OpenClaw 集成 SearXNG、DuckDuckGo 与 Tavily 搜索功能全指南

OpenClaw 作为一款功能强大的自主 AI 助手,具备代码执行、工具调用、全平台消息集成等核心能力,能够自主完成各类复杂任务。搜索功能作为其获取实时信息、拓展知识边界的关键模块,合理配置搜索工具可大幅提升其使用体验。本文将详细讲解如何在 OpenClaw 中部署 SearXNG(自建)、DuckDuckGo 和 Tavily 三种主流搜索工具,对比各方案优劣并提供精准选型建议,助力不同需求的用户快速完成配置、高效使用。

一、搜索方案对比与选型指南

三种搜索工具在成本、配置难度、适用场景上各有侧重,结合自身需求选择合适方案,可实现效率与体验的双重提升。以下是详细对比:

| 搜索方案 | 成本投入 | 配置难度 | 推荐场景 | 关键备注 |

| :--- | :--- | :--- | :--- | :--- |

| SearXNG(自建) | 完全免费 | 高 | 对数据隐私有极高要求、需要完全掌控搜索流程、追求高可用性的用户,如隐私敏感型开发、企业内部搜索场景 | 需自行部署服务器,支持 q(搜索词)和 format=json(返回格式)参数,可通过 Docker 快速部署 |

| DuckDuckGo | 完全免费 | 低 | 个人学习、功能测试、快速获取即时答案,无需复杂配置,追求便捷性的场景 | 无需注册账号、无需 API Key,可直接调用公开 API,但搜索质量相较于 Tavily 略逊一筹 |

| Tavily | 免费额度+付费升级 | 中 | 商业项目开发、需要高质量、结构化实时数据,对搜索结果准确性要求较高的场景 | 免费计划每月提供 1000 次搜索额度,无需信用卡验证,国内网络环境下访问友好 |

💡 选型核心建议:若追求零成本、零配置,仅用于个人测试和即时查询,首选 DuckDuckGo;若需要高质量、结构化搜索结果,兼顾便捷性与实用性,优先选择 Tavily;若对隐私保护和定制化有极致需求,且具备服务器部署能力,可选择自建 SearXNG 实例。

二、详细配置步骤(按配置难度从低到高)

2.1 配置 DuckDuckGo(Instant Answer API)

DuckDuckGo 的 Instant Answer API 为公开接口,无需注册和 API Key,是 OpenClaw 最易配置的默认搜索工具,适合所有新手用户快速上手。

2.1.1 获取 API 地址与参数

DuckDuckGo 的 API 地址固定不变,支持多种参数自定义搜索结果,核心参数如下:

  • API 基础地址:https://api.duckduckgo.com/
  • 核心请求参数:q=搜索词&format=json&no_html=1&skip_disambig=1
  • 参数说明:q 用于指定搜索内容,format=json 表示返回 JSON 格式数据(便于 OpenClaw 解析),no_html=1 屏蔽 HTML 标签,skip_disambig=1 跳过歧义提示,提升搜索效率。

2.1.2 在 OpenClaw 中配置(两种方法)

可根据自身需求选择配置方式,修改配置文件为推荐方案,适合长期使用;web_fetch 工具调用适合临时测试,无需修改全局配置。

方法一:修改配置文件(推荐,全局生效)

OpenClaw 的配置文件通常位于两个路径之一,可根据自身系统查找:~/.openclaw/openclaw.json 或 ~/.claude/settings.json。编辑该文件,添加如下配置,将搜索提供者指向 DuckDuckGo:

复制代码
{

  "tools": {

    "web": {

      "search": {

        "provider": "duckduckgo",

        "apiKey": "", // DuckDuckGo 无需 API Key,留空即可

        "maxResults": 5, // 最多返回 5 条搜索结果,可按需调整

        "timeoutSeconds": 30 // 超时时间 30 秒,避免请求卡顿

      }

    }

  }

}

方法二:使用 web_fetch 工具(临时调用,无需修改配置)

若无需全局启用 DuckDuckGo,可直接在 OpenClaw 对话中通过 web_fetch 工具调用 API,示例如下(搜索"Python 编程"):

