Si les grands modèles sont responsables de « penser », les outils de recherche sont responsables de permettre à l'IA de « voir le monde ».
Un problème très réel lors de l'utilisation d'agents d'IA tels qu ' OpenClaw, Claude Code, etc. est que les connaissances détenues par le modèle lui-même ne sont pas égales à des informations Internet en temps réel. Lorsque nous avons besoin d'étudier une dernière tendance de l'industrie, d'analyser les concurrents, de trouver des documents techniques ou même de vérifier une nouvelle qui vient de se produire, la connaissance du modèle lui-même ne suffit souvent pas.
C'est aussi tavily-search - pro La valeur de cette compétence.
Selon la page des compétences de CocoLoop, tavily-search - pro est une compétence de recherche et de recherche en IA basée sur l'API officielle de Tavily, regroupant des capacités telles que la recherche, les nouvelles, les finances, l'extrait, l'exploration, la carte et la recherche dans un seul outil.
Premièrement, quels problèmes résolve-t - il ?
La solution de recherche traditionnelle est « Aidez-moi à trouver la page Web ».
Ce que l'agent AI a vraiment besoin, c'est :
Trouver l'information → Comprendre l'information → Extraire l'information → Organiser l'information → Effectuer des recherches à partir de sources multiples.
Il y a une différence évidente entre les deux.
Par exemple, lorsque vous demandez à un agent d'étudier « les tendances du marché des agents d'IA en 2026 », une recherche ordinaire ne fournira qu ' un lot de pages Web, alors qu ' un agent avec des capacités de recherche devra faire plus :
- Rechercher les dernières informations ;
- Sélectionner des sources fiables ;
- Acquérir le corps de la page Web ;
- Validation croisée de différentes sources ;
- extraire les données clés ;
- résumer les points de vue différents ;
- Il s'agit d'un rapport structuré
L'objectif de conception de tavily-search - pro est d'intégrer plusieurs liens de ces étapes.
Il ne s'agit donc pas seulement d'une « compétence de recherche », mais plutôt d'une infrastructure d'acquisition et de recherche d'informations pour les agents d'IA.
Deuxièmement, sept capacités couvrant le lien complet de la recherche à la recherche
1. Recherche : permet à l'agent de rechercher sur Internet
La recherche est la capacité la plus basique et la plus utilisée.
Il prend en charge les modes de recherche de base et avancés et fournit des contrôles tels que le filtrage temporel, les restrictions de nom de domaine, les préférences régionales et nationales, tout en renvoyant des résultats de recherche adaptés au traitement de grands modèles.
Cela signifie que vous pouvez demander à l'agent de rechercher non seulement "ce qu 'il y a", mais aussi de qualifier davantage :
- Ne regardez que les informations de la période récente ;
- Recherche uniquement sur les sites Web spécifiés ;
- exclure certains noms de domaines ;
- effectuer des recherches pour un pays ou une région spécifique ;
- Ajustez la qualité des résultats en fonction de la profondeur de recherche.
Ces capacités de contrôle sont très importantes pour les agents d'IA qui ont besoin d'informations en temps réel.
2. Nouvelles : Suivi rapide des actualités et des développements de l'industrie
Si la tâche est de suivre les nouvelles, la recherche Web ordinaire nécessite souvent de juger par elle-même quels résultats appartiennent aux nouvelles.
Le mode Nouvelles est optimisé pour les scénarios de nouvelles et peut aider les agents à localiser plus rapidement des informations plus pertinentes.
Par exemple :
« Rassembler les principales nouvelles de l'industrie des agents d'IA de la semaine dernière. »
L'agent peut utiliser la recherche de nouvelles pour obtenir des informations, puis générer et analyser davantage.
Ces capacités sont particulièrement adaptées pour :
- Intelligence de l'industrie ;
- Surveillance de l'opinion publique ;
- Dynamique d'entreprise ;
- Nouvelles scientifiques et technologiques ;
- Suivre les tendances du marché.
3. Finance : attention aux informations financières et de marché
Pour la recherche en investissement, l'analyse d'entreprise et l'étude de marché, l'information financière a des attributs verticaux évidents.
tavily-search - pro fournit un mode de recherche financière, qui peut rechercher du contenu lié à la finance.
