豆包搜索API+Skill Creator：定制AI搜索策略

如今AI Agent已经成为不少开发者、研究者的日常协作工具，但多数用户仍在沿用工具自带的默认检索逻辑，很少针对自身使用场景定制专属的搜索策略。而这些默认逻辑往往存在不少痛点：比如想要查找特定领域的学术论文时，结果里混杂了大量非专业平台的泛资讯；搜索官方AI模型的规格与定价时，却被第三方转载的过时信息淹没，甚至还会出现AI生成的低质内容。

笔者近期在开发自定义Agent工具时，尝试了一款面向开发者的独立AI搜索服务，它提供每月500次的免费调用额度，足够日常个人使用需求，超额后的计费标准也较为合理。接下来就以这款服务为例，完整分享如何从零搭建专属的Agent搜索技能，让你的AI助手检索信息更精准、高效。

AI Agent的联网检索流程拆解

从技术逻辑来看，AI Agent执行联网搜索主要分为两个核心环节，我们可以用“广撒网”和“定点挖”来概括：

1. 广范围检索：从用户提问到关键词匹配

当Agent接到联网检索的任务时，第一步会先将用户的自然语言提问转化为精准的搜索关键词。比如用户问“今年世界杯冠军是哪支队伍”，Agent会自动提炼为“2026世界杯 冠军”这样的关键词组合，再调用通用搜索引擎获取相关网页结果。

通常这类搜索返回的结果会包含网页标题、命中片段、来源链接等基础信息，如果返回的片段中已经包含了用户需要的直接答案，Agent就可以直接结合原始问题生成回答。

2. 定点挖：深度获取完整内容

但多数情况下，搜索返回的摘要片段有字数限制，无法提供足够的详细信息，比如用户询问“决赛的具体经过是怎样的”，仅靠摘要片段就无法满足需求。这时Agent就会启动fetch工具，直接访问目标网页获取完整的原始内容。

fetch工具的核心作用是将网页内容清洗为模型可以直接读取的格式，让Agent能够获取到完整的正文信息。不过这里也有两个特例：

• 部分工具内置了轻量模型，主模型发起fetch时可以附带查询指令，由轻量模型直接提取网页中的关键信息，避免加载完整正文占用过多上下文窗口。
• 如果任务中已经指定了具体的网页链接，Agent可以直接跳过搜索环节，直接fetch目标页面获取内容。

另外需要注意的是，fetch工具一般只能读取静态非登录页面，如果需要获取动态登录或者有访问限制的内容，就需要Agent辅助操作浏览器，或者由用户协助完成登录流程。

而目前主流的深度调研能力，本质上就是基于这两个环节的多轮“检索-获取”循环，通过不断补充搜索目标，交叉验证多个信源的信息，最终生成严谨的深度回答。

如何挑选适配Agent的搜索服务

搜索服务的质量直接决定了Agent获取信息的起点，优质的检索服务可以省去大量后续的内容清洗和上下文调整工作，避免Agent出现上下文混乱的问题。评判一款搜索服务的核心标准可以从四个维度展开：

1. 成本控制

对于开发者来说，AI模型的调用已经带来了不少成本，搜索服务的定价需要尽可能友好。这款服务提供了每人每月500次的免费搜索额度，对于个人用户来说完全足够日常使用，超额后的单次调用价格仅为0.02元，同时还有包月套餐可以进一步降低单价，不过包月模式有单日使用限额。对比行业内其他同类服务，国内多数产品的定价在0.02-0.08元/次，海外服务则普遍在0.03元/次以上，这款服务的性价比优势明显。

2. 结果可信度

可靠的AI回答依赖于权威的搜索结果，这款服务针对搜索结果做了多层权威度分级，从“非常权威”到“不权威”进行标注。

比如笔者在测试时搜索当天刚发布的新产品信息，返回的结果中已经针对不同来源做了权威度标记。官方团队介绍，他们会通过动态评估站点的发文质量定期更新权威度标签，同时针对部分主流平台，还会结合作者的专业度和单篇内容的质量进行过滤，避免营销号和低质内容进入结果池，同时还具备识别AI生成低质内容和Agent注入攻击的能力。实际测试下来，主流资讯平台的搜索结果确实按照这套规则完成了内容过滤和打标。