复制代码
# 示例:搜索 "Python 编程",调用 DuckDuckGo API

url = 'https://api.duckduckgo.com/?q=Python%20%E7%BC%96%E7%A8%8B&format=json&no_html=1&skip_disambig=1'

print(web_fetch(url=url))

2.1.3 配置验证

配置完成后,重启 OpenClaw 生效。重启后尝试提问:"今天有什么新闻?",若 OpenClaw 能返回带有 DuckDuckGo 来源的搜索结果,且格式清晰、内容可正常解析,说明配置成功。

避坑提示:若未返回结果,可检查网络连接,或确认 API 参数是否完整(重点核对 format=json 参数),公共 API 存在频率限制,可适当延长请求间隔或使用代理提升稳定性。

2.2 配置 Tavily(Research Skill)

Tavily 是专为 AI Agent 设计的搜索工具,搜索结果质量高、结构化强,且提供免费额度,兼顾实用性与专业性,适合日常办公、商业项目等对搜索质量有要求的场景,国内用户可顺畅使用。

2.2.1 获取 Tavily API Key

  1. 访问 Tavily 官方网站,完成账号注册(流程简单,无需信用卡验证);
  2. 登录后进入 Dashboard(控制台),即可获取个人 API Key,格式通常为 tvly-xxxxxxxxxxxxxxxxx(注意妥善保存,避免泄露);
  3. 注意事项:免费计划每月仅提供 1000 次搜索额度,建议合理分配使用,超出额度后可选择付费升级或等待下月重置。

2.2.2 安装 Tavily Research Skill

Tavily 需通过 OpenClaw 的技能市场安装对应插件,方可在 OpenClaw 中调用,打开 OpenClaw 终端,执行以下任一命令即可完成安装:

复制代码
# 方法一:使用 ClawHub(OpenClaw 官方技能市场)安装

npx clawhub@latest install tavily-search

# 方法二:使用 Skills 命令直接添加

npx skills add tavily-ai/skills@research

安装完成后,终端会提示"安装成功",若出现安装失败,可检查网络连接或更新 OpenClaw 至最新版本。

2.2.3 配置 API Key(设置环境变量)

安装技能后,需将获取的 Tavily API Key 设置为系统环境变量,确保 OpenClaw 能正常调用,不同操作系统的设置方法如下:

  • Linux / macOS 系统(终端执行):

    export TAVILY_API_KEY="tvly-your-api-key-here" # 替换为你的实际 API Key

  • Windows 系统(PowerShell 执行):

    $env:TAVILY_API_KEY="tvly-your-api-key-here" # 替换为你的实际 API Key

提示:环境变量仅临时生效,若需长期使用,可将上述命令添加至系统配置文件(如 Linux 的 ~/.bashrc、macOS 的 ~/.zshrc)。

2.2.4 配置验证

重启 OpenClaw 后,尝试提问:"帮我搜索最新的 AI 技术趋势",若 OpenClaw 能够返回带有明确来源、结构化的搜索结果(如包含标题、链接、摘要),且无报错提示,说明配置成功。

2.3 配置 SearXNG(自建实例)

SearXNG 是一款开源、去中心化的元搜索引擎,可聚合多个搜索服务的结果,且能保证用户隐私不被追踪分析。自建 SearXNG 实例可完全掌控数据流向,但配置难度较高,需具备服务器部署基础,适合对隐私保护和定制化有极致需求的用户。

2.3.1 前提条件

在配置 OpenClaw 集成前,需先完成 SearXNG 实例的自建部署,确保满足以下条件:

  • 已成功部署 SearXNG 实例(推荐使用 Docker 部署,流程更简洁),部署后可正常访问;
  • 已在 SearXNG 配置文件(settings.yml)中启用 JSON 输出格式,确保支持 format=json 参数(核心配置:formats: - html - json);
  • 已获取 SearXNG 实例的访问地址,格式通常为 http://your-searxng-server:8080(your-searxng-server 替换为服务器 IP 或域名)。

补充:SearXNG Docker 快速部署命令(参考):