Par exemple :
« Étudier les résultats d'une entreprise au dernier trimestre et rassembler les informations publiques pertinentes. »
Un mode de recherche financière spécial peut réduire le coût de filtrage des informations par rapport à l'agent filtrant les informations financières dans de nombreuses pages Web ordinaires.
Bien sûr, il est plus approprié comme source d'information dans le processus de recherche que de remplacer directement un terminal de données financières professionnel ou un système de décision d'investissement.
Extrait : ne regardez pas seulement les résultats de recherche, lisez directement la page Web
C'est une capacité très nécessaire pour les agents d'IA.
Les résultats de la recherche vous disent généralement :
« Cette page contient peut - être les informations dont vous avez besoin. »
Mais le contenu réellement précieux est souvent caché dans le corps de la page.
Extract peut obtenir du contenu lisible à partir d'une URL spécifiée et prendre en charge la sortie sous forme de Markdown ou de texte, et peut également combiner les termes de requête pour le traitement de la pertinence du contenu.
Ceci est particulièrement utile pour les scénarios suivants :
- Lire la documentation technique ;
- extraire le rapport d'étude ;
- organiser les données de la page Web ;
- Prétraitement des données RAG ;
- analyse de l'article spécifié ;
- Rechercher des informations spécifiques sur une page Web.
En bref :
La recherche est chargée de trouver les données, et l'extrait est chargé de récupérer les données.
Crawl : passer de « lire une page » à « étudier tout le site ».
Si Extract résout le problème d'une seule page, alors Crawl est orienté vers l'acquisition d'informations au niveau du site Web.
Par exemple, un projet technique comporte des dizaines voire des centaines de pages de documentation.
Si vous ouvrez manuellement un par un, non seulement cela prend du temps, mais il est également difficile d'assurer l'intégrité.
Crawl peut parcourir récursivement à partir de l'URL racine et prend en charge des contrôles tels que la profondeur, la quantité, l'inclusion et l'exclusion du chemin.
Cela le rend particulièrement adapté pour :
Recherche sur la documentation technique
Par exemple :
« Analyser la documentation officielle de ce projet pour organiser ses API, son installation et ses fonctions de base. »
Analyse concurrente
Par exemple :
« Prenez les descriptions de produits, les pages de fonctionnalités et les informations de prix sur le site Web officiel des concurrents et composez-les dans un rapport concurrentiel. »
Contenu du site Web Organize
Par exemple :
« Classifier les principaux contenus de cette base de connaissances par thème. »
Pour l'Agent, cette capacité signifie que l'objet de recherche ne se limite plus à « un article », mais peut être étendu à l'ensemble du système d'information.
Cinquièmement, la carte : d'abord comprendre ce qu 'est un site Web.
Souvent, un agent doit d'abord savoir avant de commencer à parcourir un site :
« Quelles pages se trouvent sur ce site ? »
Map a résolu le problème.
Il peut aider l'agent à découvrir rapidement la structure URL du site Web et à générer une carte du site.
Cette étape peut sembler simple, mais elle est très importante pour les grands sites Web.
Un processus d'acquisition d'informations raisonnable peut se transformer en :
Map → Trouver la structure du site Web → Crawl → Crawling par lots → Extraire → Extraire le contenu principal → Recherche → Former un rapport.
Cette approche est plus adaptée à la recherche structurée que de saisir aveuglément une fois qu ' elle est montée.
Recherche : transformer la recherche en recherche
Si la fonctionnalité précédente s'attaque à l'acquisition d'informations, la recherche est l'une des capacités les plus précieuses de toute la compétence.
Le mode de recherche peut collecter automatiquement plusieurs sources en fonction des problèmes de recherche et générer des rapports de recherche structurés avec des références, tout en fournissant différents modèles tels que mini, pro et auto.
Cela signifie que les utilisateurs n'ont pas nécessairement besoin de concevoir eux-mêmes un processus de recherche complet.
Par exemple, vous pouvez proposer directement :
« Étudier le développement actuel de l'agent d'IA dans le domaine de la bureautique d'entreprise, en se concentrant sur l'analyse des principaux scénarios d'application, des produits représentatifs, des tendances du marché et des risques potentiels. »
L'agent peut effectuer une récupération d'informations multi-sources autour de ce problème, puis effectuer un tri complet.
