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数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 566
使用教程
环境要求
- Python 环境
- 搜索服务密钥
- 模型凭据
安装与启动步骤
-
1装包
把大模型与多个搜索源接起来的检索框架。
pip install agent-search -
2配搜索源
先接一个，验证通了再加第二个。
-
3配模型
填服务地址与密钥。
-
4跑一次检索问答
问一个需要实时信息的问题。
-
5对比不同源
同一问题换源，看结果差异。
如何确认成功
同一问题在切换搜索源后能拿到不同来源的答案，且都带可点开的原文链接
注意事项
- 它是检索编排框架，不是搜索引擎。
- 不同源的配额与限速差别大，要分别配。
- 答案质量强依赖检索回来的前几条。
- 多源融合会增加延迟。
核心亮点
- 支持本地搜索，保护数据隐私，不依赖外部API
- 提供统一接口，可灵活接入自定义数据源和算法
- 与LangChain等代理框架集成，降低构建搜索代理门槛
不足之处
- 项目早期，文档和社区生态待观察
- 与成熟搜索服务相比，性能优化和功能完备性可能不足
适用场景
- 构建需要实时检索私有知识库的AI助手
- 在离线或内网环境中部署搜索代理
- 研究自定义搜索策略和检索算法的实验平台
替代项目
LangChain、Haystack、txtai
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