复制代码
# 拉取 SearXNG 镜像

docker pull searxng/searxng

# 启动容器,映射 8080 端口(可按需修改)

docker run -d -p 8080:8080 --name searxng searxng/searxng

2.3.2 在 OpenClaw 中配置(两种方法)

由于 SearXNG 是自定义实例,OpenClaw 无内置 Provider,需通过自定义工具或修改配置文件的方式集成,推荐新手使用 web_fetch 工具,操作更简单。

方法一:使用 web_fetch 工具(最直接,适合新手)

无需修改全局配置,直接在 OpenClaw 对话中调用 web_fetch 工具,访问自建的 SearXNG 实例 API,示例如下(搜索"OpenAI"):

复制代码
# 示例:搜索 "OpenAI",调用自建 SearXNG 实例

url = 'http://your-searxng-server:8080/search?q=OpenAI&format=json' # 替换为你的实例地址

print(web_fetch(url=url))

方法二:修改配置文件(高级,全局生效,需开发基础)

编辑 OpenClaw 配置文件,添加自定义搜索工具,配置如下(需自行编写对应函数实现搜索逻辑):

复制代码
{

  "tools": {

    "custom_search": {

      "type": "function",

 "function": {

        "name": "custom_search",

        "description": "Search the web using a custom SearXNG instance(通过自定义 SearXNG 实例搜索网络)",

        "parameters": {

          "type": "object",

          "properties": {

            "query": {

              "type": "string",

              "description": "The search query(搜索关键词)"

            }

          },

          "required": ["query"] // 必传参数:搜索关键词

        }

      }

    }

  }

}

注:此方法需要具备一定的开发能力,需编写 custom_search 函数的具体实现,实现与 SearXNG 实例的交互、结果解析等逻辑,适合有开发基础的用户。

2.3.3 配置验证

使用 web_fetch 工具执行上述示例代码,若能成功返回 SearXNG 实例的 JSON 格式搜索结果,且结果可正常解析,说明 OpenClaw 与 SearXNG 实例集成成功。若未返回结果,可检查 SearXNG 实例是否正常运行、实例地址是否正确,或确认 JSON 输出格式是否已启用。

三、总结与常见问题解答

3.1 核心总结

本文详细讲解了三种主流搜索工具在 OpenClaw 中的配置流程,结合各方案的核心优势,再次梳理选型与使用要点,帮助用户快速落地:

  • DuckDuckGo:零成本、零配置,上手最快,适合个人测试、即时查询,核心优势是便捷性,短板是搜索质量一般;
  • Tavily:配置简单、搜索质量高,有免费额度,国内访问友好,适合日常办公、商业项目,兼顾便捷性与专业性;
  • SearXNG(自建):完全免费、隐私性极强,可定制化,适合隐私敏感场景、有服务器部署能力的用户,短板是配置复杂、需维护服务器。

3.2 常见问题解答(FAQ)

  • Q:配置 DuckDuckGo 后,无法返回搜索结果? A:检查网络连接是否正常,确认 API 参数是否完整(重点核对 format=json),若频繁请求失败,可添加代理提升稳定性,避免触发公共 API 频率限制。
  • Q:Tavily 提示"API Key 无效"? A:确认 API Key 输入正确(注意 tvly-前缀不可遗漏),检查环境变量是否设置成功,重启 OpenClaw 后再次尝试。
  • Q:自建 SearXNG 实例后,OpenClaw 无法调用? A:检查 SearXNG 实例是否正常运行,确认配置文件中已启用 JSON 输出格式,实例地址是否正确(避免端口冲突),可直接在浏览器访问实例地址,验证是否能正常返回搜索结果。
  • Q:三种搜索工具能否同时配置? A:可以,OpenClaw 支持多搜索工具并存,可根据不同场景在对话中手动指定使用哪种工具,或通过配置文件设置默认工具。

通过本文的配置指南,相信你能快速完成 OpenClaw 搜索功能的部署与优化。根据自身需求选择合适的搜索方案,让 OpenClaw 更好地为你获取实时信息、提升工作与学习效率。若在配置过程中遇到其他问题,可参考 OpenClaw 官方文档或 SearXNG、Tavily 官方教程进一步排查。

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