La plus grande différence avec la recherche normale est que :
Le point final de la recherche est une liste de résultats, tandis que le point final de la recherche est un résultat de recherche.
Pourquoi est-il particulièrement approprié pour les agents d'IA ?
Les outils de recherche traditionnels sont conçus pour « les gens ».
Après avoir vu une douzaine de résultats de recherche, les gens peuvent juger par eux-mêmes :
- quel site est fiable ;
- quel article est important ;
- Quelles informations valent la peine de continuer à lire ;
- Il n'y a pas de contradiction entre les sources.
Les agents AI nécessitent des outils plus structurés.
L'avantage de tavily-search - pro est précisément qu 'il conçoit des actions telles que la recherche, l'extraction, l'exploration et la recherche en fonction des appels d'agents.
Il est donc particulièrement adapté aux types de tâches suivants.
1. Enquêtes approfondies
par exemple, études de marché, analyse de l'industrie, analyse des tendances technologiques.
2. Préparation des données RAG
Acquérir des connaissances externes via la recherche et l'extraction avant d'entrer dans le processus de traitement des données ultérieur.
3. Analyse concurrente
Obtenez des informations publiques sur vos concurrents en vrac via Search, Crawling et Extract.
4. Nouvelles Monitor
Utilisez les capacités News pour suivre les développements de l'industrie.
5. Recherche technique
Recherchez la documentation officielle, les projets GitHub, les articles techniques et approfondissez avec Extract ou Crawl.
6. Création de contenu
Pour la création d'articles nécessitant une vérification des faits et des informations multi-sources, le coût de la collecte de données préliminaires peut également être considérablement réduit.
La page CocoLoop répertorie également les travailleurs de la connaissance, les chercheurs, les analystes, les chefs de produit, les spécialistes du marketing, les développeurs, les rédacteurs techniques et les créateurs de contenu comme principaux groupes de population applicables.
Huit, ses avantages, pas seulement "recherche plus forte"
Dans l'ensemble, cette compétence a plusieurs caractéristiques évidentes.
Premièrement, la concentration multi-compétences.
La recherche, l'extraction de pages Web, l'exploration de sites Web, la sitemap et la recherche en profondeur sont intégrées, sans avoir à changer fréquemment d'outils pour différentes tâches.
Deuxièmement, les paramètres de contrôle sont abondants
L'heure, le nom de domaine, la profondeur de recherche, la région et d'autres paramètres peuvent aider l'agent à réduire la portée des informations et à améliorer l'efficacité de la recherche.
Troisièmement, adapté au traitement de la machine
Il est non seulement destiné à la lecture humaine, mais tient également compte des besoins des agents d'IA pour des informations structurées.
Quatrièmement, la recherche apporte ses propres idées de citation
Pour les missions de recherche, il est très important d'où proviennent les informations.
Les résultats de la recherche avec des sources sont plus faciles à vérifier que les « résumés de l'IA » sans source.
9 A-t - il des défauts ?
Bien sûr qu 'il est.
La page CocoLoop énumère également explicitement plusieurs limites.
1. Question de coût
La recherche avancée et le mode recherche consomment plus de crédits API.
Si l'agent effectue des études approfondies à haute fréquence, le coût peut augmenter rapidement.
Par conséquent, la stratégie plus raisonnable n'est pas « Toutes les questions utilisent la recherche », mais plutôt :
Les questions simples utilisent la recherche, les pages Web clés utilisent l'extrait, les tâches au niveau du site Web utilisent l'exploration, la recherche complexe utilise la recherche.
2. Dépendance réseau
Cette compétence repose sur le service Tavily et n'est pas un système de recherche complètement hors ligne en soi.
Les capacités de recherche de l'Agent peuvent également être affectées en cas de problème avec le réseau ou les services tiers.
3. Problèmes de confidentialité
Les requêtes de recherche et le contenu de l'URL doivent être envoyés à un service tiers.
Par conséquent, une attention particulière doit être accordée aux questions de conformité des données s'il s'agit de confidentiels internes d'une entreprise, d'informations personnelles sensibles ou de données commerciales qui n'ont pas encore été rendues publiques.
