AI 智能体搜索增强实测：Tavily、Exa 与 Keenable 三大 API 服务对比

针对中转模型无法使用原生 Web 搜索的痛点，文章对比了 Tavily、Exa 和 Keenable 三款主流搜索 API 服务，以解决 AI 智能体（Agent）联网需求。在计费策略方面，Tavily 采用积分制，每月赠送 1000 积分，适合轻度尝试；Exa 注册赠送 20 美元额度，侧重按搜索类型（Contents、Deep Search）精细计费；Keenable 目前提供免费 API，仅受速率限制（10 次/秒），未登录有每小时限额，登录后取消月量上限。作者通过 Agent 进行了多场景实测，包括官方文档检索、学术论文查找及中文政策查询。测试结果表明，Tavily 胜在搜索面广，适合新闻和初步资料收集，但返回内容较杂，需注意上下文长度；Exa 优势在于精准度高，能将官方文档、Python 发行说明及技术规范排在前列，且 Markdown 提取质量高，适合技术查证；Keenable 则在中文内容表现、站点精准过滤及发布日期筛选上具有优势，且 API 免费，非常适合个人开发者或特定站点抓取。文章建议，开发者应根据使用场景选择：查资料用 Exa，看新闻用 Tavily，搜中文或指定站点用 Keenable。

事件分析

💡 核心观点：搜索服务正从网页链接排序转向为AI模型提供结构化知识，API化检索能力已成为Agent应用的基础设施。