
6. Schritt: Kreuzüberprüfung
Suche nach mehreren unabhängigen Quellen, um wichtige Fakten zu überprüfen.
↓
7. Schritt: Forschung
Für komplexe Fragen lassen Sie die KI mehrere Quellen zusammenfassen, um strukturierte Forschungsberichte zu erstellen.
↓
Schritt 8: Manuelle Prüfung
Eine abschließende Prüfung der wichtigsten Daten, Schlussfolgerungen und Zitate.
Genau das ist der Wert, den die Suche wirklich leisten sollte.
11. Wer ist am besten geeignet, diese Fähigkeit zu installieren?
Wenn Sie nur gelegentlich fragen:
Was ist ein Transformer? "
Diese Fähigkeit ist nicht notwendigerweise notwendig.
Wenn Ihre Arbeit häufig mit:
- Informationen überprüfen;
- Erstellen von Forschungsberichten;
- Wettbewerbsanalysen durchführen;
- Verfolgung von Branchennachrichten;
- Lesen von technischen Dokumenten;
- Sammlung von Materialien;
- Analyse von Unternehmen und Märkten;
- Aufbau von RAG;
- Erlaubt dem Agenten, die Internetrecherche selbstständig durchzuführen;
Dann ist der Wert von tavily-search - pro sehr offensichtlich.
Was sich wirklich verändert hat, ist nicht, dass die KI sucht, sondern:
Die KI kann von der Suche weiter zur Forschung gehen.
12. Schlussfolgerung: Die Suche ist die grundlegende Fähigkeit des AI-Agenten
Die künftigen KI-Agenten werden sich nicht nur darauf konzentrieren, Fragen zu beantworten.
Ein wirklich produktiver Agent muss in der Lage sein:
Informationen entdecken → Informationen erwerben → Informationen verstehen → Informationen überprüfen → Informationen synthetisieren → Schlussfolgerungen ziehen.
Was tavily-search - pro getan hat, ist es, eine relativ vollständige Reihe von Informationen für diesen Link zu bieten.
Von der Suche über Extract, von Crawl über Map bis hin zu Research, integriert es die ursprünglich dezentralen Aktionen des Internet-Informationserfassens und ermöglicht es Agenten, von einem Modell zu einem intelligenten Assistenten zu werden, der aktiv nach Informationen sucht, Materialien liest und Recherchen erledigt.
Natürlich garantiert es nicht, dass alle Suchergebnisse korrekt sind, und ersetzt es nicht das menschliche Urteil. Insbesondere in Bereichen mit hohem Risiko wie Finanzen, Medizin und Recht benötigen KI-Ausgänge nach wie vor eine manuelle Überprüfung.
Aber für Wissensarbeiter, die eine große Menge an Internet-Informationen verarbeiten müssen, ist die Bedeutung dieser Art von Fähigkeiten sehr klar:
Damit kann KI nicht nur „viel wissen", sondern tatsächlich „Antworten suchen".
Wenn Sie OpenClaw oder einen anderen KI-Agenten entwickeln und Suchfunktionen als Infrastruktur konfigurieren, ist tavily-search - pro eine wichtige Fähigkeit.
CocoLoop listet es derzeit auch als Bearbeitungsqualifikation und bietet einen Eintritt zur Installation und Verwendung.