La page CocoLoop recommande également de prêter attention aux risques de confidentialité et de conformité liés au téléchargement du contenu de la requête sur le service Tavily.
4. API Key Sécurité
Cette compétence dépend TAVILY_API_KEY。
Les clés API ne doivent pas être écrites directement dans le dépôt de code, les journaux ou les fichiers de configuration publics, sinon elles peuvent entraîner une fuite de certificats.
X. Un flux de travail de recherche d'agents d'IA plus rationnel
Si vous mettez cette compétence dans un flux de travail d'agent complet, vous pouvez former ce modèle :
Étape 1 : Identifier le problème
Définir clairement les objectifs de la recherche, plutôt que de mener directement une recherche sans but.
↓
Etape 2 : Recherche
Recherchez des pages Web, des nouvelles et des informations pertinentes.
↓
Étape 3 : filtrer les sources
La priorité est donnée aux documents officiels, aux autorités, aux données brutes et aux médias de haute qualité.
↓
Étape 4 : extrait
Lisez le contenu complet de la page Web clé.
↓
Étape 5 : Cartographie / Crawl
Si l'objet de recherche est un site Web complet, analysez davantage la structure du site Web et explorez par lots.
↓
Étape 6 : Validation croisée
Vérifiez les faits importants à partir de sources indépendantes.
↓
Étape 7 : La recherche
Pour les problèmes complexes, laissez l'IA synthétiser plusieurs sources pour générer des rapports de recherche structurés.
↓
Étape 8 : Révision manuelle
Effectuer un examen final des données clés, des conclusions et des références.
C'est la valeur que la recherche d'IA devrait vraiment jouer.
11 Qui mérite le plus d'installer cette compétence ?
Si vous demandez seulement de temps en temps à AI :
« Qu ' est-ce qu ' un transformateur ? »
Cette compétence n'est pas nécessairement nécessaire.
Mais si votre travail implique souvent :
- vérifier les informations ;
- Rédiger des rapports d'étude ;
- analyse concurrentielle ;
- Suivre les nouvelles de l'industrie ;
- Lire la documentation technique ;
- collecte de contenu ;
- Analyse des entreprises et des marchés ;
- Construire un RAG ;
- permettre à l'agent de terminer la recherche sur Internet de manière autonome ;
La valeur de tavily-search - pro sera alors très évidente.
Ce qui change vraiment n'est pas « si l'IA recherche », mais :
L'IA peut-elle passer de la recherche à la recherche ?
Conclusion : La recherche est la capacité de base de l'agent d'IA
Les futurs agents d'IA ne se limiteront pas à « répondre aux questions ».
Un agent vraiment productif doit être capable de :
Découvrir l'information → Acquérir l'information → Comprendre l'information → Vérifier l'information → Synthétiser l'information → Former une conclusion.
Ce que tavily-search - pro a fait, c'est de fournir un ensemble relativement complet d'outils d'acquisition d'informations pour ce lien.
De la recherche à l'extraction, de la recherche à la carte, en passant par la recherche, il a intégré les actions d'acquisition d'informations Internet autrefois décentralisées, permettant à l'agent de passer d'un modèle qui ne répond qu'à des questions en fonction des connaissances déjà acquises à un assistant intelligent capable de rechercher, de lire et de faire des recherches activement.
Bien sûr, il ne garantit pas que tous les résultats de recherche sont corrects, et il ne remplace pas le jugement humain. Surtout dans les domaines à haut risque tels que la finance, la médecine et le droit, la sortie d'IA nécessite toujours une vérification manuelle.
Cependant, pour les travailleurs du savoir qui ont besoin de beaucoup de traitement de l'information Internet, la signification de ce type de compétence est très claire :
Cela permet à l'IA de ne pas simplement « savoir beaucoup », mais de « trouver des réponses ».
Si vous construisez OpenClaw ou un autre agent d'IA et que vous configurez la capacité de recherche en tant qu ' infrastructure, tavily-search - pro vaut la peine d'être considérée comme une compétence prioritaire.
CocoLoop le répertorie également actuellement comme une compétence éditoriale sélectionnée et fournit un portail d'installation et d'utilisation.