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Agent Skill · 研究检索

tavily-search(Tavily 搜索)

tavily-search 用于查找、检索和筛选相关信息,适合在 Local Agent 中需要根据关键词、任务场景或来源线索快速定位候选结果时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

tavily-search 是研究检索类 Agent Skill,可用宿主为 Local Agent,通过unknown获取,权限为调用外部服务;许可证信息还不明确,暂无第三方扫描结果,按安装量在研究检索类的 73,675 个 Skill 里排第 71,596。

总安装 194周安装 8下载 63核验 2026-05-01

安装说明

本站只整理中文说明,不托管安装包,也不代用户安装。
许可证
unknown

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:tavily-search(Tavily 搜索)
来源仓库:https://modelscope.cn
仓库路径:tavily-search
安装命令:
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。当前暂无明确安装命令,请以来源页面说明为准。

这个 Skill 是做什么的

研究检索类 Skill 主要解决「找资料、核对事实、把来源整理清楚」的问题,通常会让助手先检索再总结。

用于查找、检索和筛选相关信息。tavily-search 属于研究检索类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。适合根据关键词快速定位候选结果。适用宿主包括 Local Agent,接入前应确认版本、权限和运行环境要求。可结合来源仓库和 README 核验具体用法。安装前建议确认权限范围和维护状态。

注意是否会触发联网或文件读写操作。

来源仓库内路径:tavily-search

上手步骤

4 步
  1. 1

    确认自己的宿主工具

    公开资料标注支持 Local Agent;先确认自己用的是其中之一,再按对应工具的 Skills 目录放置。

  2. 2

    拿到安装命令

    没有现成安装命令,按unknown的说明从来源页面获取,仓库路径是 tavily-search。

  3. 3

    安装后重启宿主

    命令执行完要完全退出宿主工具再打开,让新装的 Skill 被重新扫描到,否则列表里可能看不到。

  4. 4

    按最小权限试用

    它需要调用外部服务,先在测试目录或测试账号里跑,确认没问题再放到正式项目。

常见问题

6 条

tavily-search 怎么安装?

公开资料没有给出可以直接复制的命令,需要按来源页面说明手动安装,仓库内路径为 tavily-search。

tavily-search 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 Local Agent。其他工具只要能读取本地 Skill 目录,一般也能手动放进去,但要自己确认触发方式是否一致。

tavily-search 需要什么权限?

权限级别是调用外部服务。该 Skill 可能调用第三方服务、云服务或外部模型 API,使用前需要确认账号、额度、数据发送范围和服务条款。

tavily-search 是免费的吗?

公开资料没有标注明确许可证,收费和商用限制都无法确认。正式使用前请到来源仓库核对授权说明。

tavily-search 用的人多吗?

公开数据是累计安装 194 次,近一周安装 8 次,下载 63 次。这些数字来自第三方目录统计,只能当作热度参考,不代表质量或安全性。

tavily-search 安全吗?

没有查到第三方扫描结果,安全性无法从公开资料判断,安装前请自行审查源码、依赖和命令行为。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 专注 Local Agent 一种宿主,触发方式和使用习惯不用来回切换。

先想清楚的地方

  • 许可证没有明确标注,能不能商用、能不能再分发都不确定。
  • 没有第三方扫描结果,安全性只能靠自己读源码判断。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以来源仓库为准。

适不适合你

更适合

  • 已经在用 Local Agent,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理研究检索类任务、又不想每次都手写提示词的人。

不太适合

  • 需要明确授权才能用到公司项目里的场景。
  • 要求有安全扫描结论才肯安装的团队。
  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

研究检索类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
find-skills

寻找技能 · Codex、Claude

31,199,81316,486操作浏览器MIT有提醒
self-improving-agent

自我改进 Agent · OpenClaw

16,464,0023,396接触敏感数据MIT-0通过
soultrace

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7,588,94412需要联网未明确有提醒
self-improving

自我完善 · OpenClaw

6,829,2841,046需要联网MIT-0通过
microsoft-foundry

微软代工厂 · Codex、Claude

6,614,144764调用外部服务未明确有提醒
tavily-search

Tavily 搜索 · 本页

194—调用外部服务未明确未收录

按安装量取同分类前几名;数字来自第三方目录统计,只作热度参考,不代表质量结论。

SKILL.md 原文

工具调用示例(Tavily Search)

当您决定调用 tavily_search 工具时,您的响应应该是一个包含 tool_name 和 parameters 字段的 JSON 对象。parameters 字段的值应是工具所需的参数对象。

✅ 正确示例

parameters 字段内容:

{"query": "latest AI news"}

完整工具调用响应示例:

{"tool_name": "tavily_search", "parameters": {"query": "latest AI news"}}

❌ 错误示例 (请避免以下常见错误)

  • 在 JSON 中嵌入 Markdown 分隔符: ``` "`json\n{\"query\": \"latest AI news\"}\n`" ``` (Qwen 模型会将此作为 JSON 字符串的一部分,导致解析失败)
  • 参数名错误: {"q": "latest AI news"} (应为 "query" 而非 "q")
  • 参数值错误: {"query": 123} (query 参数值应为字符串,而不是数字)

关键指令

  1. 查询构建: 查询应该具体且相关
  2. 实时性: 适用于需要最新信息的问题
  3. 验证: 可用于验证其他信息来源

使用场景

  1. 获取实时新闻和信息
  2. 回答需要最新数据的问题
  3. 研究特定主题的背景信息
  4. 验证事实和数据的准确性

最佳实践

  • 查询应该具体且相关
  • 对于复杂问题,可以分解为多个搜索查询
  • 结合搜索结果进行综合分析
  • 优先使用英文关键词获取更准确的结果

示例查询

  • "2024年人工智能最新发展"
  • "OpenAI最新模型发布信息"
  • "比特币当前价格和趋势"
  • "Python 3.12新特性详解"

平台分布

Local Agent

72.95%
按下载量换算46

安全审计

暂无安全审计结果可展示。

权限和风险

调用外部服务

该 Skill 可能调用第三方服务、云服务或外部模型 API,使用前需要确认账号、额度、数据发送范围和服务条款。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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