ZZZ4AI 多源搜索
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技能介绍
要解决什么问题
在国内环境里,Agent 用 web_fetch 或浏览器自动化做检索时,常见引擎会触发滑块、反爬页、登录墙或 403,结果要么拿不到页面,要么只能手工换关键词试引擎。学术、视频、综合检索往往还要换不同站点,流程分散且不稳定。
技能如何工作
技能从 config.json 读取引擎名称与 URL 模板,先校验关键词、再按请求归类意图(综合 / 学术 / 视频 / 新闻 / 中英双语),并为每类选定 1~3 个主引擎与 1 个备选,然后用 {keyword} 占位构建请求 URL。
执行阶段会做速率控制(请求间隔约 1~2 秒,批量 3~4 个引擎一组),单请求超时 10 秒则跳过;主引擎失败时自动切备选。仅在 403 / 429 时访问引擎首页拉取 session cookie 并重试。成功后聚合各引擎的标题、摘要与链接,按 URL 去重并做相关性与时效排序;若涉及隐私、政治、医疗、金融等敏感词,会在搜索前做简要范围说明并征询是否继续。
当前保留 6 个实测可用源:综合(必应中国、必应国际、360)、学术(必应学术)、内容/视频(头条、B 站)。百度、搜狗、微博、知乎等 8 个源因 CAPTCHA、反爬或需 JS 验证等原因已从配置中移除。
边界与注意点
- 依赖公开搜索页与
web_fetch能力,不提供 API 密钥,也不保证长期不被站点策略变更影响。 - Cookie 仅驻内存,请求结束即清;除读取引擎列表外不写磁盘。
- 360 / 必应支持
site:、filetype:、引号精确匹配、-排除等语法;必应可用ensearch切换中英文,学术页可用sort、filters等参数;B 站可区分视频与专栏 URL。 - 若全部引擎失败,应换关键词或稍后重试,而不是重复高频轰炸同一源。
使用场景
- Agent 接到「找 B 站上的 Python 教程」时,走视频意图并调用 B 站搜索 URL 模板返回标题与链接
- 写技术调研需要先中文综述再补英文资料时,分别用必应中国 `ensearch=0` 与必应国际 `ensearch=1` 各搜一轮
- 整理文献综述前,用学术意图调用必应学术,并按相关度或期刊筛选参数缩小结果范围
- 跟进热点或行业动态时,用综合/资讯向引擎检索头条关键词,与其它源结果去重后汇总
适合人员
- 在国内环境维护 Agent 的集成工程师,需要不依赖 API Key、用 `web_fetch` 就能跑通的搜索技能
- 每周写竞品或行业简报的产品/市场分析,需要从综合站与资讯源拉同一关键词的多路结果
- 写论文或开题报告的学生与研究员,希望学术意图下直达必应学术并配合高级筛选参数
- 做开源文档或教程索引的社区维护者,需要把 B 站视频与 360/必应的 `site:` 站内检索结合起来