
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 Ang mga "eksperto" sa AI ay maaaring isipin na nalutas na ang pagkuha ng data para sa RAG sa sandaling ang agent search API system ay nag-trigger ng isang naka-cache na query. Mukhang maganda, ngunit ang katotohanan ay ang pamamaraang iyon ay napakalimitado... Mabilis ang galaw ng merkado, dahil bawat segundo ay lumalabas ang terabytes ng bagong impormasyon sa buong mundo. Ang pag-asa sa napapanahong data para sa agarang kaalaman ay hindi sapat. Ang solusyon? Bigyan ang mga AI agent ng mga tool upang makatuklas ng mga sariwa at kontekstwal na mapagkukunan mula sa web (🤫  : doon pumapasok ang Discover API!) Spoiler Sa artikulong ito, makikita mo kung bakit mahalaga ang live web discovery para sa mga AI agent at kung paano ito makakamit sa pamamagitan ng mga praktikal na pananaw. Simulan na natin! Bakit Hindi Sapat ang Cached Search Karamihan sa mga AI team ay ipinapalagay na nalutas na nila ang retrieval sa sandaling mayroong index o cached search. Mayroon kang iyong mga dokumento, iyong mga na-crawl na pahina, iyong makintab na database. Lahat ay maayos na nakaimbak, handang ihain sa iyong mga AI agent, workflow, o pipeline! Mukhang perpekto, tama? Well, hindi eksakto... Narito ang problema:   lalo na sa ngayon na hyper-connected at digital-first na landscape. 🌐 hindi tumitigil ang mundo... Bagong mga pahina ang lumalabas, mga trend ang sumisikat at nawawala, mga niche source ang nabubuo, at ang mga umiiral na nilalaman ay ina-update, kung minsan ay maraming beses sa isang araw (o kahit bawat ilang segundo! ⏱️). Sa ganitong kapaligiran na uhaw sa impormasyon, kung ang iyong AI agent ay kumukuha pa rin mula sa crawl kahapon o index noong nakaraang linggo (kahit mula sa maaasahang search engine tulad ng Google),  ito ay ganap na bulag sa lahat ng sariwa at may-katuturang impormasyon! Ang pag-asa lamang sa cached/indexed search ay parang pagsubok na mag-navigate sa isang lungsod gamit ang lumang mapa 🗺️. Oo, makakakuha ka ng ilang sagot, ngunit makaliligtaan mo ang mga kalye, shortcut, at mga bagong hotspot na pinakamahalaga. Ang agarang kaalaman ay nangangailangan ng  ! (na hindi mahahawakan ng generic agent search API system, ngunit nangangailangan ng  , gaya ng makikita mo sa madaling sabi...) web discovery dedicated Discover API Ang Source Discovery ay Isang First-Class na Kinakailangan para sa Agarang AI Accuracy Isipin mo ito: kung ang iyong AI agent ay hindi nakakatuklas ng mga bagong mapagkukunan, ito ay humuhula (kahit na mukhang kumpyansa ito!) Pagkatapos ng lahat, karamihan sa mga retrieval pipeline ay nag-o-optimize para sa kung ano na ang alam: mga indexed na pahina mula sa mga search engine, mga cached na resulta ng paghahanap, at mga paunang aprubado o kilalang domain. Iyan ay mahusay, ngunit hindi iyon tumpak... 😬 Ang autonomous source discovery ay direktang nagpapabuti ng katumpakan sa tatlong pangunahing paraan: 
 
 
 
