OpenClaw Web Search 完全指南(2026年3月最新)

OpenClaw Web Search 完全指南(2026年3月最新)

本文详细介绍 OpenClaw 内置 web_search 工具的 5 个官方搜索渠道,以及 Tavily 技能的使用方法。帮助你选择最适合的免费/付费方案。

目录


OpenClaw 搜索功能概述

OpenClaw 提供两种搜索能力:

  1. 内置 web_search 工具:支持 5 个官方搜索提供商
  2. Tavily 技能:第三方搜索服务,专为 AI 优化

内置 web_search 支持的提供商

Provider环境变量特点
Brave SearchBRAVE_API_KEY结构化结果 + 摘要
GeminiGEMINI_API_KEYAI 合成答案 + 引用
GrokXAI_API_KEYAI 合成答案 + 引用
KimiKIMI_API_KEY / MOONSHOT_API_KEYAI 合成答案 + 引用
PerplexityPERPLEXITY_API_KEY结构化结果 + 摘要

自动检测顺序:Brave → Gemini → Grok → Kimi → Perplexity


5 个官方搜索渠道详解

1. Brave Search API

免费额度
  • 有免费额度(但需绑卡)
  • 额度:每个付费计划每月送 $5 信用1000 次搜索
  • 计费:$5 / 1000 次请求,超出开始扣费
获取方式
  1. 访问 brave.com/search/api
  2. 注册账号并绑定信用卡
  3. 在项目网站 / About 页明确标注"本项目使用 Brave Search API"
  4. 满足归因要求后,每月自动续 $5 信用
配置方法
{"tools":{"web":{"search":{"enabled":true,"provider":"brave","apiKey":"YOUR_BRAVE_API_KEY"}}}}

或设置环境变量:

exportBRAVE_API_KEY="your_api_key"
注意事项
  • 老的"2k~5k 次/月完全免费"Free tier 已下线
  • 现在是"绑卡 + 每月 $5 ≈ 1000 次免费"模式
  • 需要在网站上注明使用 Brave API(归因要求)

2. Google Gemini

免费额度
  • 有长期免费层(无需绑卡)
  • 额度(2026年2月最新):
    • Gemini 2.5 Pro:5 RPM、100 请求/天、25万 TPM
    • Gemini 2.5 Flash:10 RPM、500 请求/天、25万 TPM
    • Gemini 2.5 Flash-Lite:15 RPM、1000 请求/天、25万 TPM
  • 支持:Google Search Grounding(web 搜索加持),不额外收费
获取方式
  1. 访问 Google AI Studio
  2. 用 Google 账号登录
  3. 点击 “Get API Key”,无需绑卡直接生成
配置方法
{"tools":{"web":{"search":{"enabled":true,"provider":"gemini","gemini":{"apiKey":"AIza...","model":"gemini-2.5-flash"}}}}}

或设置环境变量:

exportGEMINI_API_KEY="your_api_key"
优点
  • 完全免费,无需绑卡
  • 稳定可靠,Google 官方长期支持
  • AI 合成答案,带引用来源
  • 支持 Google Search Grounding

3. Grok (xAI)

免费额度
  • ⚠️ 有促销信用(非长期 Free Tier)
  • 额度(截至 2026年1月):
    • 新账号一次性送 $25 信用(30天有效)
    • 启用数据共享,每月再送 $150 信用
    • 合计首月最高 $175 信用
获取方式
  1. 访问 console.x.ai
  2. 注册 Grok API 账号
  3. 在 Billing 页面确认是否有 “Promotional Credits: $25”
  4. 在 Settings → Data Sharing 里打开 “Share API Inputs for Training”
  5. 24 小时内到账每月 $150 credit
配置方法
{"tools":{"web":{"search":{"enabled":true,"provider":"grok","grok":{"apiKey":"xai-..."}}}}}

或设置环境变量:

exportXAI_API_KEY="your_api_key"
注意事项
  • 不是长期承诺的 Free Tier,属于促销活动
  • 规则随时可能调整
  • 建议当成"能拿到算赚到",不要作为架构必须依赖的资源

4. Kimi (Moonshot)

免费额度
  • 没有免费层
  • 计费
    • 需先充值 ≥ $1 才能开通 API
    • 累计充值到 $5,送 $5 代金券(首 $5 翻倍)
    • 之后按量计费
获取方式
  1. 访问 platform.moonshot.cn
  2. 注册账号
  3. 充值至少 $1
  4. 获取 API Key
配置方法
{"tools":{"web":{"search":{"enabled":true,"provider":"kimi","kimi":{"apiKey":"sk-..."}}}}}

