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Tavily Web Search

当任务依赖 最新信息（新闻、市场数据、动态变化文档）时，必须优先使用本技能。Tavily Search 专为 AI Agent 设计，相比传统的 Google Search，它能直接返回结构化良好的摘要和高度相关的网页正文片段，显著减少了 Agent 解析无关 HTML 的 Token 开销。

安装

npx clawhub@latest install tavily-search

典型用途

• 查询最新事件与权威来源：获取过去 24 小时内发生的科技大事件或政策变动。
• 交叉验证事实，降低信息滞后风险：当 Agent 内置知识库（LLM Knowledge Cut-off）与现实发生冲突时。
• 为结论补充可追溯链接：在生成研报、周报时，自动添加 Sources 引用，增强可信度。
• 深度研究 (Deep Research)：递归执行多层搜索，从宏观概览深入到微观细节。
• 特定领域检索：如寻找某个开源库的最新的 API 使用示例，或对比不同 SaaS 产品的实时价格。

触发条件 / When to Use

• 时间敏感性 (Recency)：用户询问“今天/昨天/这周”发生的事。
• 存在知识盲区：当用户提到的术语、公司或事件不在 Agent 训练数据中时。
• 需要事实核查 (Fact-Checking)：对一个可疑的论点进行多方求证。
• 文档缺失补全：需要查看某个在线产品的最新官方文档，而本地没有该文档的镜像。
• 竞品分析与对比：需要获取竞争对手最新的官网描述、定价页面或用户评价。

核心能力 / Core Capabilities

1. 结构化结果获取 (Structured Results)

• 操作步骤：
  1. 调用 tavily_search 接口。
  2. 使用 search_depth: "advanced" 以获取更深层的抓取。
  3. 设置 max_results: 5（对于简单概览）或 max_results: 10（对于深度研报）。
• 最佳实践：在 Prompt 中明确要求 Agent 同时关注 title, url 和 content 字段。

2. 精准内容提取 (Clean Content Extraction)

• 操作步骤：
  1. 通过 include_raw_content: false 排除不必要的网页源代码，仅保留清洗后的正文。
  2. 利用 Tavily 的 answer 功能获取搜索引擎自动生成的初步简答。
• 最佳实践：如果需要更原始的数据进行二次加工，可配合 web_fetch 针对性抓取特定 URL。

3. 多样化媒体检索 (Multimodal Search)

• 操作步骤：
  1. 在搜索参数中开启 include_images: true。
  2. 获取图片 URL、宽度、高度及描述。
• 最佳实践：在生成图文并茂的 PPT 或文章时，使用此功能自动配图。

4. 来源归因与引文生成 (Citation Generation)

• 操作步骤：
  1. 收集所有搜索到的 url。
  2. 在生成的文本中，使用 [^1], [^2] 格式进行上标。
  3. 在文末生成 References 列表。

常用命令/模板 / Common Patterns

深度研究搜索模板 (Deep Research Template)

### 搜索目标 (Search Target)
[描述：查找 NVIDIA 2025 Q4 财报的核心指标及分析师预期]

### 搜索策略 (Search Strategy)
1. **宏观搜索**: 使用词组 `NVIDIA 2025 Q4 earnings report official PDF`.
2. **分析师视角**: 使用词组 `NVIDIA earnings analysis 2025 Goldman Sachs Morgan Stanley`.
3. **市场反应**: 使用词组 `NVDA stock price reaction Q4 2025 post-market`.

### 约束条件 (Constraints)
- 只采集发布日期在 2025 年 1 月之后的信息。
- 优先选择 `.gov`, `.edu` 或知名财经媒体（如 Bloomberg, Reuters）。

### 预期产出 (Desired Output)
- 汇总表：营收、净利、毛利率、同比增长。
- 分析师观点对比。
- 原文来源链接。

多语言搜索示例

// 示例：同时在中文和英文互联网搜索同一技术趋势
mcp_call({
  name: 'tavily_search',
  arguments: {
    query: "DeepSeek-V3 architecture analysis",
    search_depth: "advanced",
    include_answer: true
  }
});

进阶应用场景 / Advanced Use Cases

1. 自动化每日简报

• 配置一个 cron 任务，每天早上 8 点调用 tavily-search 抓取特定关键词的新闻，利用 summarize 技能生成摘要，并通过 notion 或 slack 发送给用户。

2. 招投标情报分析

• 输入某个项目的招标编号，Agent 自动搜索全网相关的招标公告、变更说明及历史中标结果，为用户提供竞争分析报告。

边界与限制 / Boundaries

• API 配额限制 (API Quota)：Tavily 的免费额度有限（通常每月 1000 次），在高频循环中使用时需注意熔断保护。
• 幻觉风险 (Hallucination)：虽然来源是真实的，但如果搜索引擎抓取到了虚假新闻，Agent 仍可能产生误导。必须进行多源对比。
• 隐私保护 (Privacy)：严禁将包含用户个人隐私、商业机密或 API Keys 的搜索词发送到外部搜索引擎。
• 付费墙限制 (Paywall)：Tavily 无法突破 WSJ, Bloomberg 等网站的付费墙订阅。
• 结果偏见 (Algorithm Bias)：搜索结果受算法排名影响，可能存在一定的立场偏见。

最佳实践总结

1. 精准 Query：不要只输入一个词，要输入一个具体的问题或完整的短语。
2. 多源验证：关键事实至少需要两个独立来源的印证。
3. 深度优先：对于复杂问题，第一遍搜索出的结果应作为第二遍更精确搜索的线索。
4. 清理噪音：使用 include_domains 或 exclude_domains 过滤掉不靠谱的博客或广告网站。
5. 记忆同步：搜索到的重要信息应同步到 MEMORY.md，避免重复搜索同一个固定事实。