AI 代理的网络搜索 API 对比（Seltz、Exa、Brave 和 Render API）
All Posts

AI 代理的网络搜索 API 对比（Seltz、Exa、Brave 和 Render API）

Ryan Turner
Ryan Turner · Head of Growth

当代理需要获取最新数据而非逐级点击流程时，搜索 API 便是最简便的途径。您无需通过浏览器，也无需建立会话，只需向模型提供一份简短的结果列表供其读取。选择时通常需考虑四个方面：索引类型、结果时效性、地理位置控制，以及响应内容实际能为模型提供什么。

这一点的重要性远超大多数球队的预期。A代理搜索 API 这是一种服务，它接收查询请求，并以结构化数据的形式返回排序结果，而非渲染后的页面。不过，它不仅仅是“JSON格式的谷歌”。 有些服务返回经过筛选的语义索引，有些返回独立的爬取结果，还有些返回特定国家用户实际看到的搜索结果页面（SERP），其中包含AI概览。因此，请根据需求而非品牌来选择。

要点
  • 一款面向 AI 代理的网络搜索 API 以牺牲浏览器控制权为代价换取速度：当代理需要的是事实而非流程时，这种设计非常适用。
  • Seltz 是一款原生代理搜索引擎，拥有自己的爬虫和索引；Exa 是在经过精心筛选的索引上进行的神经网络/嵌入式搜索；Brave 则运行着一个独立的网页索引。
  • Real-SERP 渲染 API 会根据地理位置返回实际用户搜索结果，包括 AI 概览和“人们还问”。
  • 2024年，自动化机器人占网络流量的51%（Imperva，《2025年恶意机器人报告》)，因此搜索结果页面（SERP）的访问权限正变得越来越受限，且越来越受地理位置的影响。
  • 根据任务需求选择合适的API：语义检索、独立排序，还是真正的本地化搜索结果页面（SERP）功能。

为什么让机器人使用搜索 API 而不是浏览器？

当客服机器人需要回答问题而非完成多步骤任务时，搜索API便是最佳工具。到2026年底，40%的企业应用将配备专用于处理特定任务的AI客服机器人，而这一比例在2025年还不到5%（高德纳). 这些代理大多需要快速获取关键信息，而非完整的自动化运行结果。

浏览器很臃肿。它们需要渲染 JavaScript、管理会话，并在页面界面中消耗大量资源，而这些资源模型根本不需要。搜索 API 则完全跳过了这些步骤。 你发送一个查询，便会收到标题、摘要和 URL，由模型决定接下来阅读什么。对于研究、事实核查和检索步骤而言，这通常已足够。根据我们的经验，只有当任务需要登录、点击或填写表单时，团队才会使用浏览器。

关键在于访问权限。2024年，自动化机器人首次在十年内超越人类，占所有网络流量的51%，其中恶意机器人占比达37%（Imperva，《2025年恶意机器人报告》)。因此，搜索引擎现在对爬虫采取了强力防御措施，所以大多数团队都会购买搜索API，而不是自己解析原始的搜索结果页面（SERP）HTML。关于这方面的更深入检索内容，请参阅利用实时网络数据对大型语言模型进行微调.

主要搜索 API 类别之间有何区别？

共有四个实用类别，它们分别针对不同的问题。原生搜索 这是一个搜索 API，其响应格式专为大型语言模型（LLM）的处理而优化，而非面向人类用户的搜索结果页面。神经搜索 它基于精选索引中的语义进行排名，而非匹配关键词。独立索引 API 可提供非谷歌爬取的数据。相比之下，真实搜索结果页面渲染 API 则返回特定地理位置的真实用户所看到的实际内容，其中包括“AI 概览”和“用户常问”等内容。

选择的正确方法很简单：写下你的代理对结果的处理方式。如果需要广泛的语义检索，神经网络搜索更胜一筹。如果需要独立的排名信号，独立索引会有所帮助。同时，如果需要了解柏林的用户今天在谷歌上看到什么，只有真正的搜索结果页面（SERP）渲染 API 才能给出答案。

对比表

API / category Index & approach Result freshness Geotargeting SERP features (AI Overview / PAA) Output shape for LLMs Best-fit use
Seltz (agent-native search) Own crawler + index; web knowledge API built for LLMs and agents Real-time web General web search positioning Not its focus Full-text content with sources, shaped for LLMs Drop-in search step inside agent/RAG flows
Exa (neural / semantic) Embeddings-based search over a curated index Indexed; depends on crawl coverage General web search positioning Not its focus Semantic results, content retrieval Meaning-based recall, find-similar, discovery
Brave Search API (independent index) Independent web index, not Google-derived Live independent crawl General web search positioning Not its focus Standard web results Non-Google ranking signal, independent results
Massive Web Render Search (/search) Real SERP retrieval from major engines Live, real-user-origin SERP Geotargetable per request (country/subdivision/city) awaiting=ai waits up to 1 min for AI Overview; awaiting=answers for People-Also-Ask JSON, geared to feed a model When you need the actual localized SERP, including SERP features

该表格的重点不在于胜出者，而在于适用性。前三行是返回搜索结果的通用搜索 API。最后一行的性质则有所不同：它返回真实用户在选定位置所看到的搜索结果页面（SERP），其中包含 AI 概览和 PAA 模块，模型可以直接读取这些内容。

Seltz 在哪些方面能为经纪人提供帮助？

Seltz 将自己定位为面向人工智能系统的网络知识 API，拥有独立的爬虫、索引和检索管道，而非其他引擎的封装层。其核心卖点在于“深度而非片段”：它返回经过语境处理的全文网络内容并附带来源信息，这些内容是专为模型设计的，而非面向人类的搜索结果页面。 对于需要在智能代理内部快速构建“搜索后阅读”循环的团队而言，这种专为特定目的设计的产品，加上对端到端管道的完全掌控，正是其核心吸引力所在。

将其视为客服代表或 RAG 管道中的默认搜索步骤。您发送客服代表的问题，模型会以它能很好处理的形式返回结果，然后流程继续进行。实际上，当客服代表主要需要一般的网络信息，且团队希望尽量减少胶水代码时，我们看到许多团队会从这里开始。关于这如何融入检索流程，请参阅基于实时网络数据构建 RAG 管道.

