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引言

前两篇文章中，我们的Agent已经具备了文件读写和Docker沙箱代码执行能力。但它仍然是一个"闭环"系统——无法获取互联网上的实时信息。

当用户问"阿里巴巴最新股价是多少"时，大模型的训练数据有截止日期，无法回答实时问题。我们需要给Agent一双"眼睛"，让它能够搜索互联网获取最新信息。

本文将集成Tavily搜索引擎，为Agent添加网页搜索能力。Tavily是一个专为AI Agent设计的搜索API，返回结构化的搜索结果，非常适合程序化处理。

一、新增依赖

通过langchain4j提供的Tavily封装，几行代码即可集成：

<!-- Tavily搜索引擎 -->
<dependency>
    <groupId>dev.langchain4j</groupId>
    <artifactId>langchain4j-web-search-engine-tavily</artifactId>
    <version>0.36.2</version>
</dependency>

二、TavilySearchTool实现

2.1 工具定义

public class TavilySearchTool extends BaseTool {

    private final WebSearchEngine searchEngine;

    public TavilySearchTool() {
        super("tavily_search", "Search the web for information using Tavily search engine");

        // 从环境变量获取API Key
        String apiKey = System.getenv("TAVILY_API_KEY");
        if (apiKey == null || apiKey.trim().isEmpty()) {
            throw new IllegalStateException("TAVILY_API_KEY environment variable is required");
        }

        this.searchEngine = TavilyWebSearchEngine.builder()
            .apiKey(apiKey)
            .build();
    }

    @Override
    public Map<String, Object> getParametersSchema() {
        Map<String, Map<String, Object>> properties = new HashMap<>();
        properties.put("query", stringParam("The search query to execute"));
        properties.put("max_results",
            intParam("Maximum number of search results to return (default: 5, max: 20)"));
        return buildSchema(properties, List.of("query"));
    }
}

参数设计只需两个字段：

• query（必填）：搜索关键词
• max_results（可选）：返回结果数量上限

2.2 执行搜索并格式化结果

@Override
public ToolResult execute(Map<String, Object> parameters) {
    try {
        String query = getString(parameters, "query");
        if (query == null || query.trim().isEmpty()) {
            return ToolResult.error("Query parameter is required");
        }

        // 执行搜索
        WebSearchResults results = searchEngine.search(query);

        // 格式化结果
        Map<String, Object> response = new HashMap<>();
        response.put("query", query);
        response.put("total_results", results.results().size());

        List<Map<String, Object>> searchResults = results.results().stream()
            .map(result -> {
                Map<String, Object> item = new HashMap<>();
                item.put("title", result.title());
                item.put("url", result.url());
                item.put("snippet", result.snippet());
                return item;
            })
            .toList();

        response.put("results", searchResults);
        return ToolResult.success(response);

    } catch (Exception e) {
        return ToolResult.error("Search failed: " + e.getMessage());
    }
}

每条搜索结果包含三个字段：

• title：网页标题
• url：网页链接
• snippet：内容摘要

这些结构化数据会被传回大模型，大模型可以从中提取关键信息回答用户问题。

三、注册到Agent

在ManusAgent中一行代码完成注册：

toolCollection.addTool(new TavilySearchTool());

四、执行流程示例

用户输入：“搜索阿里巴巴最新股价，并写入到文件中”

Step 1: LLM推理 → 调用tavily_search工具
  query: "阿里巴巴最新股价 2025"
  → 返回搜索结果:
    [{title: "阿里巴巴(BABA)股票价格...", url: "...", snippet: "..."},
     {title: "阿里巴巴集团今日股价...", url: "...", snippet: "..."}]

Step 2: LLM推理 → 从搜索结果中提取信息，调用write_file工具
  file_path: "workspace/alibaba_stock_price.txt"
  content: "阿里巴巴(BABA)最新股价: ..."
  → 文件写入成功

Step 3: LLM推理 → finish_reason="stop"
  → 任务完成

五、设计思考

5.1 为什么选Tavily而不是Google/Bing API？

Tavily专为AI Agent场景设计，有几个优势：

• 返回结构化数据：直接提供title/url/snippet，无需解析HTML
• 内容摘要质量高：snippet包含与查询最相关的内容片段
• API简洁：一个方法调用即可，不需要复杂的配置

5.2 搜索结果如何流入Agent决策链？

搜索结果 → ToolResult → toolMessage → Memory → 下一轮LLM输入

搜索结果被封装为toolMessage存入Memory后，大模型在下一轮推理时可以看到完整的搜索结果，并据此做出决策——比如提取关键信息、综合多个来源、或者发起更精确的二次搜索。

5.3 环境变量管理

项目使用环境变量管理API Key，避免硬编码：

export DASHSCOPE_API_KEY=your_dashscope_key
export TAVILY_API_KEY=your_tavily_key

总结

通过集成Tavily搜索引擎，Agent获得了访问互联网实时信息的能力。这是从"封闭系统"到"开放系统"的关键一步。

现在Agent的工具箱中有三个工具：

1. write_file / read_file — 文件操作
2. sandbox — 代码执行
3. tavily_search — 网页搜索

Agent可以搜索信息、编写代码处理数据、将结果保存到文件——工具之间的组合使用让Agent的能力远超单个工具的简单叠加。