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7个免费的Web搜索API供AI代理使用
介绍
AI代理的有效性在于其获取新鲜、可靠信息的能力。许多代理在后台使用网络搜索工具来获取最新的上下文信息，以确保其输出保持相关性。然而，并非所有的搜索API都相同，并不是每个选项都能无缝融入你的技术栈或工作流程。
在本文中，我们将评审7个可以集成到代理工作流程中的顶级Web搜索API。对于每个API，你都可以找到示例Python代码，帮助你快速入门。最重要的是，我们介绍的每个API都提供免费（但有限）的使用层，让你无需输入信用卡或遇到其他障碍即可进行实验。
1. Firecrawl
Firecrawl提供了一个专为“AI”构建的搜索API，以及其爬取/抓取技术栈。你可以选择输出格式：干净的Markdown、原始HTML、链接列表或截图，以便数据适合你的下游工作流程。它还支持可定制的搜索参数（例如语言和国家），以按地区定位结果，并专为需要大规模网络数据的AI代理而构建。
安装：pip install firecrawl-py
from firecrawl import Firecrawl
firecrawl = Firecrawl(api_key="fc-YOUR-API-KEY")
results = firecrawl.search(
query="KDnuggets",
limit=3,
)
print(results)2. Tavily
Tavily是一个为AI代理和大型语言模型（LLM）设计的搜索引擎，可以在单个API调用中将查询转化为经过验证的、适合LLM的见解。Tavily不是返回原始链接和嘈杂的片段，而是聚合多达20个来源，然后使用专有AI对最相关的内容进行评分、过滤和排序，减少了自定义抓取和后处理的需求。
安装：pip install tavily-python
from tavily import TavilyClient
tavily_client = TavilyClient(api_key="tvly-YOUR_API_KEY")
response = tavily_client.search("Who is MLK?")
print(response)
3. Exa
Exa是一个创新的、AI原生的搜索引擎，提供四种模式：自动、快速、关键词和神经网络。这些模式有效地平衡了精度、速度和语义理解。Exa基于其高质量的网络索引，使用嵌入驱动的“下一个链接预测”进行神经搜索。此功能根据意义而非确切词汇显示链接，特别适合探索性查询和复杂的分层过滤。
安装：pip install exa_py
from exa_py import Exa
import os
exa = Exa(os.getenv('EXA_API_KEY'))
result = exa.search(
"hottest AI medical startups",
num_results=2
)
4. Serper.dev
Serper是一个快速且经济高效的Google搜索结果页面（SERP）API，可以在1到2秒内提供结果。它支持所有主要的Google垂直领域，包括搜索、图片、新闻、地图、地点、视频、购物、学者、专利和自动完成。它提供结构化的SERP数据，使你无需抓取即可构建实时搜索功能。Serper让你可以立即开始使用2,500次免费搜索查询，无需信用卡。
安装：pip install --upgrade --quiet langchain-community langchain-openai
import os
import pprint
os.environ["SERPER_API_KEY"] = "your-serper-api-key"
from langchain_community.utilities import GoogleSerperAPIWrapper
search = GoogleSerperAPIWrapper()
search.run("Top 5 programming languages in 2025")
5. SerpAPI
SerpApi提供了一个强大的Google搜索API，并支持其他搜索引擎，提供结构化的搜索引擎结果页面数据。它具有强大的基础设施，包括全球IP、完整的浏览器集群和CAPTCHA解决方案，以确保结果的可靠性和准确性。此外，SerpApi提供高级参数，例如通过位置参数进行精确位置控制和/locations.json助手。
安装：pip install google-search-results
from serpapi import GoogleSearch
params = {
"engine": "google_news", # use Google News engine
"q": "Artificial Intelligence", # search query
"hl": "en", # language
"gl": "us", # country
"api_key": "secret_api_key" # replace with your SerpAPI key
}
search = GoogleSearch(params)
results = search.get_dict()
# Print top 5 news results with title + link
for idx, article in enumerate(results.get("news_results", []), start=1):
print(f"{idx}. {article['title']} - {article['link']}")
6. SearchApi
SearchApi提供跨多个引擎和垂直领域的实时SERP抓取，涵盖Google Web以及专门的端点，如Google新闻、学者、自动完成、镜头、金融、专利、工作和事件，以及非Google来源如亚马逊、必应、百度和Google Play；这种广度让代理可以针对正确的垂直领域，同时保持单一的JSON架构和一致的集成路径。
import requests
url = "https://www.searchapi.io/api/v1/search"
params = {
"engine": "google_maps",
"q": "best sushi restaurants in New York"
}
response = requests.get(url, params=params)
print(response.text)
7. Brave Search
Brave Search提供一个以隐私为先的API，基于独立的网络索引，具有适用于网络、新闻和图片的端点，能够在不进行用户跟踪的情况下为大型语言模型提供支持。它对开发者友好，性能优越，并包含一个免费使用计划。
import requests
url = "https://api.search.brave.com/res/v1/web/search"
headers = {
"Accept": "application/json",
"Accept-Encoding": "gzip",
"X-Subscription-Token": ""
}
params = {
"q": "greek restaurants in san francisco"
}
response = requests.get(url, headers=headers, params=params)
if response.status_code == 200:
data = response.json()
print(data)
else:
print(f"Error {response.status_code}: {response.text}")
总结
我通过MCP搜索将搜索API与Cursor IDE配对，将最新的文档直接拉入我的编辑器中，这加快了调试速度并改善了我的编程流程。这些工具为实时Web应用程序、代理RAG工作流程等提供支持，同时保持输出的基础性，并在敏感场景中减少幻觉。
主要优势：
- 定制精确查询，包括过滤器、新鲜度窗口、地区和语言
- 灵活的输出格式，如JSON、Markdown或纯文本，以实现无缝的代理交接
- 可以选择搜索和抓取网络，以丰富AI代理的上下文
- 免费层和可负担的基于使用的定价，让你可以无忧地进行实验和扩展
选择与您的技术栈、延迟需求、内容覆盖和预算相匹配的API。如果你需要一个起点，我强烈推荐Firecrawl和Tavily。我几乎每天都在使用这两个。
