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Multi-Search Skill - 智能多引擎搜索
本技能整合多个搜索引擎，自动检测网络环境，智能选择最佳可用引擎。
引擎优先级
质量优先模式 (prefer_quality=True)
- Tavily API (1000次/月) - 质量最高，需 API Key
- DuckDuckGo (无限免费) - 无需 API Key
- Bing Web Search API (1000次/月) - 需 API Key
- Bing 爬虫 (无限免费) - 最终回退
平衡模式 (prefer_quality=False, 默认)
- DuckDuckGo (无限免费) - 优先免费引擎
- Tavily API (1000次/月) - 如果配置了 API Key
- Bing Web Search API (1000次/月)
- Bing 爬虫 (无限免费)
核心能力
- 智能网络检测与引擎切换
- 自动配额管理（Tavily/Bing API）
- 支持网页内容抓取
- 5分钟网络检测缓存
使用方式
基本搜索
from multi_search import search
# 平衡模式 - 优先免费引擎
results = search("Python tutorial", max_results=5)
# 质量优先模式 - 优先使用 Tavily
results = search("AI research", max_results=5, prefer_quality=True)
# 强制重新检测网络（切换 VPN 后使用）
results = search("OpenClaw skills", max_results=5, force_network_check=True)搜索技能（自动质量优先）
from multi_search import search_skills
results = search_skills("OpenClaw AI agent automation", max_results=10)查看系统状态
from multi_search import get_status
status = get_status() # 使用缓存
status = get_status(force_network_check=True) # 强制重新检测抓取网页详细内容
from multi_search import search, fetch_web_content, fetch_search_results_content
# 搜索并抓取第一个结果的详细内容
results = search("OpenClaw new features", max_results=3)
if results:
content = fetch_web_content(results[0]['href'], max_length=3000)
# content['title'], content['content'], content['success']
# 批量抓取所有搜索结果的详细内容
enriched_results = fetch_search_results_content(results, max_length=2000)
for r in enriched_results:
if r.get('full_content'):
# 使用 summarize 技能总结内容
pass与 Summarize 技能结合使用
OpenClaw 工作流：
1. 使用 multi-search 搜索关键词
2. 选择感兴趣的搜索结果
3. 使用 fetch_web_content() 抓取网页内容
4. 使用 summarize 技能总结网页内容
5. 将摘要呈现给用户返回结果格式
[
{
'title': '结果标题',
'href': 'https://example.com',
'body': '结果摘要...',
'source': 'duckduckgo' # 或 'tavily', 'bing_api', 'bing_scraper'
}
]参数说明
query: 搜索关键词
max_results: 最大结果数（默认5）
prefer_quality: 是否优先质量（默认False）
force_network_check: 是否强制重新检测网络（默认False）
注意事项
- DuckDuckGo: 免费无限，但某些网络环境无法访问
- Tavily: 质量高，需要 API key，1000次/月
- Bing API: 官方稳定，需要 Azure 账号，1000次/月
- Bing 爬虫: 免费无限，但可能受反爬影响