AI代理的效能与其获取最新、可靠信息的能力密不可分。在幕后，许多AI代理依赖Web搜索工具来获取最新的上下文信息，从而确保其输出内容始终保持相关性和准确性。然而，并非所有的搜索API都性能相同，也并非每个选项都能完美融入您的技术栈或工作流程。
在本文中，我们将深入探讨七款顶级的Web搜索API，您可以将它们轻松集成到您的AI代理工作流中。针对每款API，我们都提供了示例Python代码，助您快速上手。最棒的是，我们介绍的所有API都提供了免费（尽管功能有限）的使用层级，让您无需输入信用卡信息，即可轻松试用和体验，没有任何额外的门槛。
1. Firecrawl
Firecrawl 提供专为“AI设计”的搜索API，并辅以其强大的抓取/爬取功能。您可以选择多种输出格式：清晰的Markdown、原始HTML、链接列表或截图，以确保数据能够完美匹配您的后续工作流。它还支持可自定义的搜索参数（例如语言和国家），以便针对特定区域定位结果，并且专为需要大规模Web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 是一款专为AI代理和大型语言模型（LLM）设计的搜索引擎，它能够通过单次API调用将查询转化为经过验证、LLM即时可用的洞察。Tavily不会仅仅返回原始链接和冗余片段，它能聚合多达20个来源，然后利用专有AI对最相关的内容进行评分、筛选和排序，从而减少了自定义抓取和后期处理的需要。
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 是一款创新的、AI原生的搜索引擎，提供四种模式：自动（Auto）、快速（Fast）、关键词（Keyword）和神经（Neural）。这些模式有效地平衡了精度、速度和语义理解能力。Exa基于其自身高质量的Web索引构建，并在其神经搜索中采用由嵌入（embeddings）驱动的“下一链接预测”功能。此功能根据含义而非精确词语来显示相关链接，这使得它在探索性查询和复杂的多层筛选中表现尤为出色。
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 是一款快速且经济高效的Google SERP（搜索引擎结果页）API，能够在1至2秒内提供结果。它通过一个API支持所有主要的Google垂直搜索领域，包括搜索、图片、新闻、地图、地点、视频、购物、学术、专利和自动完成。Serper提供结构化的SERP数据，使您无需进行网页抓取即可构建实时搜索功能。您可以立即开始使用Serper，享受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数据。它拥有强大的基础设施，包括全球IP、完整的浏览器集群和验证码（CAPTCHA）解决能力，以确保结果的可靠性和准确性。此外，SerpApi还提供高级参数，例如通过location参数和/locations.json辅助功能实现精确的地理位置控制。
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 提供跨多个搜索引擎和垂直领域的实时SERP抓取服务，涵盖了Google网页搜索，以及Google新闻、学术、自动完成、Lens、财经、专利、职位和事件等专业端点，同时还包括亚马逊、Bing、百度和Google Play等非Google来源；这种广泛的覆盖范围使得AI代理能够针对正确的垂直领域，同时保持单一的JSON模式和一致的集成路径。
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 提供基于独立网络索引的隐私优先API，其网页、新闻和图片端点非常适用于为大型语言模型（LLM）提供基础数据而无需用户追踪。它对开发者友好，性能卓越，并包含免费使用计划。
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
我个人通过MCP Search将这些搜索API与Cursor IDE结合使用，直接在编辑器内获取最新的文档，这极大地加速了调试过程并优化了我的编程流程。这些工具不仅能驱动实时Web应用程序、代理式RAG工作流等，还能在敏感场景中确保输出结果有据可依，有效减少“幻觉”现象的发生。
主要优势：
- 支持定制化精确查询，包括筛选器、时效性窗口、区域和语言设置
- 灵活的输出格式，如JSON、Markdown或纯文本，实现AI代理间的无缝数据交接
- 能够搜索和抓取网页，以丰富AI代理的上下文信息
- 提供免费层级和经济实惠的按用量计费模式，让您无忧地进行实验和扩展
选择最适合您技术栈、延迟需求、内容覆盖范围和预算的API。如果您不确定从何开始，我强烈推荐Firecrawl和Tavily。我几乎每天都在使用它们。
