Tavily Search Skill#

Tavily 是专门为 AI 代理设计的搜索引擎，提供快速、准确的网络搜索能力，支持实时信息检索、内容提取、多维度过滤等功能。

前置配置#

1. 首先获取 Tavily API Key： https://tavily.com/

2. 安装依赖： pip install -r requirements.txt

3. 新建 .env 文件，填入你的 API Key： env

   TAVILY_API_KEY=tvly-你的实际API密钥
   
   

4. 程序会自动读取技能目录下的 .env 文件，无需配置全局环境变量

核心功能#

1. 网页搜索#

Tavily 核心搜索能力，支持多维度过滤和优化：

bash

# 命令行调用
python scripts/search.py search "搜索关键词" [选项]

# 最简调用
curl -X POST https://api.tavily.com/search \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $TAVILY_API_KEY" \
  -d '{"query": "搜索关键词", "include_answer": true}'

搜索选项：

参数说明默认值--depth <basic/advanced/fast/ultra-fast>搜索深度，basic=1信用点，advanced=2信用点basic``--chunks <1-3>每个来源返回的内容片段数量（仅advanced深度有效）3``--max <0-20>返回结果数量5``--topic <general/news/finance>搜索主题，news适合实时新闻general``--time <day/week/month/year>相对时间范围过滤无--start-date <YYYY-MM-DD>仅返回该日期之后的结果无--end-date <YYYY-MM-DD>仅返回该日期之前的结果无--answer包含LLM生成的直接答案false``--raw包含网页原始内容false``--images包含图片搜索结果false``--image-descriptions包含图片描述文本false``--favicon包含网站图标URLfalse``--include <域名1,域名2>限定搜索的域名列表（最多300个）无--exclude <域名1,域名2>排除的域名列表（最多150个）无--country <国家/地区>优先返回指定国家/地区的结果无--auto-params开启自动参数优化（自动调整搜索深度等）false``--exact精确匹配查询短语false``--usage响应中包含用量信息false``--json输出JSON格式false

使用示例：

bash

# 搜索2025年全年AI行业新闻
python scripts/search.py search "2025年AI行业大事件" \
  --topic news \
  --start-date 2025-01-01 \
  --end-date 2025-12-31 \
  --max 20 \
  --answer

# 高级技术搜索，限定学术/技术域名
python scripts/search.py search "大语言模型推理优化技术" \
  --depth advanced \
  --chunks 3 \
  --include arxiv.org,github.com,stackoverflow.com \
  --favicon

---

2. 网页内容提取#

批量提取指定URL的结构化内容，自动清理广告和无关元素：

bash

# 命令行调用
python scripts/search.py extract "url1,url2,..." [选项]

提取选项：

参数说明默认值--query <关键词>按关键词重排内容片段无--chunks <1-5>每个URL返回的片段数量3``--extract-depth <basic/advanced>提取深度，advanced支持表格/嵌入内容basic``--markdown输出Markdown格式false``--images包含图片false``--favicon包含网站图标false``--json输出JSON格式false

使用示例：

bash

# 批量提取3个技术文档，按"API"关键词重排内容
python scripts/search.py extract "https://docs.tavily.com,https://example.com/docs,https://api.example.com" \
  --query "API" \
  --extract-depth advanced \
  --chunks 5 \
  --markdown > docs.md

---

3. 整站爬取#

自动遍历整个网站，智能发现并爬取所有相关页面：

bash

# 命令行调用
python scripts/search.py crawl "根URL" [选项]

爬取选项：

参数说明默认值--instructions <文本>自然语言爬取指令（如"查找所有API文档页面"）无--max-depth <1-5>最大爬取深度1``--max-breadth <1-500>每层页面的最大链接数20``--limit <数字>总爬取页面上限50``--select-paths <正则1,正则2>只爬取匹配路径的页面无--select-domains <域名1,域名2>只爬取指定域名的页面无--exclude-paths <正则1,正则2>排除匹配路径的页面无--exclude-domains <域名1,域名2>排除指定域名的页面无--allow-external允许爬取外部域名true``--extract-depth <basic/advanced>内容提取深度basic``--markdown输出Markdown格式false``--images包含图片false``--favicon包含网站图标false``--json输出JSON格式false

使用示例：

bash

# 爬取Tavily文档站，只收集API相关页面
python scripts/search.py crawl "https://docs.tavily.com" \
  --instructions "Find all API documentation pages" \
  --max-depth 3 \
  --limit 100 \
  --select-paths "/api/.*,/documentation/.*"