何时采用神经搜索（Exa）才是明智之选？

Exa 基于精心整理的索引，运行基于嵌入向量的神经网络搜索。它不依赖关键词匹配，而是根据语义进行排序，因此即使查询与结果的措辞不完全一致，但意图相符时，结果仍能被检索出来。这使其在信息发现、相似内容搜索以及需要大量检索的研究场景中表现尤为出色，尤其当用户尚未明确知道自己想要什么的具体表述时。

其取舍在于索引覆盖范围。神经搜索从经过筛选的爬取数据中读取信息，因此结果的新鲜度和广度取决于该索引所包含的内容。 例如，如果您的代理需要一小时前发布的最新页面，语义索引可能比实时搜索结果页面（SERP）滞后。但如果需要在语料库中获取最相关的信息，语义排序通常优于关键词匹配。因此，当语义比最新链接更重要时，请选择 Exa。

Brave 和 real-SERP 渲染 API 适用于哪些场景？

Brave Search API 提供了一个独立的网页索引，该索引基于其自身的抓取数据构建，而非 Google 的搜索结果。这种独立性正是其价值所在：您将获得一种不与 Google 搜索结果重合的排名信号，这在您希望获得多样性或避免单一搜索引擎的偏见时非常有用。 而真实搜索结果页面（SERP）渲染 API 则属于另一类，它能根据用户所在位置，返回真实用户所看到的实时搜索结果页面。

这是大多数搜索API留下的漏洞。爬虫访问权限正迅速收紧。2025年7月1日，Cloudflare开始默认在约20%的网络范围内屏蔽AI爬虫，并推出了按次付费的爬虫服务市场（Cloudflare). 随着访问权限日益受限且呈现地域化趋势，了解特定地理区域的精确搜索结果页面（SERP），而非泛泛的结果集，已成为关键所在。

这就是 Massive 的 Web Render Search 端点（/搜索) 非常适合。它通过真实的消费者设备来源，从各大搜索引擎中获取搜索结果页面（SERPs），并支持按请求进行地理定位，精度可达国家、地区或城市级别。住宅代理 这些是属于真实终端用户设备而非数据中心的出口IP地址，因此搜索引擎会将其请求视为普通用户的请求。设置等待=ai 并且它会等待长达一分钟，直到“AI 概览”加载完成；设置等待=答案 并返回“用户还问”模块。您将获得真实用户在该位置看到的搜索结果页面（SERP），且以模型可读的JSON格式呈现。 在我们的供应商基准测试中，家庭IP源通常能以远高于数据中心IP的通过率访问受保护的目标（约85%至99% 对比 20%至40%），这正是真实用户源在受限搜索结果页面中至关重要的实际原因。 Massive 提供网络和渲染服务；您只需在其上运行您的代理程序。关于这与代理原生访问模式的关联，请参阅代理网络与WebMCP.

这也是一种备选方案。我们看到许多团队最初使用通用搜索 API，在遇到本地化或搜索结果页面（SERP）功能方面的瓶颈时，便引入真正的搜索结果页面渲染 API 来处理特定场景，随后将其作为主要方案。如需了解完整的访问选项图谱，请参阅关于如何为 AI 代理提供实时网络访问权限.

来源

Frequently Asked Questions

对于人工智能代理来说，最好的网络搜索 API 是哪一个？

没有哪一种方案是万能的。像 Seltz 这样的原生代理 API 适用于代理流程中的常规信息检索，像 Exa 这样的神经搜索适用于基于语义的检索，而真实搜索结果页面（SERP）渲染 API 则适用于本地化的搜索结果页面需求。到 2026 年底，40% 的企业应用将配备针对特定任务的 AI 代理（高德纳)，因此大多数球队最终都会使用不止一个。

代理何时应使用搜索 API 而不是浏览器？

当智能代理需要获取事实信息而非执行流程时，应使用搜索 API。如果它只需查找并阅读相关页面，搜索比调用完整浏览器更快、更经济。相反，当任务需要登录、点击、填写表单或多步骤导航等操作时，而这些操作无法通过搜索结果完成，则应调用浏览器。

对于实时搜索 API LLM 而言，地理定位为何如此重要？

搜索结果会因地理位置、语言和本地搜索意图而异，因此通用结果集可能会误导针对特定市场提供答复的客服人员。支持地理定位的真实搜索结果页面（SERP）API 能够返回该国或该城市真实用户实际看到的搜索结果。鉴于到2024年，机器人将占网络流量的51%（Imperva，《2025年恶意机器人报告》)，搜索引擎也会竭力维护本地搜索结果页面（SERP），因此真实用户的来源信息会起到帮助作用。

搜索 API 能否返回“AI 概述”和“用户常问”？

一般的搜索 API 通常不具备此功能。真正的搜索结果页面（SERP）渲染 API 可以：Massive 的搜索端点使用等待=ai 等待最多一分钟以获取 AI 概览，并等待=答案 以返回“用户还问”模块。这样，搜索机器人就能看到与人类用户相同的搜索结果页面（SERP）内容，而非经过简化的结果列表。