让 Agent 突破 LLM 训练数据的知识截止日期，获取实时新闻、股价、天气等动态信息。 Web Search 是 Agent 睁眼看世界的主要方式。
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Web Search 被包装成一个 MCP 工具，Agent 自主判断何时调用。 适合开放世界问答。
if (问题涉及实时信息) {
调用 web_search(问题)
}
定期爬取特定网站，更新向量数据库。 适合企业知识库维护。
Cron Job：每天爬取官网更新
→ 增量更新向量数据库
Agent 生成答案后，用 Web Search 验证关键事实。 减少幻觉，提高可信度。
生成回答 → 提取关键声明
→ 搜索验证 → 标注来源
搜索 API 返回大量网页片段（snippets），不能直接塞给 LLM。需要二次处理：
用户问题往往口语化、模糊。直接搜索效果差：
用户原始
「苹果最近怎么样」
LLM 改写
「Apple Inc 最新财报 2025」
搜索 API 有网络延迟（1-3 秒）。Agent 等待时需要： 设置 5-10 秒超时 + 重试 1 次 + 超时后返回友好提示「搜索超时，请稍后重试」。
Python 示例：Tavily 搜索
# 安装
pip install tavily-python
# 使用
from tavily import TavilyClient
client = TavilyClient(api_key="TAVILY_API_KEY")
results = client.search(
query="今天 AI 领域有什么新闻",
max_results=5,
include_answer=True
)
for r in results["results"]:
print(f"标题: {r['title']}")
print(f"摘要: {r['content']}")
print(f"来源: {r['url']}")
print("---")
Tavily 返回结构化结果，包含标题、摘要、URL，适合直接喂给 LLM。 注册获取 API Key：app.tavily.com