Tavilysearch

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name: tavily-search
description: Tavily 搜索引擎集成，支持 web 搜索、内容提取、实时新闻查询等功能。使用场景：需要搜索最新网络信息、查找实时新闻、获取专业资料、验证事实准确性等。
env:
  - name: TAVILY_API_KEY
    description: Tavily API 密钥，用于调用搜索、提取、爬取等功能
    required: true
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# 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URL | `false` |
| `--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
```

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### 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
```

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### 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/.*"
```

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### 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"
```

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### 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 |
|------|------|--------|------|
| `query` | string | 必填 | 搜索关键词 |
| `search_depth` | enum | `basic` | 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_results` | integer | 5 | 返回结果数量，范围 0-20 |
| `topic` | enum | `general` | 搜索主题：`general`(通用) / `news`(新闻) / `finance`(财经) |
| `time_range` | enum | 可选 | 时间范围：`day`/`week`/`month`/`year` |
| `include_answer` | boolean | false | 是否包含 LLM 生成的直接答案 |
| `include_images` | boolean | false | 是否返回图片结果 |
| `include_raw_content` | boolean | false | 是否返回网页原始内容 |
| `include_domains` | array | 可选 | 限定搜索的域名列表 |
| `exclude_domains` | array | 可选 | 排除的域名列表 |
| `country` | string | 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