或设置环境变量:

exportKIMI_API_KEY="your_api_key"# 或exportMOONSHOT_API_KEY="your_api_key"
注意事项
  • API 不免费,需要充值
  • Web/App 端的 Kimi 聊天依然免费(但不适用于 OpenClaw API)

5. Perplexity

免费额度
  • 没有开发者免费层
  • 终端用户免费层(Standard):
    • 无限次基础搜索(带实时网页、引用)
    • 少量 Pro Search 配额
    • 用完后需要 Pro/Max 订阅
获取方式
  1. 访问 perplexity.ai/settings/api
  2. 注册账号
  3. 生成 API Key
  4. 按量计费
配置方法
{"tools":{"web":{"search":{"enabled":true,"provider":"perplexity","perplexity":{"apiKey":"pplx-..."}}}}}

或设置环境变量:

exportPERPLEXITY_API_KEY="your_api_key"
注意事项
  • API 纯按量计费,没有免费额度
  • 网页/App 端免费用,但不适用于 OpenClaw API

免费额度对比表

渠道稳定 Free Tier?免费额度(开发者/API)获取方式 / 限制
Brave Search✅ 有,但绑卡每月 $5 credit ≈ 1000 次搜索绑卡 + 在站点注明使用 Brave API,超出开始扣费
Gemini API✅ 有,不绑卡2.5 Pro/Flash/Flash-Lite,5–15 RPM + 100–1000 请求/天Google AI Studio 生成 API key,无需信用卡
Grok API⚠️ 有促销信用新号 $25 + 数据共享每月 $150 credit注册后看 Billing;启用 Data Sharing 才有 $150/月
Kimi API❌ 没有需先充值 ≥$1,累计 $5 送 $5 券注册 Moonshot 平台并充值
Perplexity API❌ 没有文档中未声明开发者免费额度网页/App 免费用;API 视为纯按量计费

推荐配置方案

方案 1:完全免费(推荐)⭐⭐⭐⭐⭐

主力:Gemini API(免费层)

{"tools":{"web":{"search":{"enabled":true,"provider":"gemini","gemini":{"apiKey":"AIza...","model":"gemini-2.5-flash"}}}}}

优点

  • 完全免费,无需绑卡
  • 稳定可靠,Google 官方支持
  • AI 合成答案,带引用来源
  • 每天 500 次请求(Flash 模型)

适合:个人开发者、小型项目


方案 2:免费 + 备用(推荐)⭐⭐⭐⭐

主力:Gemini API(免费层)
备用:Brave Search(每月 1000 次)

{"tools":{"web":{"search":{"enabled":true,"provider":"gemini","gemini":{"apiKey":"AIza..."}}}}}

优点

  • Gemini 作为主力,完全免费
  • Brave 作为备用,每月 1000 次
  • 双重保障,避免单点故障

适合:中型项目、需要高可用性


方案 3:促销信用(激进)⚠️

主力:Grok API(促销信用)

{"tools":{"web":{"search":{"enabled":true,"provider":"grok","grok":{"apiKey":"xai-..."}}}}}

优点

  • 首月最高 $175 信用
  • 数据共享每月 $150 credit

缺点

  • 促销活动,随时可能结束
  • 不稳定,不建议作为长期依赖

适合:短期测试、尝鲜


方案 4:付费(高频使用)💰

主力:Brave Search 或 Perplexity

适合

  • 企业级应用
  • 高频搜索需求(>1000 次/月)
  • 需要稳定 SLA

Tavily Web Search 技能

除了内置的 web_search 工具,OpenClaw 还支持通过技能使用 Tavily 搜索服务。

Tavily 优势

  • 专为 AI 优化:返回干净、相关的内容片段
  • 免费额度:注册即送 1000 次/月
  • 深度搜索:支持 --deep 模式,适合复杂研究
  • 新闻搜索:支持 --topic news,获取最新资讯

免费额度

  • 注册即送:1000 次/月
  • 无需绑卡
  • 长期有效

获取 API Key

  1. 访问 tavily.com
  2. 注册账号
  3. 在 Dashboard 生成 API Key

安装 Tavily 技能

# 优先使用 SkillHub(国内加速) skillhub install tavily-search # 或使用 ClawHub(兜底) clawhub install tavily-search 

配置 API Key

# 添加到环境变量echo'export TAVILY_API_KEY="tvly-..."'>> ~/.bashrc source ~/.bashrc 

使用方法

# 基本搜索(默认5条结果)node ~/.openclaw/skills/tavily-search/scripts/search.mjs "查询内容"# 指定结果数量(最多20条)node ~/.openclaw/skills/tavily-search/scripts/search.mjs "查询内容"-n10# 深度研究搜索node ~/.openclaw/skills/tavily-search/scripts/search.mjs "查询内容"--deep# 新闻搜索node ~/.openclaw/skills/tavily-search/scripts/search.mjs "查询内容"--topic news # 提取网页内容node ~/.openclaw/skills/tavily-search/scripts/extract.mjs "https://example.com/article"

