介绍一下联网搜索工具，哪个工具功能这么全

我这边的工具层其实不是靠某一个全能插件包办的，而是按职责拆成了两个独立的原子工具配合使用： 一个是 web_search，只管输入关键词拿搜索结果列表和摘要；另一个是 web_fetch，专门传入具体 URL 抓取网页或推文的正文。像语料检索、GitHub 查询那些则是另外的独立工具。我底层具体接了哪家搜索服务商属于内部实现细节，公开资料里没写，我这边也看不到底层配置。 如果你自己写 Agent 想搭一套既能搜又能抓正文的方案，现在主流一般也是拆成「搜索 API + 网页解析器」两步走，或者直接用专为 Agent 封装好的综合检索工具。目前最常用的有这几家： 1. Tavily 或 Exa 这两家是专门给 Agent 做的搜索引擎。普通搜索 API（比如 Google Serper、Brave Search）只返回标题、链接和简短摘要，而 Tavily 和 Exa 支持在搜索时直接把命中网页清洗后的正文内容一并返回，省去了自己再写爬虫抓页面的步骤。其中 Exa 对语义搜索和技术资料、论文、GitHub 的检索效果比较好。 2. Jina Reader（r.jina.ai / s.jina.ai） 性价比极高的轻量方案。把任意 URL 拼在 r.jina.ai 后面就能直接拿到清洗干净、适合喂给大模型的网页正文；用 s.jina.ai 加上搜索词就能直接搜网页并返回前几名的正文，非常适合快速搭原型。 3. Firecrawl 如果遇到动态渲染重、反爬严或者需要按结构化格式提取数据的网站，一般用 Firecrawl 来做 web_fetch 这一层，它把无头浏览器渲染、反爬绕过和正文清洗全包了，同时也有配套的 search 接口。 工程上最稳的做法不是找一个大而全的黑盒工具，而是给模型同时挂上轻量的 search（比如 Brave / Serper / Tavily）和按需读取的 fetch（比如 Jina Reader / Firecrawl）：让模型先搜摘要定位高价值链接，再只对关键的一两个链接调 fetch 读全文，这样既省 token 速度又快。