一、实战前置：数眼智能 API 核心认知​

在动手开发前，需明确数眼智能 API 的核心定位与技术优势，避免开发走弯路：​

• 核心价值：作为大模型的「数据预处理枢纽」，解决实时数据获取、中文网页精准解析、合规数据输入三大痛点，为 RAG、智能 Agent 等场景提供 99%+ 准确率的结构化数据；​

• 核心能力：支持网页内容提取（过滤冗余）、实时搜索（突破知识时效）、多格式输出（JSON/Markdown）、高并发支撑（QPS 1000+），兼容 Python/Java 等主流语言；​

• 实战优势：3 步接入、沙箱环境免费测试、按次计费，个人与企业均能低成本落地。​

二、环境准备：3 分钟完成接入前置配置​

1. 账号与密钥获取（必做）​

1. 访问数眼智能开放平台，完成个人 / 企业注册；​
2. 控制台完成实名认证，创建应用后获取 AppID 与 AppSecret；​
3. 可选操作：账户充值（免费版提供 500 次调用）。​

2. 开发环境搭建（以 Python 为例）​

数眼 API 无额外环境依赖，仅需安装基础请求库：

# 安装核心依赖
pip install requests python-dotenv  # requests用于接口调用，dotenv管理密钥

创建 .env 文件存储密钥（避免硬编码泄露）：

SHUYAN_APPID=你的AppID
SHUYAN_APPSECRET=你的AppSecret

三、核心接口实战：从基础调用到数据解析​

1. 接口调用通用规范​

• 基础地址：https://api.shuyanai.com​

• 认证方式：请求头携带 Authorization: Bearer {token}（token 通过 AppID+AppSecret 生成）​

• 响应格式：统一 JSON 结构，包含 code（状态码）、data（核心数据）、message（状态描述）​

2. 实战 1：网页内容提取（最常用场景）​

需求：提取某新闻网页的标题、正文、发布时间，过滤广告与评论区冗余内容。

import requests
import os
from dotenv import load_dotenv

# 加载密钥与基础配置
load_dotenv()
APPID = os.getenv("SHUYAN_APPID")
APPSECRET = os.getenv("SHUYAN_APPSECRET")
BASE_URL = "https://api.shuyanai.com/v1/web-reading/extract"

# 生成认证Token（简化版，实际需处理过期逻辑）
TOKEN = f"{APPID}_{APPSECRET}"

def extract_web_content(url):
    headers = {
        "Authorization": f"Bearer {TOKEN}",
        "Content-Type": "application/json"
    }
    # 请求参数：支持结构化输出、关键词提取、来源过滤
    data = {
        "url": url,
        "need_struct": True,  # 开启结构化输出
        "extract_keywords": True,  # 自动提取关键词
        "source_filter": "authoritative"  # 仅保留权威来源
    }
    try:
        response = requests.post(BASE_URL, headers=headers, json=data, timeout=5)
        response.raise_for_status()  # 捕获HTTP错误
        result = response.json()
        if result["code"] == 200:
            return result["data"]
        else:
            return f"提取失败：{result['message']}"
    except Exception as e:
        return f"接口调用异常：{str(e)}"

# 测试调用（以某新闻网页为例）
if __name__ == "__main__":
    web_url = "https://example.com/news/2025-02-04/xxx.html"
    content = extract_web_content(web_url)
    print("标题：", content["title"])
    print("发布时间：", content["publish_time"])
    print("关键词：", content["keywords"])
    print("结构化正文（前500字）：", content["content"][0][:500])

输出示例（自动过滤冗余后的结构化数据）：

{
  "title": "2025年新能源汽车补贴政策落地",
  "publish_time": "2025-02-04 09:30:00",
  "author": "工信部官网",
  "content": ["为推动新能源汽车产业高质量发展...", "..."],
  "keywords": ["新能源汽车", "补贴政策", "2025"],
  "credibility": 0.99  # 可信度评分
}

3. 实战 2：实时搜索（突破大模型知识时效）​

需求：获取近一周内「2025 年 Q1 中国 GDP 增速」的权威数据，用于 AI 分析报告。

def real_time_search(query, date_range="past_week"):
    search_url = "https://api.shuyanai.com/v1/search"
    headers = {
        "Authorization": f"Bearer {TOKEN}",
        "Content-Type": "application/json"
    }
    data = {
        "query": query,
        "date_range": date_range,  # 支持past_hour/past_day/past_month
        "output_format": "markdown",  # 可选json/markdown
        "domain_whitelist": ["gov.cn", "stats.gov.cn"]  # 仅爬取政务网站
    }
    response = requests.post(search_url, headers=headers, json=data)
    if response.json()["code"] == 200:
        return response.json()["data"]["results"]
    else:
        return "搜索失败"