Tavily vs 内置 web_search

维度Tavily 技能内置 web_search
免费额度1000 次/月取决于提供商
配置难度简单(技能安装)需配置 provider
AI 优化✅ 专为 AI 设计取决于提供商
深度搜索✅ 支持 --deep取决于提供商
新闻搜索✅ 支持 --topic news取决于提供商
调用方式技能脚本内置工具

配置步骤详解

方法 1:使用 openclaw configure(推荐)

# 配置 web_search openclaw configure --section web 

按提示选择提供商并输入 API Key。

方法 2:手动编辑配置文件

编辑 ~/.openclaw/openclaw.json

{"tools":{"web":{"search":{"enabled":true,"provider":"gemini","gemini":{"apiKey":"AIza..."}}}}}

方法 3:使用环境变量

编辑 ~/.openclaw/.env~/.bashrc

# BraveexportBRAVE_API_KEY="your_key"# GeminiexportGEMINI_API_KEY="your_key"# GrokexportXAI_API_KEY="your_key"# KimiexportKIMI_API_KEY="your_key"# 或exportMOONSHOT_API_KEY="your_key"# PerplexityexportPERPLEXITY_API_KEY="your_key"# TavilyexportTAVILY_API_KEY="tvly-..."

重启 Gateway

openclaw gateway restart 

测试搜索

在 OpenClaw 中直接说:

搜索一下 OpenClaw AI assistant 

或使用 web_search 工具测试。


常见问题

Q1: 哪个搜索提供商最好?

A: 取决于你的需求:

  • 完全免费 + 稳定:Gemini(推荐)
  • 结构化结果:Brave Search
  • AI 优化:Tavily 技能
  • 促销信用:Grok(不稳定)

Q2: 可以同时配置多个提供商吗?

A: 可以,但 OpenClaw 只会使用一个(按优先级自动检测)。

Q3: 如何切换搜索提供商?

A: 修改 tools.web.search.provider 配置,或删除当前 API Key 让系统自动检测下一个。

Q4: Tavily 和内置 web_search 哪个好?

A:

  • Tavily:专为 AI 优化,免费 1000 次/月,适合大多数场景
  • 内置 web_search:集成度更高,但需要配置提供商

Q5: Gemini 免费层够用吗?

A: 对于个人开发者和小型项目,完全够用:

  • Gemini 2.5 Flash:500 请求/天 ≈ 15000 次/月
  • 远超 Brave 的 1000 次/月

Q6: Grok 的促销信用靠谱吗?

A: 不建议作为长期依赖:

  • 促销活动随时可能结束
  • 规则可能调整
  • 适合短期测试,不适合生产环境

Q7: 如何查看搜索配额使用情况?

A:

Q8: 搜索结果缓存多久?

A: 默认 15 分钟,可通过 tools.web.search.cacheTtlMinutes 配置。

Q9: 如何禁用搜索功能?

A: 设置 tools.web.search.enabled: false

Q10: 搜索失败怎么办?

A: 检查:

  1. API Key 是否正确
  2. 配额是否用完
  3. 网络是否正常
  4. Gateway 日志:tail -f ~/.openclaw/logs/gateway.log

总结

最佳实践

  1. 首选 Gemini:完全免费,稳定可靠,无需绑卡
  2. 备用 Brave:每月 1000 次,需要绑卡
  3. 尝鲜 Grok:促销信用,不稳定
  4. 避免 Kimi/Perplexity:API 不免费

推荐配置

个人开发者

主力:Gemini(免费) 备用:Tavily 技能(1000 次/月) 

中型项目

主力:Gemini(免费) 备用:Brave(1000 次/月) 

企业级

主力:Brave 或 Perplexity(付费) 备用:Gemini(免费) 

快速开始

# 1. 获取 Gemini API Key# 访问 https://aistudio.google.com/apikey# 2. 配置 OpenClawexportGEMINI_API_KEY="AIza..."# 3. 重启 Gateway openclaw gateway restart # 4. 测试搜索# 在 OpenClaw 中说:"搜索一下 OpenClaw"

参考资料


更新日期:2026年3月14日
OpenClaw 版本:2026.3.12+

如果本文对你有帮助,欢迎点赞、收藏、关注!有问题欢迎评论区讨论。

Read more

LangChain+LLaMA:AI原生应用上下文理解的最佳技术组合?