 🌍  : Ang pinaka-may-katuturang ebidensya ay karaniwang matatagpuan   o sa unang ilang indexed na resulta ng paghahanap. Kasama dito ang mga niche blog, forum ng komunidad, mga rehiyonal na news site, sariwang dokumentasyon, o mga bagong landing page na hindi pa umiiral kahapon, hindi pa lumalabas sa mga nangungunang resulta ng Google, o sadyang itinago ng mga kumpanya. Kapag umasa ka lamang sa cached search, ang mga senyales na ito ay nananatiling ganap na hindi nakikita. Mas Malawak na Saklaw sa labas ng iyong mga umiiral na dataset 👀  : Tahimik na nasisira ang mga cached system kapag nagbabago ang mundo. Ang mga bagong pahina ng presyo, na-update na mga patakaran, at mga breaking event ay karaniwang mga failure point. Ang mga AI agent na aktibong nakakatuklas ng mga may-katuturang link mula sa mga bagong mapagkukunan ay maaaring umangkop sa bagong impormasyon habang lumalabas ito, sa halip na ma-stuck sa napapanahong kaalaman. Nabawasang Blind Spots ✅  : Hindi lahat ng AI pipeline ay tungkol lamang sa paghahanap ng sagot. Sa ilang mga kaso, ito ay higit pa tungkol sa pag-validate ng sagot na iyon laban sa pinakabagong magagamit na mga mapagkukunan. Ang live web discovery na ipinares sa real-time retrieval ay nagpapahintulot sa mga AI agent na i-cross-check ang mga pahayag gamit ang mapagkakatiwalaan at kasalukuyang data at manatiling nakatutok sa realidad. Karagdagang Pagpapatunay Sa madaling salita, ang pagbibigay sa mga AI agent ng kakayahang mag-discover sa web (hindi lamang isang generic agent search API na nakakonekta sa iyong database o tumatarget sa unang resulta ng search engine) ay hindi isang bonus feature. Ito ang pundasyon ng  agarang pagkuha ng kaalaman! Upang mas maunawaan ang bagay at mga hamon na kinakaharap, tingnan ang mga summary comparison table sa ibaba... 💭 Cached, Static Data vs. Discovered, Live Data 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 Cached, Static Data 
 Discovered, Live Data 
 
 
 
 
 Nature 
 Static. Nakuha nang isang beses o paminsan-minsan ina-update sa isang paulit-ulit na iskedyul. 
 Dynamic. Nakuha sa real-time mula sa web habang lumalabas ang mga pangangailangan sa data. 
 
 
 
 
 Coverage 
 Limitado sa mga kilala at paunang naka-index na mapagkukunan. Hindi kasama ang bago at niche na nilalaman. 
 Dynamically lumalawak sa mga bagong pahina, mga umuusbong na mapagkukunan, at mga na-update na nilalaman. 
 
 
 
 
 Adaptability 
 Nahihirapan kapag nagbabago ang mundo. Nangangailangan ng manual na muling pag-crawl o muling pag-index. 
 Agad na umaangkop sa mga update, bagong kaganapan, at nagbabagong kondisyon. 
 
 
 
 
 Blind spots 
 Mataas ang panganib ng mga tahimik na pagkabigo kapag ang may-katuturang data ay nasa labas ng cache. 
 Nakatagong mga puwang salamat sa kakayahang makatuklas ng mga may-katuturang link. 
 
 
 
 
 Best suited for 
 Mga static na knowledge base at panloob na dokumentasyon. 
 Mga AI agent na may kamalayan sa merkado at real-time na nangangailangan ng agarang katumpakan. Kilalang Mapagkukunan vs. Discovery Data 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 Known Sources (Cached Systems) 
 Discovered Data (On the Fly) 
 
 
 
 
 Source selection 
 Sa karamihan ng mga kaso, fixed at predefined. Ang mga mapagkukunan ay pinipili bago pa man (o limitado sa mga nangungunang posisyon sa mga search engine tulad ng Google). 
 Dynamic at adaptive. Ang mga mapagkukunan ay natutuklasan nang autonomous ng AI agent sa oras ng query. 
 
 
 
 
 Storage 
 Naiimbak sa mga database, cache, disk, atbp. 
 Direktang idinagdag sa cache ng AI agent habang natutuklasan ito. 
 
