实时研究智能体
构建能够搜索网络、综合研究结果并提供最新研究的 AI 智能体。
快速解答
通过 MCP 连接 CrawlForge，让您的 agent 可以调用 search_web（5 credits）获取实时 Google 结果，并调用 deep_research（10 credits）进行带冲突检测的多来源分析。它基于最新数据而非陈旧的训练截止时间工作，从而减少过时和幻觉答案——一次典型的研究会话约消耗 10 到 15 credits。
面临的问题
AI 模型存在知识截止日期，无法获取当前信息。需要即时数据的研究任务——市场趋势、新闻、监管变化——会产生过时或凭空捏造的答案。
解决方案
CrawlForge 的 deep_research 执行带自动冲突检测的多源研究，search_web 则提供实时的 Google 搜索结果。你的智能体始终基于最新数据工作。
代码示例
// Real-time research agent for market analysis
const search = await mcp.search_web({
query: "AI infrastructure market trends 2026",
max_results: 10,
});
// Deep research with conflict detection across sources
const research = await mcp.deep_research({
query: "Current state of AI infrastructure market, key players, and growth projections",
sources: 8,
conflict_detection: true,
recency: "last_30_days",
});
console.log(research.summary);
console.log(`Sources: ${research.sources.length}`);
console.log(`Conflicts found: ${research.conflicts.length}`);使用的工具
预估费用：每次研究会话约 15 credits
常见问题
如何让 AI agent 访问超出其训练数据截止点的信息？
通过 MCP 连接 CrawlForge，agent 便可调用 search_web 获取实时的 Google 结果，并调用 deep_research 进行多来源分析。它基于最新数据工作，而不是过时的截止点，从而减少陈旧或凭空捏造的回答。
deep_research 能做到而普通搜索做不到的是什么？
deep_research 会在多个来源上运行一个多阶段流程，综合各项发现，并标记它们之间的冲突，因此 agent 得到的是一份经过核实的摘要，而不是一串链接。当你只需要最新结果时，search_web 是更快的选择。
一次实时研究查询要花费多少 credits？
deep_research 为 10 credits，并会随来源数量增加而增长，search_web 为 5 credits。一次典型的研究 agent 任务大约落在 10 到 15 credits，而免费的 1,000-credit 套餐足以让你端到端地为一个 agent 做原型验证。
研究 agent 能检测出相互矛盾的信息吗？
可以。deep_research 内置冲突检测功能，因此当来源之间存在分歧时，agent 会把这个差异呈现出来，而不是默默地选择其中一个。这正是它在处理对事实敏感的任务时比单一来源爬取更安全的原因。