LangChain+LLaMA:AI原生应用上下文理解的最佳技术组合? 引言:AI原生应用的“上下文焦虑” 在ChatGPT引爆AI热潮后,我们目睹了太多“看起来聪明”的AI应用:它们能回答简单问题、生成文案,甚至写代码——但一旦涉及持续对话或复杂场景,就立刻露馅: * 你问“我昨天买的MacBook怎么退货?”,它回复“请提供订单号”;5分钟后你再问“那退货需要带发票吗?”,它又问“你买了什么产品?” * 你让它“根据我们公司的新考勤政策,帮我算这个月的加班费”,它却回复“抱歉,我不清楚贵公司的具体政策”; * 你和它聊了20轮关于“AI绘画的版权问题”,它突然开始重复之前的观点,甚至混淆你的提问逻辑。 这些问题的核心,在于AI原生应用的“上下文理解能力”不足——而这正是当前AI应用从“玩具级”走向“生产级”的关键瓶颈。 幸运的是,我们找到了一对“黄金搭档”:LLaMA(开源大语言模型) + LangChain(AI应用编排框架)。它们的结合,

Llama-Factory与LangChain集成:构建智能化Agent工作流

Llama-Factory与LangChain集成:构建智能化Agent工作流 在企业级AI应用的落地过程中,一个反复出现的问题是:为什么通用大模型在实际业务场景中总是“差点意思”?比如客服系统里答非所问、工单处理时无法调用内部API、面对专业术语频频“幻觉”……归根结底,问题不在于模型不够大,而在于它缺乏领域知识和行为规范。 这时候,开发者往往面临两难:要让模型懂业务,就得微调;但传统微调流程复杂、资源消耗大,动辄需要多卡A100集群。更麻烦的是,即使模型训练好了,如何让它真正“动起来”——主动思考、调用工具、完成任务?这正是LangChain这类Agent框架的价值所在。而Llama-Factory的出现,恰好补上了从“静态模型”到“动态智能体”之间最关键的一环。 想象这样一个场景:你正在开发一款面向医疗行业的智能助手。用户提问:“我最近头晕乏力,血压140/90,该吃什么药?”如果直接交给未微调的LLM,答案可能泛泛而谈,甚至推荐错误药物。但如果这个模型已经在数万条真实医患对话上做过指令微调,并且被封装成LangChain Agent,它的行为会完全不同: 首先,它识别出

【Copilot配置避坑手册】:90%新手都会犯的7个致命错误

第一章:Copilot配置的核心认知 GitHub Copilot 不仅是一个代码补全工具,更是一种基于上下文理解的智能编程助手。其核心价值在于通过深度学习模型理解开发者意图,提供精准的代码建议。要充分发挥 Copilot 的能力,首先需建立对其配置机制的正确认知。 身份验证与环境准备 在使用 GitHub Copilot 前,必须确保已完成以下步骤: 1. 登录 GitHub 账户并启用 Copilot 订阅(个人或企业计划) 2. 在本地 IDE(如 VS Code)中安装官方插件 3. 执行身份验证命令以激活服务 # 在终端运行以下命令完成登录 npx @github/copilot-cli login 该命令会打开浏览器页面,引导用户完成授权流程。成功后,Copilot 将在支持的语言环境中自动启动。 编辑器配置优化 为提升建议质量,可在编辑器设置中调整关键参数: 配置项推荐值说明copilot.suggestOnTriggerCharacterstrue在输入特定字符(如

探寻学术纯净新路径——paperxie降重复|AIGC率引领论文优化新潮流

探寻学术纯净新路径——paperxie降重复|AIGC率引领论文优化新潮流

paperxie-免费查重复率aigc检测/开题报告/毕业论文/智能排版/文献综述/aippt https://www.paperxie.cn/checkhttps://www.paperxie.cn/checkhttps://www.paperxie.cn/check 在学术创作的领域中,论文的重复率和AIGC(人工智能生成内容)率问题日益受到关注。无论是学生为了顺利通过学术检测,还是学者追求研究成果的原创性和独特性,降低论文重复率和AIGC率都成为了至关重要的任务。而paperxie降重复|AIGC率功能的出现,宛如一盏明灯,为学术创作者们在追求论文质量与原创性的道路上指明了方向。 一、洞察需求,精准定位功能方向 在当下的学术环境中,论文重复率过高是一个普遍存在的问题。随着互联网信息的爆炸式增长,大量的学术资料、研究成果在网络上传播,学生在撰写论文时,难免会参考和借鉴前人的成果,从而导致论文重复率上升。同时,随着AI技术在写作领域的应用越来越广泛,AIGC内容也逐渐增多。虽然AI生成的内容在一定程度上可以提高写作效率,但过高的AIGC率可能会使论文缺乏原创性和深度,