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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/treg

treg（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 API：3,000+ 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 credit，Exa 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（catalog）：

treg 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）：

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 Key（BYOK 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 MCP（Model 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：

1. catalog search按任务语义找搜索端点；
2. 调用前读到价格并计费到团队余额（或你的 BYOK）；
3. 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 $0.001；Tavily 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