# 调用示例
gdp_data = real_time_search("2025年Q1中国GDP增速")
print("实时搜索结果：", gdp_data)

核心优势：自动过滤非权威来源，返回带可信度标注的结构化数据，可直接投喂大模型生成分析报告。​

四、进阶实战：搭建「实时资讯分析 Agent」​

整合数眼 API 与大模型（以 DeepSeek 为例），实现「用户提问→实时联网→分析回答」的闭环。​

1. 环境补充依赖

pip install deepseek-sdk # 集成DeepSeek大模型

2. 完整 Agent 代码实现

from deepseek import DeepSeekClient
import requests
import os
from dotenv import load_dotenv

# 加载配置
load_dotenv()
SHUYAN_TOKEN = f"{os.getenv('SHUYAN_APPID')}_{os.getenv('SHUYAN_APPSECRET')}"
DEEPSEEK_API_KEY = os.getenv("DEEPSEEK_API_KEY")

# 1. 封装数眼搜索工具
class ShuyanSearchTool:
    BASE_URL = "https://api.shuyanai.com/v1/search"
    
    @staticmethod
    def search(query: str) -> str:
        headers = {
            "Authorization": f"Bearer {SHUYAN_TOKEN}",
            "Content-Type": "application/json"
        }
        data = {
            "query": query,
            "date_range": "past_month",
            "output_format": "json",
            "source_filter": "authoritative"
        }
        try:
            response = requests.post(
                ShuyanSearchTool.BASE_URL, 
                headers=headers, 
                json=data, 
                timeout=10
            )
            return str(response.json()["data"]["results"])
        except Exception as e:
            return f"搜索工具异常：{str(e)}"

# 2. 初始化Agent核心逻辑
class RealTimeAnalysisAgent:
    def __init__(self):
        # 初始化大模型（决策大脑）
        self.llm = DeepSeekClient(api_key=DEEPSEEK_API_KEY)
        # 注册工具
        self.tools = {"search": ShuyanSearchTool.search}
        # 系统提示词（定义Agent行为）
        self.system_prompt = """
        你是具备实时联网能力的分析Agent，规则如下：
        1. 若用户问题涉及2024年后的实时数据、近期事件，必须调用search工具获取数眼智能的权威数据；
        2. 用工具返回的结构化数据进行分析，禁止编造信息；
        3. 回答需包含数据来源与可信度，格式清晰（可用列表/表格）。
        """
    
    def run(self, user_query: str) -> str:
        # 第一步：让大模型判断是否需要调用工具
        tool_check_prompt = f"""
        用户问题：{user_query}
        请判断是否需要调用search工具获取实时数据？仅返回"需要"或"不需要"。
        """
        tool_need = self.llm.chat.completions.create(
            model="deepseek-chat",
            messages=[{"role": "user", "content": tool_check_prompt}]
        ).choices[0].message.content
        
        # 第二步：执行工具调用或直接回答
        if tool_need == "需要":
            # 调用数眼搜索工具
            search_result = self.tools["search"](user_query)
            # 让大模型基于搜索结果生成回答
            final_prompt = f"""
            系统提示：{self.system_prompt}
            实时数据：{search_result}
            用户问题：{user_query}
            请生成结构化分析回答，包含核心数据、来源与简要解读。
            """
            response = self.llm.chat.completions.create(
                model="deepseek-chat",
                messages=[{"role": "user", "content": final_prompt}]
            )
            return response.choices[0].message.content
        else:
            # 无需联网，直接用大模型回答
            response = self.llm.chat.completions.create(
                model="deepseek-chat",
                messages=[
                    {"role": "system", "content": self.system_prompt},
                    {"role": "user", "content": user_query}
                ]
            )
            return response.choices[0].message.content

# 3. 测试Agent
if __name__ == "__main__":
    agent = RealTimeAnalysisAgent()
    user_question = "2025年Q1中国新能源汽车销量TOP3品牌及销量数据？"
    result = agent.run(user_question)
    print("Agent回答：\n", result)

3. 实战效果说明​

• 核心价值：Agent 可自动判断是否需要联网，数眼 API 提供的结构化数据直接投喂大模型，避免「信息过期」「数据杂乱」问题；​

• 典型输出：包含品牌名称、销量数据、来源（如工信部官网）、可信度评分，且自动过滤非权威信息，符合企业合规要求。​

五、避坑指南与优化建议​

1. 常见问题解决方案

2. 性能优化技巧​

• 批量处理：对多个 URL 解析需求，采用异步请求（aiohttp 库）提升效率；​

• 缓存策略：对高频访问的固定网页（如政策文件），本地缓存解析结果，减少重复调用；​

• 参数优化：无需结构化输出时，设置need_struct=False，响应速度可提升 30%；​

• 来源过滤：通过domain_whitelist指定权威域名，减少数据处理量。​

六、实战场景扩展​

数眼智能 API 的核心落地场景远不止于此，开发者可基于本文思路拓展：​

• RAG 知识库构建：批量解析行业文献、产品手册，生成结构化向量数据，提升问答准确率；​
• 舆情监控系统：实时抓取指定关键词的新闻 / 社交平台内容，结构化输出舆情趋势；​
• 智能办公助手：解析邮件、文档、网页信息，自动整理成会议纪要或任务清单；​
• 电商数据分析：提取竞品详情页的价格、参数、评价，生成结构化对比报告。