 
 
 
 Data format 
 Mga relational table, file, teksto, at katulad na mga format. 
 Karaniwang mga format na na-optimize para sa LLM  . tulad ng JSON at Markdown 
 
 
 
 
 Discovery model 
 Walang tunay na pagtuklas. Ang retrieval ay nakasalalay sa paghahanap ng mga naka-index o naka-cache na pinagmumulan ng data. 
 Aktibong pagtuklas ng mga may-katuturang link, pahina, at mapagkukunan sa buong live web. 
 
 
 
 
 Freshness 
 Nakadepende sa mga iskedyul ng crawl o indexing. Kadalasang napapanahon na. 
 Real-time. Ang data ay sumasalamin sa kasalukuyang estado ng web. Paano Gumagana ang Web Discovery sa Praktika sa Isang Agentic AI System Ang pagkuha ng data sa mga AI agent ay karaniwang nangyayari sa pamamagitan ng RAG ( ). Pinapahusay ng RAG ang mga tugon sa pamamagitan ng pagbibigay ng tamang impormasyon sa mga LLM, pagpapabuti ng katumpakan ng sagot sa pamamagitan ng kontekstwal na pag-grounding. Retrieval-Augmented Generation Sa tradisyonal na setup ng cached/indexed search, ang iyong sistema ay umaasa sa isang dedikadong agent search API. Nakakakuha ang sistema ng mga resulta na tila may-katuturan batay sa query ng user. Ang data ay alinman ay kinukuha sa isang lokal na database o nakuha mula sa mga search engine tulad ng Google, kadalasang tumatarget sa pinakaunang mga resulta... May saysay, tama? Ang output ay limitado sa kung ano man ang na-crawl at na-rank na ng search engine sa itaas, o kung ano man ang alam at naimbak na ng iyong knowledge system. Nangangahulugan iyon na ang  . mga insight na maaari mong makuha mula sa mga cached o indexed na mapagkukunan ay limitado sa disenyo Ang mga vector database at similarity algorithm ay kasangkot sa likod ng mga eksena, ngunit hindi iyon ang punto dito. Ang pangunahing isyu ay halata: ang ganitong uri ng knowledge discovery system ay limitado. Ito  . Kailangan natin ng mas mahusay na diskarte! hindi maaaring aktibong makatuklas ng mga bago at umuusbong na pahina o mapagkukunan Bakit Ang Agentic Source Discovery System Ang Solusyon Pasukin ang  . Dito, ang isa o higit pang mga AI agent ay may tungkulin na  . Narito kung paano ito gumagana sa praktika: agent discovery system aktibong manghuli ng mga bago at may-katuturang mapagkukunan sa live web 
 
 
 
  at patakbuhin ang mga ito sa isang dedikadong link discovery system, na nagbabalik ng daan-daang mga link (kabilang ang maraming mapagkukunan na hindi mo pa naisip) 🔍. Isalin ang user prompt sa mga search query Piliin ang mga link na pinakamalamang na naglalaman ng mahalagang impormasyon 🎯. I-access ang mga ito at kumuha ng nilalaman sa isang format na kayang iproseso ng mga LLM 📝. Sa madaling sabi, ang sistema ay umiikot sa   (isang proseso na hindi gaanong malayo sa popular na  ). Higit pa ito sa static cached/index search: ang agent ay dynamically na nakakahanap ng mga bagong mapagkukunan na maaaring hindi mo naisip na i-index (na madalas na kumukuha ng pinaka-may-katuturang mga insight! 😜) discover, assess, and acquire search-and-extract AI pattern Hindi pa rin kumbinsido? Makinig sa mga eksperto... https://www.youtube.com/watch?v=UYXQsd6tQ0M&embedable=true Siyempre, anumang AI agent (hindi mahalaga kung anong LLMs ang ginagamit nito) ay hindi ito magagawa nang mag-isa. Kailangan nito ng tool para sa paghahanap sa web at pagkuha ng structured data. Dito pumapasok ang isang  ! Discover API AI Agent Search API Ay Hindi Sapat... Ang Solusyon Ay Isang Discover API Ngayong alam mo na na ang regular na agent search API system ay hindi sapat, ano ang nawawalang piraso? 🤔 Ang nawawalang piraso sa AI agent puzzle ay ang tool na nagpapahintulot sa mga agent na autonomously na makatuklas ng mga bagong mapagkukunan at kumuha ng may-katuturang impormasyon mula sa mga ito. Iyan mismo ang tungkol sa isang Discover API! Kaya ano ang ibinibigay ng tool na ito sa iyong AI agent? Binibigyan nito ito ng kakayahang: 
 
