如何用treg做AI搜索Tavily、Exa等搜索API在Agent中的终极用法【免费下载链接】tregOpenRouter for agent tools. Join community here: https://discord.gg/6mQYYfFMAn项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/treg/tregtreg开源的Agent工具版 OpenRouter让你用一个 token、一条命令调用 Tavily、Exa 等搜索 API3,000 端点按次计费低至几分钱起无需在各厂商网站注册账号。本文是面向新手的完整指南从安装到给 Claude 等 Agent 接入搜索能力只需几步。为什么用 treg 做 AI 搜索而不是自己接 API给 Agent 加联网搜索能力传统路径是注册 Tavily 账号 → 申请 API Key → 把 key 写进 Agent 配置 → 研究各家参数差异。而搜索 API 厂商往往还有订阅墙、配额墙。treg 的做法是服务端代持密钥按次计费一次 Tavily 基础搜索约 1 个 creditExa 搜索 $0.007价格直接展示在端点目录里零厂商账号没有 Tavily/Exa 账号也能调用treg 用自己的 key 提供服务密钥永不落地你自己的 key 存在 treg 服务端加密Agent 和队友全程只拿一个treg_live_...token价格透明调用前treg catalog get就能看到参数和价格先看清再花钱。三步上手安装、登录、第一次搜索调用# 1. 安装 CLI同时指向注册中心 curl -fsSL https://treg.to/install.sh | sh # 2. 登录支持 GitHub 登录 / 邮箱验证码 / token treg login登录完成后用你想做什么的自然语言搜索端点目录catalogtreg catalog search search the web # 按能力找工具而不是按厂商名搜索 API 怎么选Tavily vs Exa 核心差异treg 目录里两家搜索厂商的关键端点参数、价格都已录好数据文件见 src/treg/catalog/tavily.yaml 和 src/treg/catalog/exa.yaml能力TavilyExa普通网页搜索tavily.web.searchbasic/fast 1 creditadvanced 2 creditexa.web.search$0.007/10 条结果语义检索按意思找页面/人/公司需组合参数原生神经索引category可细分 people/company/news/publication带引用的直接答案include_answer参数exa.web.answer独立端点$0.005页面正文提取tavily.web.extract每成功 0.2 credit 起exa.web.contents.get每页每内容类型 $0.001整站抓取/站点地图tavily.web.crawl/tavily.web.mapexa.web.similar找相似页选型一句话要搜索引擎式结果 可选答案用 Tavily要语义搜索特定类型内容人物、公司、论文或带引用的答案用 Exa。同一个需求两家都能做时treg catalog search会把价格并排展示选择权在你treg 不会悄悄替你换供应商。实战语义搜索、网页提取与带引用答案Tavily 通用网页搜索支持时间范围、域名过滤、返回正文treg catalog get tavily.web.search # 先查参数与价格不花钱 treg call tavily.web.search --method POST \ --data {query:recent changes to the EU AI Act guidance,max_results:5,include_raw_content:markdown}Exa 按描述搜人、搜公司、搜新闻——这是它的看家本领自由文本即可treg call exa.people.search --method POST \ --data {query:head of security at a fintech in berlin,category:people,numResults:3} treg call exa.web.search.news --method POST \ --data {query:vector database funding round,category:news,startPublishedDate:2026-07-01}拿到 URL 后提取正文或直接要一个带引用的答案treg call exa.web.answer --method POST \ --data {query:What year was the HNSW algorithm paper published and by whom?}调用结束看一眼余额心里有数treg balance显示剩余额度和最近花费。接入你自己的 Tavily / Exa KeyBYOK 更省如果你已有付费的 Tavily 或 Exa 账号把 key 注册进 treg调用就走你的额度、不再从团队余额扣费treg secret add TAVILY_KEY --value tvly-xxxx # 加密存储在服务端treg 的密钥优先级规则credential ladder保证你自己的 key 永远优先于 treg 的所以接上自己 key 后这部分调用对团队余额免费且配额按你账号的官方限制执行。团队其他成员的 Agent 用同一个 token 即可享受key 本身从不下发到任何客户端。给 Agent 接入MCP 一条命令treg 原生支持 MCPModel Context Protocol把目录里的搜索端点直接变成 Claude、Codex 等 Agent 的工具treg mcp install # 在你的 Agent 环境里安装 MCP 服务架构细节见 docs/context/architecture/mcp-oauth.md。装好后Agent 会自动做三件事catalog search按任务语义找搜索端点调用前读到价格并计费到团队余额或你的 BYOK把搜索结果作为工具输出并入推理全程无需接触任何厂商 key。进阶搜索实验与目录数据treg 还在目录搜索背后做相关性实验——用一个裁判模型对召回的候选端点打分、分桶重排并按调用者行为搜完是否真的调用了评估效果设计文档见 docs/context/architecture/search-experiment.md。对使用者来说效果就是treg catalog search对任务式的自然语言查询比如帮我查某个域名最近的外部链接命中率更高。常见坑与省钱技巧先看价格再调用treg catalog get id展示参数、价格和示例响应不花一分钱控制结果数Exa 前 10 条结果含在基础价里numResults超过 10 每条加 $0.001Tavily 的advanced深度是 basic 的 2 倍价格日常用 basic 足够只取需要的内容类型Exa 的 contents 中 text / highlights / summary 各计一次费别全都要余额不足会收到 HTTP 402响应里带estimated_cost_micro和充值链接Agent 可以据此自动处理不会静默失败。更多参数见 USAGE.md目录设计见 docs/context/architecture/catalog.md。小结用 treg 做 AI 搜索的完整路径就四步安装 CLI → 自然语言搜目录 → 看清价格后调用 → 给 Agent 装 MCP。Tavily 负责通用搜索与抓取Exa 负责语义检索与引用答案一个 token 通吃有自家 API key 就接上 BYOK 更省。从此 Agent 的联网能力不再被各家的注册墙和配额墙卡住。【免费下载链接】tregOpenRouter for agent tools. Join community here: https://discord.gg/6mQYYfFMAn项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/treg/treg创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
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