3. 可配置灵活性

针对不同的使用场景，用户往往需要定制搜索规则，比如“只搜索近7天的内容”、“不要检索XX平台的内容”、“优先获取官方网站的信息”等等。这款服务提供了通用和自定义两个版本，所有配置项对免费用户完全开放：

• 通用版：开箱即用的通用搜索模式，内置默认检索规则，无需额外配置。
• 自定义版：针对复杂场景定制的规则版本，可以适配个性化业务需求，还支持设置“直接返回全文Markdown”，省去二次fetch网页的步骤。

笔者在使用时选择了自定义版，以便获得最大程度的自定义空间。

4. 信息及时性

对于时效性要求较高的任务，搜索服务需要能够及时收录最新发布的内容。笔者在测试时搜索当天刚发布的新产品信息，很快就获取到了官方发布的信源，整体表现符合日常使用的及时性需求。

实操：从零搭建专属Agent搜索技能

这款搜索服务提供了三种接入方式，其中API方式拥有最全的配置项，适合开发者自建Agent框架或者定制专属技能。接下来就介绍如何通过API文档和官方技能创建工具，快速生成专属的搜索技能：

1. 基于API文档生成初版搜索技能

首先你需要获取该服务的自定义版API文档，将文档内容完整复制后，发送给内置了技能创建规范的Agent，发送的提示词可以参考以下格式：

这是XX搜索自定义版本的API文档 <此处替换为对应API文档全文>
遵循官方技能创建规范和该API文档，帮我定制专属AI联网搜索Skill
用户首次调用时，引导其提供API Key，并保存在环境变量中

发送后，Agent会自动按照API文档的调用规则和技能创建规范，生成完整的搜索技能代码，无需你手动编写任何代码。

这里需要注意的是，API文档的完整链接可以从官方平台获取，复制全文后直接发送即可，Agent会自动完成后续的代码生成工作。

2. 定制个性化的检索策略

在生成初版技能的过程中，Agent通常会询问你常用的搜索场景和偏好的回答方式，如果Agent没有主动询问，或者生成的规则不符合你的需求，你可以直接通过自然对话的方式提出修改要求。

比如笔者作为开发者，经常需要查询各类服务的API文档和定价信息，如果Agent默认检索时总是返回第三方转载的内容，很容易出现信息错误。这时我会直接发送提示：“我平时经常需要查各个服务的API文档、定价等内容，关于这块想定制一下搜索与fetch规则”。

Skill会自动补充对应的检索策略偏好，比如为我添加了以下两条规则：

• 优先检索官方网站来源，利用时效参数筛选更近的内容
• 针对这类查询，直接返回一手正文，减免fetch原始API文档网页的步骤

更贴心的是，Agent还会自动帮我过滤掉国内主流技术社区这类二手转载站点，这类站点虽然搜索权重较高，但API信息的错误率往往偏高。你也可以根据自己的需求定制规则，比如要求Agent在搜索学术论文时，只返回学术预印本平台的内容。

3. 测试验证最终效果

完成技能定制后，你可以在新的对话窗口中直接让Agent使用该搜索技能进行检索，比如发送“帮我搜索XX相关的内容”，Agent会自动按照你定制的规则完成检索。

如果想要让该技能成为默认的搜索方式，可以直接让Agent优化技能描述，将其设置为全局默认的联网搜索技能。首次使用该技能时，Agent会引导你输入该搜索服务的API Key，验证通过后就可以启用免费额度，提升Agent的检索效率。

实际测试下来，按照定制的搜索规则，Agent会自动过滤掉不希望出现的站点来源，精准返回符合需求的内容，比如搜索学术论文时只返回学术预印本平台的结果，完全符合预期效果。

写在最后

通过以上步骤，你已经完整掌握了AI Agent联网搜索的原理，以及从零搭建专属搜索技能的方法。整个过程无需编写任何代码，只需要借助这款搜索服务的API和官方技能创建工具，就可以打造出更精准、高效的Agent检索体验，大幅提升日常信息查询和深度调研任务的效率。

不妨按照本文的步骤尝试定制属于你的Agent搜索技能，也欢迎将这篇内容分享给有需要的朋友。