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构建者与 AI Agent 的 API 实战手册

教程、横向对比与用例，帮你为 LLM 回答找证据、搭 Agent 流程、把 AI 功能推到生产。

Tavily、Exa、Serper、API Pick 都自称是「给 LLM 用的搜索层」。它们在返回结构、过滤维度和计费方式上差别其实很大。下面是来自一线工程师的横向对比。

凡是写过「让 Agent 读一组 URL 并总结」的人，都被 URL 清洗那一步坑过。Firecrawl、Jina Reader、API Pick Extract 各有解法，下面是实操对比。

想让 Agent 的回答基于最新信息？只要两样东西：一个返回 LLM 友好 snippet 的搜索 API，加一个模型能调用的 tool 定义。本文把这两件事拆成 4 步。

创业者、PM、分析师早上 8 点想要的都是同一样东西：一份精炼的「昨夜发生了什么」摘要。一个 News Search API、一次 LLM 调用、一份 cron，下午就能交付。