---

4. 深度研究#

自动进行多轮搜索、信息整合，生成结构化研究报告：

bash

# 命令行调用
python scripts/search.py research "研究主题" [选项]

研究选项：

参数说明默认值--model <mini/pro/auto>研究模型，mini适合简单主题，pro适合复杂主题auto``--citation <numbered/mla/apa/chicago>引用格式numbered``--json输出JSON格式false

使用示例：

bash

# 生成行业研究报告
python scripts/search.py research "2026年AI Agent行业发展趋势" \
  --model pro \
  --citation apa

# 查询已有研究任务结果
python scripts/search.py get-research "任务ID"

---

5. 用量查询#

官方文档： https://docs.tavily.com/documentation/api-reference/endpoint/usage

查看API信用点使用情况和剩余额度：

bash

# 脚本调用
python scripts/search.py usage

返回结构说明：

json

{
  "key": {
    "usage": 135,
    "limit": 1000,
    "search_usage": 81,
    "crawl_usage": 0,
    "extract_usage": 2,
    "map_usage": 0,
    "research_usage": 52
  },
  "account": {
    "current_plan": "Researcher",
    "plan_usage": 135,
    "plan_limit": 1000,
    "search_usage": 81,
    "crawl_usage": 0,
    "extract_usage": 2,
    "map_usage": 0,
    "research_usage": 52,
    "paygo_usage": 0,
    "paygo_limit": null
  }
}

• key 字段：当前使用的API Key的用量统计
• account 字段：整个Tavily账户的总用量统计
• 用量查询结果有5-10分钟缓存，如需实时数据请直接调用官方API

2. 高级搜索参数#

参数类型默认值说明querystring必填搜索关键词search_depthenumbasic搜索深度： basic(1信用点, 平衡) / advanced(2信用点, 更高精度) / fast(快速) / ultra-fast(极速)max_resultsinteger5返回结果数量，范围 0-20topicenumgeneral搜索主题： general(通用) / news(新闻) / finance(财经)time_rangeenum可选时间范围： day/ week/ month/ year``include_answerbooleanfalse是否包含 LLM 生成的直接答案include_imagesbooleanfalse是否返回图片结果include_raw_contentbooleanfalse是否返回网页原始内容include_domainsarray可选限定搜索的域名列表exclude_domainsarray可选排除的域名列表countrystring可选按国家/地区优先返回结果

3. 响应格式#

json

{
  "query": "搜索关键词",
  "answer": "LLM生成的直接答案（当include_answer=true时返回）",
  "results": [
    {
      "title": "结果标题",
      "url": "页面链接",
      "content": "内容摘要",
      "score": 0.85,
      "favicon": "网站图标链接"
    }
  ],
  "response_time": 1.23,
  "usage": {
    "credits": 1
  }
}

使用示例#

搜索最新新闻#

bash

curl -X POST https://api.tavily.com/search \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $TAVILY_API_KEY" \
  -d '{
    "query": "2026年3月科技行业最新动态",
    "topic": "news",
    "time_range": "day",
    "include_answer": true,
    "max_results": 10
  }'

专业资料搜索#

bash

curl -X POST https://api.tavily.com/search \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $TAVILY_API_KEY" \
  -d '{
    "query": "大语言模型推理优化技术",
    "search_depth": "advanced",
    "include_raw_content": true,
    "include_domains": ["arxiv.org", "github.com", "openai.com"]
  }'

注意事项#

• API 调用信用点：基础搜索1点/次，高级搜索2点/次，内容提取1点/次，整站爬取2点/次，深度研究5点/次
• 免费 tier 提供 1000 次/月搜索额度
• 搜索结果默认按相关性排序，score 越高越相关
• 实时新闻查询请使用 topic: "news" 参数确保获取最新内容
• 深度研究任务耗时较长（通常30-60秒），请耐心等待
• 爬取大量页面时建议设置合理的 limit 参数，避免信用点过度消耗

版本更新#

v1.0.4 (2026-03-15)#

• ✅ 修复环境变量读取逻辑，只读取 TAVILY_API_KEY 避免暴露敏感信息
• ✅ 在 SKILL.md 中添加环境变量声明，确保注册数据与实际需求一致
• ✅ 移除未使用的 python-dotenv 依赖，优化依赖管理
• ✅ 添加 urllib3 依赖，确保脚本正常运行
• ✅ 所有核心功能测试通过