 
 Maghanap sa web para sa tumpak, napapanahon, at kontekstwal na mga link batay sa isang search query. Magbalik ng mahabang listahan ng mga link (100+), na naka-rank ayon sa iyong layunin gamit ang isa sa mga available na ranking algorithm. Sa mga link na ito, maaari mong pagkatiwalaan ang mga nangungunang resulta o i-re-rank ang mga ito batay sa iyong mga layunin. Pagkatapos, kumuha ng impormasyon mula sa mga napiling link at ipasa ito sa iyong AI agent sa isang  . LLM-ready format Naghahanap ng isang maaasahang Discover API provider? Hindi mo na kailangang tumingin pa sa  ! Bright Data Ang Bright Data ay puno ng mahabang listahan ng  ! mga web data solution para sa AI Ang mga solusyon na iyon ay binuo sa isang ganap na scalable na imprastraktura na may  . Idagdag pa ang  , mga format ng data na na-optimize para sa LLM, at  150M+ proxy sa 95 bansa, 99.99% uptime, at 99.99% success rate 24/7 na suporta native integration sa 70+ AI frameworks. Gusto mo pang matuto? Tingnan ang  ! 🎓 Web Discovery Summit Konklusyon Sa post na ito, sinuri mo kung bakit hindi sapat ang cached search at kung bakit ang pagbibigay sa mga AI agent ng kakayahang makatuklas ng bagong data at mapagkukunan mula sa web ang tunay na solusyon. Upang makakuha ng tunay na nakapagtuturo at natatanging kaalaman, hindi ka maaaring umasa sa luma at static na data! Ang pinakamahusay na paraan upang ipatupad ang real-time web discovery ay sa pamamagitan ng isang Discover API. Pagkatapos ng lahat, ang isang "tradisyonal" na AI agent search API ay maaari lamang mag-query ng cached o indexed na data, habang ang iyong mga AI agent ay dapat na makatuklas ng mga bagong mapagkukunan upang maging tunay na epektibo. Gaya ng nakita mo, sinusuportahan ng Bright Data ang mga senaryo ng web discovery pati na rin ang malawak na hanay ng mga web data pipeline para sa mga agentic AI system. Salamat sa aming mga solusyon, ang real-time web discovery ay hindi kailanman naging mas madali! . Gawin nating accessible ang web data para sa lahat, kasama na ang mga AI agent, para sa mas matalinong mga sistema. Hanggang sa susunod! Sumali sa aming misyon sa pamamagitan ng pagsisimula sa isang libreng pagsubok

Walkthroughs, tutorials, guides, and tips. This story will teach you how to do something new or how to do something better.

This writer has a vested interest be it monetary, business, or otherwise, with 1 or more of the products or companies mentioned within.

Ang audio na ito ay ginawa sa orihinal na wika ng kuwento!

Bakit kailangang tumuklas ng mga bagong mapagkukunan ang mga AI Agent, hindi lamang umasa sa naka-cache na paghahanap

About Author

MGA KOMENTO

HANG TAGS

ANG ARTIKULONG ITO AY IPINAKITA SA

Related Stories

Getting intimate with Ethereum tokens

How I deployed my spark document classification(Logistic Regression) model/s as a standalone app…

COVID-19: We Need More Than Data, We Need Insights!

State of the Noonion: The Year of Profitability and Product Renaissance

Getting intimate with Ethereum tokens

How I deployed my spark document classification(Logistic Regression) model/s as a standalone app…

COVID-19: We Need More Than Data, We Need Insights!

State of the Noonion: The Year of Profitability and Product Renaissance

Light-Mode

Classic

Newspaper

Minty

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps