Если большие модели несут ответственность за «мыслие», то поисковые инструменты несут ответственность за то, чтобы дать ИИ возможность «видеть мир».
При использовании таких агентов ИИ, как OpenClaw и Claude Code, очень реальная проблема заключается в том, что знания, которыми обладают сами модели, не равны информации в Интернете в реальном времени.Когда нам нужно изучать последние отраслевые тенденции, анализировать конкурентов, искать техническую документацию или даже проверить новость, которая только что произошла, знания о самой модели часто недостаточно.
И это тоже. tavily-search-pro В чем заключается ценность такого навыка.
Согласно странице навыков CocoLoop, tavily-search-pro - это навыки поиска и исследования с помощью ИИ, построенные на основе официального API-интерфейса Tavily, которые объединяют поиск, новости, финансы, выдержки, сканирование, карты и исследования в одном инструменте.
Во-первых, какую проблему она решает?
Традиционный поисковый способ «Помогите мне найти страницу».
А то, что действительно нужно агенту AI, это:
Найти информацию → понять информацию → извлечь информацию → организовать информацию → завершить исследования на основе нескольких источников.
Существуют существенные различия между ними.
Например, если вы попросите агента исследовать «Тенденции рынка агентов AI в 2026 году», то обычный поиск может дать только несколько веб-страниц, в то время как агент, обладающий исследовательскими способностями, должен сделать больше:
- поиск новейшей информации;
- выбор достоверных источников;
- получение текста веб-страницы;
- c) перекрестная проверка различных источников;
- сбор ключевых данных;
- обобщение различных точек зрения;
- В конечном итоге будет подготовлен структурированный отчет.
Цель tavily-search-pro состоит в том, чтобы объединить несколько этапов этих шагов.
Таким образом, это не просто «поисковый навык», а ближе к инфраструктуре получения информации и исследований, ориентированной на агентов ИИ.
Семь способностей, охватывающих полную связь от поиска до исследования
1. Search: Позвольте агенту искать в Интернете
Поиск - это самая основная и наиболее часто используемая способность.
Он поддерживает базовые и расширенные режимы поиска и предоставляет возможности для управления временной фильтрацией, ограничениями доменных имен, национальными предпочтениями и возвращает результаты поиска, подходящие для обработки больших моделей.
Это означает, что вы можете попросить агента не просто искать «что есть», но и уточнить:
- - просматривать только информацию за последнее время;
- Поиск только на указанных сайтах;
- исключение некоторых доменных имен;
- поиск по конкретным странам или регионам;
- Корректировка качества результатов в зависимости от глубины поиска.
Эти возможности управления важны для агентов ИИ, которым нужна информация в режиме реального времени.
2.Новости: Быстрый отслеживание новостей и событий отрасли
Если задача заключается в отслеживании новостей, то обычный поиск в Интернете часто требует самостоятельного определения того, какие результаты являются новостями.
Режим новостей оптимизирован для сценариев новостей, что помогает агентам быстрее найти актуальную информацию.
Например:
«Образуйте важные новости от индустрии агентов ИИ за последнюю неделю.»
Агент может использовать поиск новостей для получения информации, которая затем может быть обобщена и анализирована.
Такие возможности особенно подходят для:
- промышленной информации;
- мониторинг общественного мнения;
- динамика предприятий;
- Научно-техническая новость;
- отслеживать тенденции рынка.
3.Финансы: сосредоточение внимания на финансовой и рыночной информации
Для инвестиционных исследований, корпоративного анализа и исследований рынка финансовая информация имеет заметный вертикальный характер.
tavily-search-pro предлагает режим поиска в области финансов, который позволяет искать материалы, связанные с финансами
Например:
«изучение результатов деятельности компании за последний квартал и обобщение соответствующей публичной информации»
Специализированная модель финансового поиска позволяет снизить расходы на фильтрацию информации по сравнению с тем, что агенты сами фильтровали финансовую информацию на большом количестве обычных веб-страниц.
Разумеется, он лучше подходит в качестве источника информации в процессе исследования, а не в качестве прямой замены профессионального терминала финансовых данных или системы принятия инвестиционных решений.
Выдержка: не просто смотреть на результаты поиска, читать страницу прямо.
Это очень необходимая способность агента ИИ.
Результаты поиска обычно говорят вам только:
«На этой странице может быть информация, необходимая вам».
Но действительно ценный контент часто скрыт в основном тексте страницы.
Extract получает читаемый контент с заданного URL-адреса, поддерживает вывод в формате Markdown или Text, а также корреляцию контента в сочетании с запросом.
Это особенно полезно при следующих сценариях:
- - чтение технической документации;
- с) извлечение исследований;
- - организация веб-сайтов;
- предварительная обработка данных RAG;
- анализ конкретных статей;
- Найдите конкретную информацию на веб-странице.
Проще говоря:
Search отвечает за поиск информации, а Extract отвечает за ее возвращение.
Crawl: переход от «читать одну страницу» до «исследовать весь сайт»
Если Extract решает проблему одной страницы, то Crawl ориентирован на получение информации на уровне сайта.
Например, в техническом проекте есть десятки или даже сотни страниц документации
Если вручную открыть один за другим, это не только отнимает много времени, но и сложно гарантировать целостность.
Crawl позволяет рекурсивно сканировать, начиная с корневого URL-адреса, и поддерживает управление глубиной, количеством, включением и исключением путей.
Это делает ее особенно подходящей для:
Исследование технических документов
Например:
«Проанализируйте официальную документацию проекта, чтобы собрать его API, способы установки и основные функции. »
Конкурентный анализ
Например:
«Образуйте описание продукции, страницы функций и информацию о ценах на официальных веб-сайтах конкурентов и составляйте отчет о конкурентах».
Содержание веб-сайта
Например:
"Основные элементы этой базы знаний сгруппированы по темам".
Для агента эта способность означает, что предмет исследования больше не ограничивается «одной статьей», а может быть расширен на всю информационную систему.
Карта: сначала выяснить, что представляет собой сайт.
Часто агентам нужно знать, прежде чем начать сканировать сайт:
«Какие же страницы на этом сайте? »
Карта решила эту проблему.
Он помогает агенту быстро обнаружить структуру URL-адреса сайта и создать карту сайта.
Этот шаг может показаться простым, но он очень важен для крупных сайтов.
Разумный процесс получения информации может превратиться в:
Карта → Найти структуру сайта → Crawl → Пакетный сканирование → Extract → Извлечение ключевого контента → Исследование → Формирование отчетов.
Этот подход лучше подходит для структурированных исследований, чем слепого захвата сразу.
Исследование: превратить поиск в исследование.
Если вышеприведенная функция решает проблему получения информации, то Research является одним из наиболее ценных способностей в Skill.
Модель Research позволяет автоматически собирать многочисленные источники в зависимости от вопроса исследования и создавать структурированные исследовательские отчеты с ссылками, предлагая различные модели, такие как mini, pro и auto.
Это означает, что пользователям не обязательно придется разрабатывать полный процесс поиска самостоятельно.
Например, вы можете напрямую сказать:
«Исследование текущих разработок AI-Agent в области деловой автоматизации предприятий с акцентом на анализ основных сценариев применения, репрезентативных продуктов, рыночных тенденций и потенциальных рисков».
Агент может найти многочисленные источники информации по этому вопросу и затем обобщить ее.
Самое большое отличие от обычного поиска заключается в том, что
Конечным пунктом поиска является список результатов, а конечным пунктом для исследования является результат исследования.
Почему он особенно подходит для агента ИИ?
Традиционные поисковые инструменты предназначены для «людей».
После того, как вы увидите десятки результатов поиска, вы можете судить сами:
- Какой сайт достоверен;
- какая статья важна;
- Какие сведения стоит читать;
- Не существует противоречий между различными источниками
Агент AI нуждается в более структурированных инструментах.
Преимущество tavily-search-pro заключается в том, что он разработал такие действия, как поиск, извлечение, сканирование и исследование, чтобы подходить к вызовам агента.
Таким образом, он особенно подходит для следующих категорий задач
1.Глубокое исследование
Например, исследования рынка, отраслевой анализ, анализ технологических тенденций.
2.Подготовка RAG данных
Получите внешние знания с помощью поисков и Extract, а затем перейдите к последующим процессам обработки данных.
3.Конкурентный анализ
Получите массовую доступную информацию о конкурентах с помощью поисков, сканирования и извлечения.
4.Мониторинг новостей
Используйте возможности News для отслеживания событий отрасли.
5.Технологические исследования
Поиск в официальной документации, проектах GitHub, технических статьях и дальнейшее изучение с помощью Extract или Crawl.
6.Создание контента
Стоимость предварительного сбора информации также может быть значительно сокращена при подготовке статей, требующих проверки фактов и многоисточников информации.
Страница CocoLoop также включает работников знаний, исследователей, аналитиков, менеджеров по продуктам, специалистов по маркетингу, разработчиков, технических авторов и создателей контента в качестве основных целевых групп.
Его преимущества - не только «поиск сильнее».
В целом, этот навык имеет несколько более очевидных характеристик.
Во-первых, многомощная концентрация.
Поиск, извлечение веб-страниц, сканирование веб-сайтов, карты сайтов и углубленные исследования объединены вместе, без необходимости часто переключать инструменты для разных задач.
Во-вторых, большое количество параметров управления.
Время, доменное имя, глубина поиска, регион и другие параметры помогают агенту сузить информацию и повысить эффективность исследования.
В-третьих, подходит для обработки машин.
Он не только ориентирован на чтение человеком, но и учитывает потребности агентов ИИ в структурированной информации.
В-четвертых, исследование приводит собственные идеи.
Для исследовательских миссий очень важно знать, откуда поступает информация.
Результаты исследований с источниками проще проверить, чем «результаты ИИ» без источников.
9. Есть ли у него недостатки?
Конечно, есть.
Страница CocoLoop также четко перечисляет некоторые ограничения.
1.Вопрос о затратах
Расширенный поиск и исследовательский режим потребляют больше кредитов API.
Расходы могут быстро увеличиваться, если Агент проводит глубокие исследования с высокой частотой.
Таким образом, более разумная стратегия не «все вопросы с помощью исследований», а:
Для простых вопросов используется поиск, для ключевых веб-страниц используется Extract, для задач на уровне сайта используется Crawl, а для сложных исследований используется Research.
2.Сетевые зависимости
Этот навык опирается на сервис Tavily и сам по себе не является полностью оффлайн поисковой системой.
Возможности поиска агента также могут быть затронуты в случае возникновения проблем с сетью или услугами сторонних лиц.
3.Проблемы конфиденциальности
Запросы поиска и URL-адреса должны быть отправлены на сторонние сервисы.
Поэтому особое внимание следует уделять соблюдению данных, когда речь идет о конфиденциальной корпоративной информации, личной конфиденциальной информации или не раскрытой коммерческой информации.
Страница CocoLoop также предупреждает о рисках конфиденциальности и соответствия требованиям, связанных с загрузкой запроса на сервис Tavily.
4. API Key безопасность
Этот навык зависит от TAVILY_API_KEY。
Ключевые данные API не должны записываться непосредственно в репозиторий кода, журналы или открытые файлы конфигурации, поскольку это может привести к утечке сертификатов.
Более рациональный поисковый процесс AI Agent
Если поместить этот навык в полный рабочий процесс агента, то можно создать следующую модель:
Первый этап: определение проблемы
Укажите четкую цель исследования, а не проводите прямой бесцеленный поиск.
↓
Второй шаг: поиск
Найдите соответствующие веб-страницы, новости и информацию.
↓
Шаг 3: Фильтр источников
Предпочтение отдается официальным документам, авторитетам, исходным данным и высококачественным СМИ.
↓
Четвертый шаг: Extract
Прочитайте полный контент основных страниц.
↓
Шаг 5: Map / Crawl
Если объектом исследования является полный сайт, то дополнительно анализируйте структуру сайта и сканируйте в пакете.
↓
Шаг 6: Перекрестная проверка
Проверка важных фактов с помощью множества независимых источников.
↓
Седьмой этап: Исследование
Для сложных вопросов позвольте ИИ синтезировать несколько источников для создания структурированных исследований.
↓
Этап 8: Ручная проверка
Окончательная проверка ключевых данных, выводов и цитат.
Именно в этом и заключается истинная ценность, которую должен сыграть поиск ИИ.
11 Кто больше всего заслуживает этого навыка?
Если вы просто иногда спрашиваете:
«Что такое трансформатор? »
Таким образом, этот навык не обязателен.
Но если ваша работа часто связана с:
- с) проверка информации;
- - подготовка исследований;
- проведение анализа конкуренции;
- отслеживать отраслевые новости;
- - чтение технической документации;
- сбор материалов;
- Анализ компаний и рынков;
- Создание RAG;
- предоставлять агенту возможность самостоятельно выполнять исследования в Интернете;
Тогда ценность tavily-search-pro будет очень очевидна.
Реальное изменение не в том, что «ИИ будет искать», а в том, что:
Может ли ИИ перейти от поиска к исследованию?
Поиск - это основная способность агента ИИ.
Будущие агенты ИИ не будут останавливаться только на «ответ на вопросы».
По-настоящему продуктивный агент должен быть в состоянии:
Обнаружение информации → получение информации → понимание информации → проверка информации → обобщение информации → формирование выводов.
То, что tavily-search-pro делает, заключается в том, чтобы предоставить более полный набор инструментов для получения информации для этой ссылки.
От поиска до экстракта, от сканирования до карты и исследования, он объединяет децентрализованные действия по получению информации в Интернете, превращая агента из «модели, отвечающей только на вопросы, основанные на уже имеющихся знаниях» в интеллектуального помощника, который может активно искать, читать и исследовать.
Конечно, это не гарантирует, что все результаты поиска будут правильными, и не заменяет человеческое суждение.В частности, в областях высокого риска, таких как финансы, здравоохранение и право, вывод ИИ по-прежнему требует ручной проверки.
Однако для работников, работающих с знаниями, которые нуждаются в обработке большого количества информации в Интернете, значение такого рода навыков уже очень явно:
Это позволит ИИ не просто «знать многое», но действительно «искать ответы».
Если вы создаете OpenClaw или другой агент ИИ, который настраивает поисковые возможности в качестве инфраструктуры, то tavily-search-pro стоит рассматривать в качестве навыка.
CocoLoop в настоящее время также перечисляет его в качестве выбранного навыка редактирования и предоставляет доступ для установки и использования.